人工知能を活用した道路補修業務の効率化の取組みについてテーマ

人工知能技術の都市自治体への活用

人工知能を活用した道路補修業務の効率化の取組みについて
東京大学生産技術研究所人間・社会系部門准教授

関本義秀

課題先進国と言われる日本のインフラ維持管理は、財源・専門家不足が深刻であり問題となっている。一方で、ここ数年の深層学習等の技術発展により高度な画像認識が可能になっており、さらに世界中広く普及しているスマートフォンのカメラ機能は高精細化している。
そこで本研究では、 6 つの自治体の道路管理者と連携し、深層学習により路面損傷画像のリアルタイム検出を行うとともに、ランダムフォレスト法により自治体ごとの維持管理水準の自動生成を試みた。その結果、一般的なスマートフォンのみを用い、路面損傷を検出率（真陽性率）89%で検出することができ、自治体ごとの維持管理水準の違いを垣間見ることができた。
この成果により、安価で簡易なインフラ点検が可能となり、財源・専門家不足に悩む諸地域においてブレークスルーとなる可能性がある。なお、本研究は、国立研究開発法人情報通信研究機構（NICT）の委託研究「ソーシャル・ビッグデータ利活用・基盤技術の研究開発」（課題D：現場の知、市民の知を有機的に組み込んだ次世代型市民協働プラットフォームの開発）（通称：次世代ちばレポ”My City Report”）の一環で行われている。また、本原稿は第37回交通工学研究発表会（2017年 8 月）での発表原稿を １ ）もとに加筆修正を行ったものである。

1

はじめに維持管理を取り巻く厳しい状況を鑑みると、イ

日本において高度経済成長期に作られた、道ンフラ維持管理の効率化・高度化が早急に求め路、橋、トンネル等のインフラは50年以上を経られていることは言うまでもない。具体的には、

２）て老朽化しており 、今後数十年で点検すべきより安価なインフラ点検手法を開発し、かつ専インフラの数が早いスピードで増加することが門家の経験知をなんらかの手法を用いて形式知想定されている。加えて、これまでインフラのへと移行させ、専門家不足に対処できるような老朽箇所の発見はベテランの現場技術者による仕組みが求められている。日本は課題先進国と検査等に頼ってきたために、増加が見込まれる

言われており、現在日本が抱えているインフラ点検需要に対応するための現場技術者（専門維持管理における問題は、今後世界中の国々が家）や財源が不足している。実際に、財源不足経験する可能性が極めて高い。そこで、この難や専門家不足によって十分な点検ができていな局をいかにして乗り切るかを世界に示すことは、

３）

課題先進国としての腕の見せ所であろう。また、い自治体が増えている 。このようなインフラ

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各自治体の財政や人材は有限であり、維持管理がある。実際スマートフォンを用いたインフラ水準は自治体ごとに異なる。各自治体の規模や点検の取組みとしてはバンプレコーダー株式会

財政状況に応じた維持管理水準を客観的に市民社による路面性状計測などがある ９ ）。また、に示すことにより、市民と行政の相互理解を進ダッシュボードに設置したスマートフォンが、めたいというニーズもある。

急ブレーキや衝撃を検知した時のみ自動的に前

一方、ここ数年で深層学習の発展やスマート後の動画を録画するドライブレコーダー機能をフォンなどモバイルデバイスの進歩により、備えている例もある。しかしながら、道路路面

AI・IoTの進歩が著しく、様々な分野で実社会の損傷画像を、スマートフォンを用いてリアルへの応用が始まっている。深層学習を用いた画タイムに収集している例はない。また、自治体

像処理手法は非常に高い精度での画像認識が可ごとの維持管理水準の違いを、実データを用い能であり ４ ） ５ ） ６ ）、さらにスマートフォンに搭て定量化した例もない。そこで本研究では、 6載されたセンサーやカメラの性能も格段に向上

つの自治体の道路管理者と連携し教師画像を生している。一般的に深層学習で学習させたモデ成し、深層学習によりスマートフォン上で路面ルはサイズ・計算量が大きく、モバイル端末上損傷画像のリアルタイム検出を行うとともに、で動作させることは非常に難しかったが、ここランダムフォレスト法を用いることで自治体ご７）

