特別講演「ＡＩ研究の動向と最先端データ駆動型研究」～次世代インフラ維持管理・防災・減災に向けた産学官・地域連携による取組～
北海道大学大学院情報科学研究院准教授

お がわ

たかひろ

特集号

2022年度

小川

貴弘※

図－1

ただ今ご紹介にあずかりました、北海道大学の小川です。よろしくお願い致します。本日は、「AI研究の動向と最先端データ駆動型研究」と題しまして、私たちの研究についてご紹介差し上げたいと思います（図－1）。
先程ご紹介いただきましたが、簡単に私の自己紹介をさせていただきます。私は専門が情報科学で、所属も大学院情報科学研究院です（図－2）。情報科学の専門分野において、特に人工知能技術に関する研究を行っています。なお、日本および世界的に見ても、人工知能の研究者の中で少し変わった取組を実施しており、異分野融合による実社会応用を強く推進しており
ます。

図－2

※ 現：北海道大学大学院情報科学研究院教授

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図－3

図－4

具体的に、土木工学や材料科学、医学、脳科学・生体工学、こういった分野との人工知能に基づいた異分
野融合を通して、産学官連携の共同研究を独自の取組として進めています。本日、お集まりの皆様は土木系の方が多いと思います。我々は、産学官連携の共同研
究を非常に重要視しておりまして、本日様々な取組をご紹介したいと思います。
さて、本講演は大きく4つに分けてお話をさせていただきます。最初に、AI研究の歴史と近年の動向についてご紹介したいと思います（図－3）。これまでのAIは、人工知能ブームと冬の時代を繰り返して発展を遂げてきました。この繰り返しを経て、今まさに巨図－5大な人工知能ブームが全世界で起こっているわけです
けれども、この先特に重要になるのは、AIの社会実装です。そこで、本日は我々の研究室で行ってきた社

それではまず、AI研究の歴史と近年の動向につい会実装を目指す最先端のデータ駆動型研究について、て、ご紹介します（図－4）。こちらに示しております

その取組を紹介します。また、社会実装されたAIが図は、総務省の情報通信白書

単に利用されるだけでなく、人間との協働を通して自をしたものです。この図は、「これまでの人工知能ブらも成長していく、つまり、AI自身が持続的な高度ームの変遷から見る技術の発展」を示しております。

化を果たす仕組も重要になってきます。したがって、

これまでの人工知能の歴史では、ブームと冬の時代をそのような仕組を創り出すことを目指した我々の取組繰り返して発展を遂げてきました。第一次人工知能ブについてもご紹介したいと思います。そして、最後にームに始まり、現在は第三次人工知能ブームです。こ

まとめとして、北海道大学におけるデータ駆動型研究

こでは、各ブームについて一つずつ振り返っていきたの取組についてご紹介したいと思います。

いと思います。

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平成28年度版から抜粋

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図－6

図－7

最初に、第一次人工知能ブームは約60年前の話になりますが、コンピュータによる推論や探索が可能となり、
特定の問題に解を提示できるようになりました（図－5）。非常にシンプルなゲーム等に対してAIがその解を導くことが可能になりました。しかしながら、この時代、計算機資源も非常に限られており、第一次人工知能ブームは冬の時代を迎えます（図－6）。様々な要因が絡み合うような現実社会の課題を解くことができませんでした。つまり、シンプルなゲームのようなものに関しては、解を求めることができるのですが、私たちが対峙する現実社会の課題については解決するに至りませんでした。
その後、第二次人工知能ブームが訪れます（図－7）。
この第二次人工知能ブームでは、技術的に大きな発展

図－8があり、知識を与えることでAIが実用可能な水準に達しています。この知識というのは、「コンピュータての情報をコンピュータが理解可能な形で記述する必が推論するために必要な様々な情報をコンピュータが要がありました。先程説明したとおり、リンゴとオレ認識できる形で記述したもの」を表しています。少しンジを見分けるときに、色の数値情報を与える必要が具体的な例で説明すると、例えばリンゴとオレンジ、ありました。つまり、AIに情報（知識）を与える役