最近では徐々に実例が増えてきた 。例えば、との維持管理水準の自動生成を試みた。

深層学習を用いスマートフォン上で画像を解析し、写真中の人物を自動的にタグつけするよう８）な技術が開発されている 。
このような状況から、日進月歩で高性能化す

2

本研究の全体像と手法（1） 全体像
本研究のフレームワークとしては大きく 4 つるモバイル端末と深層学習による画像処理を用のパートで構成される（図 1 ）。

いて、財源・専門家不足などインフラ維持管理

1 ）スマートフォンカメラで取得した動画像をを取り巻く厳しい状況を打破することに期待感

スマートフォン上で処理しインフラの異常を

図1

本研究のスマートフォンを用いた画像の収集からモデル更新のフレームワーク

出典：筆者作成

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人工知能を活用した道路補修業務の効率化の取組みについて検出する。損傷を検出した場合、異常個所の負荷を低減することができる。

画像と位置情報を外部サーバーに転送する。
2 ）検出されたインフラの異常を含む画像を外ア物体検出手法

部サーバーに蓄積する。この際、画像に含ま物体検出手法としては、画像分類器を物体検れる位置情報から道路統計情報を抽出・付与出タスクに応用するものが従来は主流であった。

する。

このような手法ではテスト画像内部で大きさや3 ）スマートフォンが提示した異常個所を行政位置を様々に変えて、分類器で物体を判定しての道路管理者が確認。スマートフォンによるいく。有名なものとしては、sliding windowア

判定が間違えている場合は訂正するとともに、

プ ロ ー チ が あ る12）。 ま た、 こ こ 数 年 で は、異常個所の画像と道路統計情報とを合わせて、R-CNNに 代 表 さ れ る よ う な 物 体 領 域 提 案「修繕する」「経過観察する」「修繕しない」（region proposal）を用いて、物体の候補領域という三つの選択肢から対応を決定する。

を複数抽出し、その後候補領域について分類器

4 ）道路管理者によって確認・訂正された異常で判定をするようなアプローチ13） も出てきて個所の画像をさらに教師データとしてモデルいる。
しかしながら上述のような手法では、推論のを学習させ精度向上を図る。
上記 4 つのパートを日々繰り返すことで、道際の処理速度が遅いことに加えて、物体の背景路管理者の知と、深層学習の技術を効果的に組を考慮した学習ができないことが課題であった。

み合わせることができる。ここで蓄積される

例えば、道路路面の損傷は道路路面上にしか存データを用いて、自治体ごとの維持管理水準の在しないにもかかわらず、上述のようなアプ生成を行う。

ローチではそのような背景情報を考慮できない。
この ２ つの課題を乗り越える手法がYOLOであ（2） スマートフォンを用いた道路路面の損傷る14）。YOLOは単一の畳み込みニューラルネッ

検出

トワークで物体の領域とクラスを予測すること近年では道路路面の点検をより効率的に行うができる。YOLOの特徴は、単なる回帰としてために、画像処理技術を用いて、車載カメラか問題を解いているため処理速度が極めて速いこら路面性状を把握しようという試みも数多く存と、かつ背景情報も考慮した検出ができること10）

在する 。しかしながら、このような研究ではである。スマートフォン上で物体検出処理をす

比較的性能の高い専用カメラで取得した動画像るためには、軽量で高速な処理と、路面損傷はを外部サーバーで処理をすることがほとんどで道路路面上にのみ存在するという背景情報を考11）ある 。このような手法では、専用カメラにも慮 す る こ と が 求 め ら れ る の で、 本 研 究 で はコストがかかり、専用カメラの画像を外部サーYOLOを用いて道路路面の損傷検出を試みた。

バーに移すことにもコストがかかる。一方で本また、本研究では各層フィルタ数のみを変更し研究では、安価で簡易なインフラ点検手法の確た 9 層の畳み込みニューラルネットワークを 3立をめざしているため、世界中広く普及していつ設計し、処理速度と判定精度の観点から性能るスマートフォンのみを用いて、スマートフォを評価した。

ン上で損傷検出の処理をしていることが重要である。スマートフォン上で損傷検出の処理を済ますことができれば、インターネット回線へのイ

実際の使用方法
車載スマートフォンは図 2 のように車のダッ

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図2

スマートフォンの設置例

図3

スマートフォンの操作画面

出典：筆者作成「開始」押下で路面損傷検出が開始される。損傷発見時のみ外部サーバーに損傷箇所の画像と位置情報が送信される。
「ダウンロード」押下で最新の学習済みモデルがダウンロードされる。
出典：筆者作成

シュボードに設置することが想定されている。

リケーションは最新のモデルをダウンロードすフロントウィンドウに設置することも可能である機能も備えており、日々最新のモデルを用いるが、日本では「道路運送車両の保安基準」にてインフラの点検を行うことが可能となっていよりフロントウィンドウに物体を設置することる。また、GPS機能を用いて、車が停止していが基本的に禁止されているからである。 3 章以る場合には処理を停止するなどの工夫も施され降の複数自治体による実験も図 2 のようにダッている。使用方法は図 3 のようになっており、シュボードにスマートフォンを設置して行なっ自治体職員が簡単に使用できるよう配慮されてている。このようにスマートフォンを設置するいる。本アプリケーションは深層学習による学と前方約10m程度の路面がスマートフォンカメ

習済み道路損傷判定モデルと合わせて今後公開ラに映る。

していく予定である。

また、実験を円滑に行うためにスマートフォ
ンアプリケーションを作成した。このアプリ（3） Webツールを用いた道路管理者によるケーションは車のダッシュボードにスマートラベル付けフォンを設置して、カメラ機能を用いて道路路

本フレームワークでは、車載スマートフォン面を撮影すると、深層学習で学習させたモデルが、路面損傷があると判定した場合のみ、該当によって道路路面の損傷を検出することができ、画像と位置情報を外部サーバーに送信する。し損傷発見時のみ外部サーバーに損傷箇所の画像かしながらあくまでもスマートフォンのみによと位置情報を送信するというものである。現時る判定であり、誤判定をしてしまうこともある。

点では 1 フレームの道路画像を処理し、損傷のそこで、本フレームワークでは、スマートフォ

有 無 を 判 定 す る の に1.2秒 程 度 か か る。 時 速ンの判定に対して、道路管理者が再判定を行う

40kmで車が走行したとすると、 1 秒あたり約仕組みを設けている。具体的には、図 4 のよう12m進行することになるので、本アプリケーなWebツールを用いて、各自治体の道路管理ションの処理速度で道路路面ほぼすべてを網羅の専門職員がスマートフォンの判定の正誤判定的に処理することが可能である。さらに、本フをし、誤判定の場合には訂正をする。このようレームワークでは日々外部サーバーでモデルをにしてスマートフォンの判定を人間の経験知に再学習し精度を高めていく。そこで、このアプより補完し、新たな教師データとする。いわゆ74

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人工知能を活用した道路補修業務の効率化の取組みについてるAIの判定と人間の経験知が融合している点

また、画像の再判定と合わせて、路面損傷の周が極めて重要である。この教師データを用いモ辺情報を加味して、「修繕する」「経過観察すデルを再度学習していくことで、スマートフォる」「修繕しない」のどの対応を取るかを、道ンの判定精度を日々向上させることができる。

路管理者がWebツールを用いて決定する。こ

最新の学習済みモデルはスマートフォンアプリのデータを用いて維持管理水準の生成を試みる。

ケーションの操作でダウンロードが可能である。
図4

教師データ作成用の Web ツール（スマートフォンによって損傷があるとされた画像が Web ツールに表示される。合わせて損傷箇所の位置情報から道路統計情報（右）が抽出され表示される。自治体職員はこの Web ツールを用いて、「損傷の種類」「損傷の度合い」「損傷に対する今後の対応」を入力する。ここで自治体職員によって入力された損傷データを用い、再度モデルを学習させ、日々精度向上を図る。）
出典：筆者作成（4） ランダムフォレスト法による維持管理基
準の生成
本研究では、ランダムフォレスト法