この2つの果物を認識しようと考えた場合に、我々は割が人間であったわけです。したがって、これが実社

容易に色の情報を見れば、この2つを分類できること

会の問題、例えば、社会インフラ維持管理における構

が分かります。したがって、この色に関する数値情報

造物の劣化を分類するような問題を対象とした場合を人間がAIに知識として渡すことができれば、AIはに、その劣化を表現するような数値情報を人間が与え実用可能な水準で分類することができます。

なければいけませんでした。これが世界中でできる人

しかしながら、第二次人工知能ブームも再び冬の時間は非常に限られていました。

代を迎えることになります（図－8）。課題として、全8

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2022年度図－9

図－10（a）

つまり、我々のような機械学習やAIの専門家が数値情報を与えることはある程度できたのですが、他の専門の方がそれを行うということは非常に困難でした。
これは、AIを実際に利用できる人材の裾野が広がらなかったと考えることもできます。その結果、第二次人工知能ブームも残念ながら再び冬の時代を迎えました。
そして、我々は現在、第三次人工知能ブームの真っただ中にいます（図－9）。2000年代の後半頃から、第三次人工知能ブームが起こりましたが、ここで非常に大きなブレイクスルーが生み出されました。最初にビックデータを用いることで、AI自身が知識を獲得す
る機械学習が実用化されました。そしてもう一つ、これが最も有名ですが、特徴量をAIが自ら習得する深図－10（b）

層学習が実現されています。先程、リンゴとオレンジの例をお話しました。これらを見分けるために今まで
は人間が色に関する数値情報をAIに与えなければい

さて、今までAI研究の歴史を振り返ってきました

けなかったのですが、深層学習の実現により、初めてが、ここで皆様は、現在の第三次人工知能ブームが今

AIがそれを担うことができるようになりました。「こ後どのようになるのか？ということに注目されている

れは色に注目しなければいけないので、色の数値情報のではないでしょうか。再び冬の時代を迎えるのか否を抽出しよう」という知識の抽出をAIができるようかを、多くの方々、そして我々専門の研究者も非常にになりました。これによって、我々がAIへ与えなけ

注目しています。

ればいけない情報は、リンゴやオレンジなどの画像と、

ここで、少し違った視点から考えてみたいと思いま

それに対応する正解のラベル情報だけになりました。

す。こちらに示しているのは、ガートナー社が提唱すこの変革により、情報科学の研究者でなくても、AIる先進テクノロジのハイプサイクルです（図－10（a））。

を自由に使えるようになり、世界中でAIを利用する

新しい技術が生み出される黎明期、そしてそこから社裾野が大きく広がりました。これをスタンフォード大会の過度な期待のピークを経た後、幻滅期を迎え、啓学のフェイフェイ・リ（李飛飛）教授は、「AIが民主発期を通して（生産の）安定期に入っていく。このよ化された」という表現で説明しています。つまり、多うなハイプサイクルを通して、技術が社会に定着してくの人が自由にAIの技術を使えるようになったといいくことを示しています。Google等で「テクノロジのうことで、AIが民主化されたと述べています。

ハイプサイクル」と検索していただくと、このグラフ

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図－11

図－12

だけではなく、実際に皆様がよくご存じの技術がサイインパクトファクターも伸びています。つまり、学理

クルのどの辺りにあるのかを見ることができます。

的な研究が成熟してきていると言えます。一方、産学では、人工知能がこのハイプサイクルの中で、どの連携の共同研究についても年々伸びています。つまような変遷を辿ってきたかを改めて考えてみると、少り、論文に代表される学理的な研究および実社会で直し違ったサイクルになります（図－10（b））。これまで、接役に立つ産学連携の共同研究の両方が同時に伸びて人工知能の技術は、ブームと冬の時代のサイクルを繰います。従来は、両者を同時に伸ばしていくことは非り返して発展を遂げてきたと考えることができます。

常に難しいことでした。つまり、産学連携の共同研究

現在は第三次人工知能ブームですが、この後再び冬のをすると、学理的な部分を伸ばしにくく、逆に学理的時代を迎えて第四次人工知能ブームが起こるのか、まな部分を伸ばしていくと、産学連携の共同研究に繋がたは、啓発期から安定期に入っていくのか。または、

りにくいため、トレードオフの関係にありました。し直接安定期へ進むのか。今、まさに岐路にいると言えかしながら、現在の人工知能のブームでは、産学連携ます。一方、AIの技術はこれまでのブームとは異なり、の共同研究が学理的に見ても世界トップレベルの融合

実社会応用が加速し、そして社会実装に到達すること研究に発展する可能性が非常に高くなっています。実が現実的になってきました。したがって、この第三次際にそれが論文数としても表れています。このような人工知能ブームから安定期に移行するためには、AI

傾向はこれまでの人工知能ブームには存在しなかった技術がデータ駆動型の研究を通して社会実装に到達でと考えています。

きるかという視点が必要になります。このような背景

さて、私たちの研究室では、最先端のAI研究、いから、我々も社会実装を意識し、データ駆動型の研究

わゆる基礎的なAI研究を行いながら、それを逸早くを実施してきました（図－11）。

実社会応用するという取組を進めています。また、単

ところで、我々がこのような取組を行っている中で、にAIを構築するだけではなく、それを応用する現場

これまでの人工知能のブームとは大きく傾向が変わっで新たにどのようなデータを取得すべきかを考えるこてきたと感じることがありますので、そちらをご紹介とによって、AI自身が持続的に高度化できる枠組をしたいと思います。現在、私たちの研究室のAI関連創り出す取組を進めています（図－12）。本日は、特の論文数は、人工知能ブームということもあり、非常に実社会応用に注目をして説明します（図－13）。

に伸びています。また、それらの論文の格付けを表す

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図－13

図－14

さて、先程自己紹介を差し上げたとおり、私たちの研究室では、異分野融合の研究を活発に行っています（図－14）。具体的に、医学、土木工学、材料科学、脳科学・生体工学、こういった分野と連携して研究を行っております。
お集まりの皆様は、土木工学を中心とする方が多いのではないかと思いますが、本日は少しだけ、医学との連携についてもご紹介したいと思います（図－15）。
その理由ですが、医学と土木工学、これら2つは全く異なる分野に見えますが、その学理的な共通性に注目することで、実社会応用の際に生じる課題を明らかにすることができます。例えば、「医療の分野で傷病を見つけ出すAIを構築すること」と「社会インフラ

図－15

維持管理の分野で変状を見つけ出すAIを構築すること」、これらは全く異なる目的に見えますが、医療では人間の体の悪い所を見つけ出そうとしており、土木ているとみなすことができます。したがって、この2では構造物の悪い所を見つけ出そうとしています。つつの分野を比較し、現れる差違に注目することによっ

まり、「人間」と「構造物」というように、解析対象て、どのような課題が実社会応用の際に存在するのかの違いがあっても、AIは基本的に同じことを目指しを明らかにしていきたいと思います。

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図－16

図－17

それでは、まず医学の研究について2つご紹介した
いと思います（図－16）。まず1つ目ですが、こちらは胃X線画像から胃がんリスクの自動診断を行った研究です（図－17）。人間ドック等のバリウム検査で撮像される胃X線画像からAIにより胃がんリスクを自動で診断しています。皆様ご存じかもしれませんが、胃がんは消化器官がんの中でも撲滅可能ながんであるとも言われており、ピロリ菌感染が胃がんリスクと高い関連性を持っています。したがって、この画像からピロリ菌の感染度合いを見出すことで、胃がんリスクを推定することができるようになります。実際に胃X線画像から判読医が胃がんリスクを判定すると、感度が93％、特異度が86％となります。感度は見逃しの少なさ

図－18を表す指標で、特異度は過剰な検出の少なさを評価する指標です。どちらも100％が最高となりますが、互いにトレードオフの関係となりますので、平均で見て通常の問題のない肺、これらを胸部X線画像から自動いただきたいと思います。この研究では、判読医の平で分類可能としています。このAIは約99％の診断精均は約90％であるのに対し、我々が構築したAIは平度を実現しています。