特徴量がノード分割に使われた時の不純度（ジニ係数 （t）
I ）の減少量を見ることで、各特徴量15）を用いて、道路統計情報「損傷種類」「損傷程度」がどれほど識別に重要な特徴となっているかがわかる。I（t）は次式で表され、「交通量」「道路種別」「最高速度」「幅員」「車線数」の中で自治体職員の意思決定にとって重要な特徴量を抽出することを試みた。
ランダムフォレスト法は、決定木の各非終端ノードにおいて識別に用いる特徴をあらかじめ決められた数だけランダムに選択することで、P（Ci|t）はノードtでi番目のクラスのデータが相関の低い多様な決定木を生成できるようにし選ばれる確率、P（Cj|t）はj≠iのクラスに間違わた手法である。ランダムフォレスト法では、各れる確率を表している。このジニ係数の減少量

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16）が一番大きな現象を選ぶように学習させていくドブック2013」によれば、路面損傷は表 1ことになるが、減少量が一番大きい分割を与えのようにひび割れ、轍ぼれとその他損傷に大別る特徴量が、重要度が高いということである。

でき、さらにそれぞれのカテゴリ内で細分化させると全部で14種類のクラスに分かれる。ただ3

複数自治体における実証実験

し、今回は、教師データ枚数の制約上、14クラ

本章では、前章までに述べたインフラ点検フスの損傷種類を検出するのではなく、損傷があレームワークを用いて、実際に複数自治体で実るかないかの 1 クラスの検出問題としている。

証実験を行った結果について述べる。複数自治第一段階実験では、千葉市内の道路300kmを走体とは、東京都足立区、千葉県千葉市、千葉県行し、道路管理者によって判定された損傷を含市原市、横浜市（港南区）、北海道室蘭市、愛む路面損傷画像514枚と損傷を含まない路面画

知県長久手市の 6 つである。本研究では上記 6像1,000枚の総計1,514枚を用いて学習させたモ

つの自治体で実証実験を行い、その評価を東京デルを用いた。第二段階実験では、 6 つの自治都目黒区駒場付近の道路で行っている。これは、体における道路数十〜 100km程度をそれぞれ実証実験を行っている自治体の道路では、同一走行し、道路管理者によって判定された損傷をの損傷箇所の画像データが複数回取得され、教含む路面損傷画像1,651枚と損傷を含まない路師データと評価データに同一の画像が含まれる

図5

道路管理者によって作成された教師データ例

可能性があり、適切に評価ができないと考えたからである。東京都目黒区駒場付近での実験においては、教師データは上記 7 つの自治体で取得したものであり、恣意的ではない適切な評価である。本研究では、本提案フレームワークが実際に日々運用される中で、専門家の経験知をAIが 組 み 込 み、 ス マ ー ト フ ォ ン ア プ リ ケ ーションの判定精度が向上していくことを実証するために、二段階の実験を行っている。
本章ではまず（ １ ）で、損傷判定モデルを学習させた際の教師データを第一段階実験と第二

出典：筆者作成

表1

路面損傷の種類と各クラスの画像数

段階実験について分けて説明し、次に（ 2 ）で、本フレームワークで使用しているニューラルネットワークについて、（ 3 ）で、実証実験の成果を目黒区駒場付近の道路で評価した結果について、最後に（ 4 ）節で、今後研究の可能性が大いにある自治体ごとの管理水準の抽出について述べる。
（1） 学習に使用した教師データ
図 5 は学習に使用した教師データの例を示している。日本道路協会編「舗装の維持修繕ガイ76

出典：筆者作成

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面画像29,960枚の総計31,611枚を用いて第一段

1 FPS程度以上で道路路面の損傷を判定するこ

階実験時のモデルを再学習させたモデルを用いとが望ましい。それ以上処理速度が遅くなると、た。

映り込まない道路路面、すなわち点検できない道路路面が発生してしまうからである。もっと（2） ニューラルネットワークごとの性能比較もFPSが大きいものはモデルAであるが、mAPYOLOは単一のニューラルネットワークのモが極めて低いため、本章における実験ではモデデルによって画像内における対象オブジェクトルBを採用している。の矩形特定・分類を合わせて行うアルゴリズム