均で約97％の精度であり、人間を越える精度を達成しています。

以上、医学に関する研究を紹介しましたが、皆様には胃X線、胸部X線の研究においてそれぞれ97％、99

次に、似た研究例をお見せします。こちらは胸部X％と非常に高い精度を達成することができているとい

線画像からの新型コロナウイルス感染症肺炎を検出す

うことを覚えておいていただければと思います。これる取組です（図－18）。新型コロナウイルス肺炎の肺が後ほどの議論で重要となってきます。

と、他の原因による肺炎の肺、別の疾患を抱えた肺、

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図－19

図－20

続いて、土木工学の内容について紹介します（図－19）。土木工学に関して、我々は様々な機関と連携して、共同研究の取組を行ってきました（図－20）。本日、4つに分けてご紹介しますが、前半（AとB）は社会インフラ維持管理についてです。高度経済成長期に多くの構造物が建設されており、現在経年劣化を抱えた構造物が急速に増加しています。一方、少子高齢化に伴い点検技術者は減少しています。この問題を解決するため、AIによって社会インフラ点検を支援する
取組が進んでいます。前半部分では、こちらについて
ご説明します。後半は、CとDになりますが、これらは社会インフラを利用する利用者の安全を守るための
AI構築の取組です。特に最後のDは、豪雪時の道路交図－21

通円滑化に関わる研究であり、防災・減災にも関わる内容です。
まず、Aの「構造物の画像診断に関する研究の取組」

一方で、変状画像を分類するAIを構築しようとしですが、複数の例をご紹介したいと思います（図－た場合、ひび割れを中心とする画像は比較的収集しや21）。最初の研究は、NEXCO東日本様との共同研究

すいのですが、他の変状に関しては、数百、数千程度の取組になりますが、道路構造物に発生する変状の種のデータしか収集ができませんでした。したがって、類を分類するAIを構築しました（図－22）。この研究

これまでのAIモデルを限られたデータから学習させでは、最初に解決しなければならない大きな問題が存たとしても、分類精度に限界が生じるという問題が存在しました。これまでの基礎的研究で用いられている在しました。

AIは128万枚と書いてあるとおり、非常に多くの学習

そこで、我々はそもそもなぜこのように大量の学習画像を必要としているのに対し、本研究では十分な学データが必要になるのかということに注目しました。

習データを収集することが困難でした。最新のAI研

理由は非常にシンプルですが、AIのモデル中で設定

究では、数十億単位の画像を学習させるようなモデル

すべきパラメータが大量に存在し、そのために大量のも現れています。

学習データが必要となっています。

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図－22

図－23

皆様は過去に連立方程式を学んだ際、未知の変数が3つ存在すれば、3つの方程式が必要になるということを覚えていらっしゃるかと思います。これと同じロジックで、大量のパラメータがあれば、学習データも同様に大量に必要となります。そこで、我々はAIモデルの中で設定すべきパラメータの数を数万分の1にまで削減し、少量データから学習可能なAIを構築し、90％以上の分類精度を達成しました。つまり、超軽量AIモデルを構築することにより、少量データ学習が可能な技術を実現しています。
ところで、このような技術に基づいて分類精度を上げていったとしても、実際に現場で利用する際には、考慮すべき問題が存在します。高い精度のAIを利用

図－24

することが可能になっても、最終的に現場で判断するのは点検技術者です。AIの精度が100％に到達することはほぼありません。したがって、人間とAIの判断

さて、我々はこの「説明可能なAI」が、今後「AIが異なる場合、なぜAIがそのような判断に至ったのの持続的な発展」を促す上で非常に重要な役割を担うかを明らかにする必要があります。これが実現されなと考えています。後ほど、この技術を利用した研究例

いと、AIを実際の現場で用いることは非常に困難とをお見せしたいと思いますので、ご記憶にとどめていなります。

ただければと思います。ところで、「説明可能なAI」

そこで私たちは、道路構造物に発生する変状の種類の技術を利用すると、AIモデルの構築時にも正しいを分類するだけでなく、その根拠を合わせて提示する学習が行われているかを確認することもできます。過「説明可能なAI」（Explainable AI: XAI）を構築しま

去の我々の経験をお話ししますと、AIのモデルを構した。具体的に、AIが分類を行う際にどこに注目し築した後、ひび割れの画像を分類させた際、注目領域

たのかを可視化するだけでなく、分類の際の確信度をが「物差し」に現れたということがありました。ひび

確率として出力しました。実際の例でお見せしますと割れに関する点検の際には、多くの場合、その幅を測（図－23）、入力画像に対して支持金具損傷腐食が85％るという作業をしますので、AIは細いひび割れに注の確信度で推定され、注目領域が赤く可視化されてい目するのではなく、そこに当てられた物差しに注目します。

て学習をしてしまった。こういった学習の失敗例を見つけ出すことにも使えるということが分かりました。

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図－25

図－26

さて、今度は東京電力様との共同研究の取組になりますが、ドローンにより撮影された画像を用いた送電鉄塔の劣化レベル自動診断の研究です（図－24）。この研究でも、先ほどの研究と同じように、大量の学習データを収集することが非常に困難でした。これに対して、我々は先ほどとは異なるアプローチで問題の解決を試みました。送電鉄塔の画像には、諸元情報、いわゆるテキスト情報が付与されており、これら複数の異なるデータを協調的に用いることで、少量データ学習を可能にするマルチモーダルAIを構築しています。
これによって、90％以上の精度で劣化レベルの分類を可能にしました。
続いて、東京メトロ様との共同研究についてご紹介

図－27します（図－25）。地下鉄トンネルの壁面画像からAIにより変状の自動検出を行いました。東京メトロ様は
多くの路線を抱えており、これらの路線の施工時期は

ここまで説明したように、構造物の自動診断AIにそれぞれ異なります。施工時期が違うということは、関する研究の取組では、構造物の画像から劣化の検出、施工方法も大きく異なり、当然ながら路線ごとに壁面種類の分類、劣化レベルの推定が可能になっています。

画像の見た目も大きく変化します。したがって、このこれを少し応用することによって、例えば道路付属物

ような異なる見た目の画像を横断して学習させることへの適用ということも可能となります（図－26）。こが必要になります。そこで、我々は異なる路線の画像

ちらは首都高速道路株式会社様との取組ですが、遮音を結合して、これを新たな学習画像としてAIに学習

壁の画像から先ほど説明したAIを応用することによさせることによって、路線横断の学習による変状検出ってアンカー等の付属物を検出すると共に、そこに発を実現しています。

生した錆汁のような変状を同時に検出可能にすることも可能になりました（図－27）。

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図－28

図－29

さて、ここまでは社会インフラ維持管理を支援する
AIについてご説明差し上げましたが、ここからは社会インフラを利用する利用者の安全を守るAIについて紹介したいと思います（図－28）。こちらは、国土交通省河川砂防技術研究開発公募で北海道開発局様と連携して行った研究（図－29）になります。CCTV映像を用いて河川空間利用者の異常行為を検出可能にするAIを構築しました。異常行為というのは、いわゆ
る危険行為や違法行為です。これを豊平川のCCTV映像から自動で見つけ出すAIを構築しています。
この研究において、非常に難しかった点として、実際に河川空間において異常行為を行う方はほとんどいなかったということです。したがって、AIを構築す

図－30

るための学習データを十分に収集することが極めて困難でした。先ほど、少量データ学習についてご説明しましたが、その規模と比べても極めて少ない学習デー
タしか集まらないという問題がありました。そこで、我々は考え方を変えまして、河川空間における多くの
通常の利用者に注目し、AIにその通常行動を学習させておき、そこから逸脱するような行動をする利用者
を、異常行為を行う利用者として検出しました。これを異常検知と呼び、この方法を採用することによって、高い精度で異常行為の検出が可能になりました。
私たちの研究室では、これと同じような考え方で、画像処理による豪雪時の道路交通円滑化に関するAI技術の構築も行っています（図－30）。その研究についてもご紹介したいと思います（図－31）。皆様、ご記憶に新しいかと思いますが、一昨年に関越道で豪雪

図－31

によって多くの車両が長い時間に渡って立ち往生するというニュースがありました。そういったこともあ
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図－32