図 7 は各ニューラルネットワークのPrecisionである。そこで、ニューラルネットワークの構とRecallを閾値ごとに示している。本システム

造を選択する必要がある。本研究では、図 6 にはインフラ維持管理に使用することが想定され示すように、モデルの各層フィルタ数を変更しているため、損傷箇所の取りこぼしがなるべくた 3 つのニューラルネットワークを学習させ、少なくなるようにするべきであり、すなわち比較実験を行なった。図 6 は各ニューラルネッRecallの値が高いことが望ましい。そこで本章

トワークの学習済みモデルのモデルサイズ、の実験では、閾値は0.2としている。

mAP（mean Average Precision）、 1 秒間に何枚の画像を処理できるかということを示してい（3） 損傷候補取得実験

る。処理を行うスマートフォンとしてNexus

図 8 に目黒区駒場における、第一段階と第二5 Xを使用している。スマートフォンを設置し段階実験の判定精度、及び教師データの内訳をた自動車が40km/h（≒12m/s）で走行するとまとめた。

仮定し、スマートフォンカメラに映り込む道路

第一段階実験では、駒場付近での評価では、路面の距離が10m程度であることを考えると、58箇所の損傷のうち、13箇所を検出することがで き、PrecisionとRecallは そ れ ぞ れ0.48と0.22

図 6 ニューラルネットワークの構造とモデルサイズ、mAP、FPSであった。第二段階実験では、第一段階で求めたモデルを用いて、各自治体でそれぞれ道路路面を撮影しながら走行した。その結果、31,611枚の路面画像が収集された。このうち本モデルが提示した道路路面の損傷候補は9,900枚で、提示した損傷画像のうち実際に損傷を含む画像は1,287枚で、PrecisionとRecallはそれぞれ0.13出典：筆者作成

図7

閾値ごとの Precision と Recallと0.35となった。本実験で収集された画像について、各自治体の道路管理者によって再度ラベル付けがなされ、最終的に1,651枚の路面損傷画像を得た。
第二段階実験では、第一段階実験で新たに得られた1,651枚の路面損傷画像を含む31,611枚を第一段階実験の教師データ1,514枚に追加して、モデルを再度学習させた。その結果、駒場付近

出典：筆者作成での評価では、55箇所の損傷のうち、49箇所を都市とガバナンス Vol.28
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図8

第一段階実験、第二段階実験の結果比較。目黒区駒場付近の道路による評価（上段）

出典：筆者作成

検出することができ、PrecisionとRecallはそれ「幅員」「車線数」を踏まえて、「修繕する」「経ぞれ0.85と0.89となった。

過観察」「修繕しない」を自治体の道路管理者

なお、第一段階実験と第二段階実験時の駒場に決定していただいた。そして、各自治体から付近での評価において、路面損傷画像の総数が収集した1,651枚の損傷画像について、自治体異なるのは、走行速度や前方車両の有無によっごとに意思決定に大きく寄与している特徴量をて、カメラに映る路面画像の数が異なるからで抽出し、自治体ごとの維持管理水準の抽出を試ある。本フレームワークの運用を続けることで、みた。

路面損傷の検出精度が向上していくことが実証

図9

損傷が発見されたインフラへの対応決定手順されたという点で、本実験の成果は非常に意義がある。
（4） 自治体ごとの維持管理水準の作成
損傷が発見されたインフラへの対応手順は図9 のとおりである。「損傷種類」「損傷程度」な

出典：筆者作成

ど画像や現場調査で明らかになる特徴と、「交ランダムフォレスト法を用いて、ジニ係数の通量」「道路種別」など周辺環境（道路統計情減少量から重要と考えられる特徴量を抽出した報）を合わせて「修繕する」「経過観察」「修繕のが、図10と図11である。多くの自治体で修繕しない」という決定がなされている。本研究でに関する意思決定に重要な特徴量は「損傷の種は、同一の深層学習モデルによりスマートフォ類」であり、そのほかの要素については自治体ンを用いて複数の自治体で損傷検出実験を行い、によって基準が異なることがわかる。まだ今回Webツ ー ル を 用 い て、 画 像 か ら 判 断 さ れ るの維持管理基準の抽出は試行レベルであり、よ「損傷種類」「損傷程度」と道路統計情報としてり洗練させていく必要があるものの、今後自治付加された「交通量」「道路種別」「最高速度」