図－33

り、冬期の高速道路において、異常路面が発生した際にこれを自動で検出するという取組を行ってきました。この異常路面検出においても、実は先ほどと同じ問題が起こります。異常路面というのは、路面凍結や積雪になりますが、これらの画像枚数は非常に限られます。したがって、私たちは先程の異常検知の方法を採用することによって、通常の路面をAIに学習させました。なお、この研究では先ほど紹介した異常検知（異常行為検出）とは少し異なる方法を導入しています。具体的に、AIが通常路面の画像を受け取った際に、その画像を元に再構成できるような仕組を導入しました。これによって、異常路面の画像が入力された際に、AIは通常路面のみを再構成するように学習されてい図－34ますので、「この異常路面が通常路面であったら、どのような見え方になるのか」、つまり、積雪の部分を除雪したような画像を生成します。この画像と元々の先ほどのスライドで医学と土木工学が異分野である

異常路面の画像とを比較することによって、異常の位

ものの、学理的な共通性に注目すると、課題が明らか

置も同時に検知することが可能になります。実際に道になるというお話しをしました（図－33）。少しおさ

路上の赤い領域が異常の存在する領域としてAIによ

らいをしますと、医学において胃X線画像の研究ではり提示されたものになります。現在は、画像だけでは約97％、胸部Ｘ線画像の研究では約99％という高い精なく、気温や路温、降雪量、交通量、そして気象予報度が達成されていました。一方、土木工学について幾のデータを利用することによって、AIの高度化が可

つかの例をご紹介しましたが、精度として約92～93％

能になっています。さらに、気象予報のデータを用いという数字を挙げておりました。ここで、医学と土木ることにより、未来の時刻に路面がどのように変化す工学の間でAIが基本的に行っていることはほぼ同じ

るかも予測可能になってきています。

はずですが、2つの分野間に精度差が約5%～6％存在

さて、ここまで当研究室において実施してきた社会実装を目指すAI研究の取組について紹介してきまし

するということがわかります。この精度差がなぜ生じるのかを考えてみたいと思います。

たが、続いて、AIの持続的高度化に向けた新たな取組、

我々は、この精度の差が生み出される原因として、

つまり次世代のAIがどうあるべきかについて議論し2つの特性に注目しました。一つ目はデータの取得方ていきたいと思います（図－32）。

法の統一性です（図－34）。先ほどお見せした医用画

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図－35

図－36

像ですが、どちらもＸ線画像です。そして、この写真る方法論を考えていきました。
（図－35）。まず一つ目、を撮像する方が誰かを考えてみると、どちらも放射線データ取得方法の統一性を担保する、いわゆる撮影方技師です。一方、これらの画像から最終的な診断を下法の標準化について考えてみましたが、先ほども申しすのは医師になります。つまり、放射線技師は、どの上げたように構造物は多様性が高く、撮影方法の標準

医師が診断するかに関わらず、統一した画像の撮像を化は極めて難しいという問題が存在します。そこで、します。特に胸部Ｘ線の場合、板に体を付けて、腕を我々は根本的な考え方を変え、単純に同じ撮り方をす絡ませて、息を吸った後止めて撮像します。このようるのではなく、AIにとって診断のしやすい画像を統に非常に統一したデータの撮り方が徹底されていま一的に取得するという方法に至りました。

す。

その研究例をお見せしたいと思います（図－36）。

一方、土木工学の分野の場合、点検の際に写真を撮

こちらはNEXCO東日本様との共同研究で実施した内りますが、必ずしもその後の診断のために撮っていな

容ですが、点検現場でスマートフォンにより変状を撮い場合があります。また、構造物が人間の体よりもか影しようとしています。この際に、AIが注目する領なり大きいため、全く同一の撮像方法に統一するのが域と、その診断の確信度を画面上に同時に提示可能と極めて困難という問題もあります。したがって、撮像しています。先ほど、「説明可能なAI」が非常に重要

方法の統一性を担保することが難しいという問題が土な役割を果たすとお伝えしましたが、これを利用した

木工学の分野には存在します。

ものになります。赤い領域がAIの注目領域、そして次に注目する二つ目の特性は、データの多様性です。

右上のグラフは、AIが診断する各クラス（変状のレ

人間の体は肺が2つ、心臓が1つ、肝臓が1つ、胃が1つ、ベル）の確信度を表しています。AIが確信を持ってこのように多様性は高くありません。一方、構造物は判断可能な際に1つのクラスだけがピークを持ちます。

場所によって大きく異なりますので、多様性が高くなしたがって、撮影の際、カメラが変状を正しく捉えてります。以上のように、データ取得方法の統一性を担いる場合には、正しく注目領域が重畳され、確信度も保することが困難であること、そして、データの多様ピークを持ちます。したがって、そのようなときに正性が高いことは、AIの精度向上が困難になる大きなしく変状を捉えているとみなし、画像を取得すること原因となります。

ができれば、AIにとって診断がしやすい画像を統一

我々はこれまでに、これらの問題をそれぞれ解決す18

的に得ることができます。

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図－37

図－38

このような画像データを撮り続けることにより、統一性が担保され、AIのモデルが高い精度の診断を行うことが可能となるだけでなく、AIによる社会イン
フラ維持管理の持続的高度化に到達することが期待できます（図－37）。
さて、このように統一性についてはある程度解決することができますが、一方で、データの多様性の問題
は構造物の多様性が存在するため、容易に解決することはできません（図－38）。シンプルにこの多様性を低くするために構造物を全く同じように建造するということは、あまりにも現実的ではありません。したがって、多様性を下げることはできませんので、多様性が高い状態でどのようにこの問題を解決するかを考え

図－39

る必要があります。
ところで、人間はどのようにこの問題に対処しているのかということを考えてみたいと思います。実際にり、現実的ではありません。そこで、我々は技術者の点検技術者の方は、構造物の多様性が高くても正確に知識やノウハウを抽出できるようなデータがどこかに診断が可能です。その理由は、技術者に知識やノウハ

存在しないかを考えました。この際に注目したのが、ウが蓄積されており、これを用いて多様性に対処して脳科学・生体工学の分野です（図－39）。つまり、技いると考えることができます。したがって、技術者の術者の知識やノウハウを人間の生体情報から見出すこ

知識やノウハウをどのようにAIに転移させるかといとができないかということを考えました。このようなうことが、非常に重要な課題になります。ただし、転研究を実施するためには、AI研究と土木工学、この2移させる必要があるからと言って、技術者がAIに一分野連携のみではなく、それに脳科学・生体工学を加つ一つ教え込むという作業はあまりにも手間がかかえた3分野連携での取組を行う必要があります。

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図－40

図－41

実際にこのような取組を実施する上で、最初に明らかにしなければいけないことは、点検技術者から取られる生体データに知識や経験に関する情報が含まれているのか？ということです。そこで、我々は東京メト
ロ様にご協力いただき、地下鉄トンネルにおける打音
点検中に熟練の方と若手の方から生体情報を取得させていただきました（図－40）。具体的に、モーション
センサと視線センサを装着し、点検技術者の生体情報を取得しました。実際の打音点検を行っている様子がこちらになりますが（図－41）、緑色に光っているのが人間の体の動きを測るモーションセンサになります。視線はゴーグル型の視線センサで取得しています。我々は、この視線と体の動きの情報を協調的に用

図－42

いてAIへ入力し、現在点検を行っている技術者の行動が、熟練行動であるか否か、また熟練行動を取れている（取れていない）場合に、なぜその行動を取れていたか（取れていなかったか）を理由と共に返すAI
を構築しました。この研究では約80％の精度で熟練行動の分類が可能であることが明らかになりました。な
お、この研究は実用化されることにより、AIによって点検技術の継承を支援することが可能になるため、非常に重要です。一方、我々の真の目的は、この生体情報の中に技術者の知識やノウハウに関する情報が含まれているかどうか？これを明らかにしたいということでした。
今説明をした取組を通じて、点検技術者から得られる生体情報には、知識や経験に関わる情報が含まれているということがわかりましたので、これを用い