体ごとのインフラ維持管理基準を抽出し、全国78

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図 10

維持修繕の対応決定に重要な特徴量（ひび割れ）

横浜市（港南区）

市原市は「幅員」、長久手市は「交通量」、他の自治体では「損傷種別」が最重要な特徴となっている。
出典：筆者作成

図 11

維持修繕の対応決定に重要な特徴量（ひび割れ以外の損傷）

横浜市（港南区）

すべての自治体において、「損傷種類」が最重要となっている。これは、ひび割れ以外の損傷にはポットホールなど即時修繕が必要な損傷や、横断歩道のかすれなど即時修繕は不要だが経過観察が必要なものなど、損傷種類が明確であるためだと思われる。
出典：筆者作成

で統一的な基準を設けることは非常に社会的意行える可能性を示しただけでなく、いわゆる人義があると考えている。

工知能と専門家がどのようにお互いに協力しあっていくかというモデルケースを示すことが4おわりにできた。また、実際に 6 つの自治体で実証実験（1） 本研究の成果を行い、本フレームワークが専門家の知識を本研究では、深層学習を用いた道路路面損傷日々学習し、日々判定精度が向上していくシス検出モデルをスマートフォン上で動作させ、そテムであることを実証したことも本研究の重要の結果を自治体の道路管理者が確認・訂正するな成果である。日本ではインフラ維持管理におという、専門家の知を組み込んだ新しい簡易なける財源不足や専門家不足が深刻化しつつある。

インフラ点検フレームワークの提案を行った。

本フレームワークは専門家でなくとも簡単に運提案したフレームワークでは、従来非常に高価用することができ、必要なものはスマートフォだったインフラ点検が、非常に安価かつ容易にンのみであるので、日本のインフラ維持管理を

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取り巻く厳しい状況を打破できると考えている。

く異なる。自治体ごとの損傷判定モデルを作成

また、自治体ごとの維持管理水準の違いを、実すれば、よりきめ細かな対応をしていくことがデータを用いて定量化したことも本研究の大き可能になるだろう。

な成果である。
イ（2） 今後の展望
ア

点検対象の拡大と判定精度の向上

自治体ごとの管理基準の明確化
これまで各自治体では、インフラ維持管理は経験豊富な専門家によって、それぞれ点検がな

本研究では道路路面の損傷の有無のみに着目されてきた。ゆえに、専門家不足に悩む自治体しているが、本来であれば、路面損傷の種類まは維持管理の水準が著しく下がってしまっていで判定できることが望ましい。加えて実際のイた。本研究では、同一のシステムを複数自治体

ンフラ点検は例えば、トンネル、橋梁、など非で展開することで、自治体ごとの管理水準の違常に対象が幅広い。本研究の成果は、そのよういを抽出することを試みた。その結果、「損傷な多種多様なインフラに対しても非常に有効で種類」が最重要な自治体や、そうでない自治体ある。今後は点検可能なインフラの対象を増やがあることが明らかになった。しかしながら、していくとともに、本システムを運用していく

本研究における自治体ごとの管理水準の明確化中でさらに判定精度を高めていくことが必要での試みは萌芽的研究であり、今後研究の余地がある。また、専門家がいない自治体では、他自大きく残っている。今後、本フレームワークを治体の専門家によって判定された画像で学習し運用していく中で、よりデータ数を増やしつつ、た損傷判定モデルを使うことで専門家不足を乗詳細に分析をしていきたい。

り切ることや、逆に専門家が十分にいる自治体
では、自治体ごとに教師データを作成し自治体特有のモデルを作成することも可能であろう。

謝辞
また、実験にご協力いただいた東京都足立区、例えば、実際には積雪地帯では雪解けの時期に千葉県千葉市、千葉県市原市、横浜市港南区、道路路面の損傷が目立つし、予算規模の大きな北海道室蘭市、愛知県長久手市に厚く御礼申し

自治体では軽微な損傷も修繕するなど、地域に上げます。

よってインフラの状態や維持管理の基準は大き
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