図－43て新しいAIの構築を行いました（図－42）。この研究
は、NEXCO東日本様のデータを用いて実施しました20

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図－44

図－45

が、構築したAIは非常にシンプルです（図－43）。構

ノートパソコンに貼り付けて利用可能な2～3万ぐらい

造物の変状画像が与えられ、その変状のレベルを推定のセンサでデータが得られます。したがって、現場でするというものです。しかしながら、従来とは異なり、撮ってきた画像を事務所に持ち帰り、最終判定を行う

AIを学習する際に同じ画像を人間にも見てもらい、際の視線データを持続的に取り続ける環境さえ準備でその際の脳活動のデータを取得しました。この脳活動

きれば、AIも持続的に高度化させていくことが可能のデータをAIが学習する際に入力することによって、になります。

AIが画像中のどのような情報に注目しなければいけ

このように我々は、最先端のAIを実社会応用するないかを教え込むような枠組（人間の知識を転移するだけでなく、現場でどういったデータを取り続けるべ

枠組）を構築しました。

きかを重点的に考えてきました。説明可能なAIによ

これにより、本モデルは人間に近い精度、場合によりAIが診断しやすい画像を統一的に取得していくこっては人間より高い精度で分類を行うことが可能になと、そして、人間の生体情報の取得によりAI自身がりました。最近では、脳活動よりも、視線の方が正

自ら高度化すること。このような枠組の構築を目指

確にAIを学習させることが可能であることが明らかし、AIが人間と真に協働可能な社会の実現を目指しになっています。なお、注意していただきたいのは、て研究を推進しております（図－44）。

AIを学習する際に人間の生体情報が必要となります

さて、時間が押してきましたので、最後に短く北海が、実際にこのAIを現場で使うときには、人間の生

道大学におけるデータ駆動型研究の取組について説明

体情報は必要ありません。したがって、学習の際にのし、本講演をまとめたいと思います（図－45）。

み、生体情報を与えることによって、知識・ノウハウ

先ほどご紹介しましたように、AIの研究では、2分を転移したような学習を行うことが可能になります。

野だけではなく、3分野、4分野が連携して、初めてブ

ここまで、脳活動と視線というお話をしましたが、レイクスルーが生み出されるというケースが増えてき脳活動は現状の技術ではかなり大げさな装置を使ってました。したがって、複数の分野が融合して研究を行

データを取得しなければいけませんが、視線の場合、うことにより、実社会の問題を解決していく、このよ

寒地土木研究所月報

特集号

2022年度

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図－46

うな取組が今後益々必要になってきます。

図－47（図－47）。こちらでデータ駆動型の先端融合研究の推私が所属する情報科学研究院は、様々な研究者がお進や産学官地域連携による新たな価値共創に取り組

り、情報科学を専門とする研究者と土木の分野が連携んでいます。これらは非常に注目されておりまして、することで、実社会の問題を解決する取組を推進して内閣府の総合科学技術イノベーション会議（https://

います。本年、情報科学研究院と北海道開発局様は、

www8.cao.go.jp/cstp/gaiyo/yusikisha/20211223_1/

社会インフラの整備や維持管理、防災・減災対策等に

siryo2-3.pdf）においても紹介されております。デー

ついて、最先端の研究を行い、さらに、専門的知識を

タ駆動型融合研究創発拠点において、地域デジタル防有する人材の育成を目指した取組を行うべく、連携協

災基盤、データ連係による地域デジタルインフラの構定を締結しています（図－46）。情報科学の分野がこ築や防災レジデンス、こういったところで貢献するこういった連携協定を結ぶことは非常に珍しいことではとが示されております。このような枠組のもと、AIないかと思います。

技術を用いて地域の課題を解決していく取組が益々加

また、情報科学の分野と他の一分野だけではなく、速しております。今後、ぜひ皆様とも連携ができるよ

複数の学部や大学院と連携した研究というのも益々必うな場を創り出していくことができればと考えており要になってきます。北海道大学では、本年「データ駆ます。本日のお話が皆様のご興味に合えば幸いです。

動型融合研究創発拠点（D-RED）」を立ち上げました22以上です。どうもありがとうございました。

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