２０１８先端建設技術セミナー

発表用資料

ＡＩのインフラ分野への活用について
一般財団法人 先端建設技術センター
先端建設技術研究所 研究部長

増 竜郎

～ 目次 ～
１．ＡＩ技術動向
２．ＡＩ政府動向
・ 政策
・ セキュリティ対策
・ オープンイノベーション
３．ＡＩ国際動向
４．研究活動・ 先端建設ＡＩ研究会
・ 建設現場への適用調査
・ ＡＩ・ロボットの勉強、OJT・ ＡＩ・ロボットを巡る情報・人のつながり
・ 先行研究開発、あり方
１

１．AI技術動向■ＡＩの高度化
人工知能（ＡＩ）

・・・ コンピュータを使って、学習・推論・判断など人間の知能のはたらきを人工的に実現するための技術。

マシンラーニング（機械学習）

・・・ 人工知能における手法の一つで、データから反復的に学習し、そこに潜む特徴を見つけ出すこと。

ニューラルネットワーク
ディープラーニング（深層学習）■ＡＩ活用の進展

・・・ ニューラルネットワークとは、機械学習におけるアルゴリズムの１つで、脳神経系をモデルにした情報処理システム。 学習能力を持ち、必要とされる機能を、提示されるサンプルに基づき自動形成することができる。 文字認識や音声認識など、コンピュータが苦手とされてきた処理に対して有効。
・・・ ニューラルネットワークを用いた機械学習における技術の1 つであり、情報抽出を一層ずつ多階層にわたって行う ことで、高い抽象化を実現する。ディープラーニングは、予測したい ものに適した特徴量そのものを大量のデータから自動的に学習することができる点に違いがある。

従来のＡＩ

ＡＩの高度化・人間が決めたルールの範囲に基づき動く・人間と同等に動かそうとすると、ルールが膨大となり、システム構築が困難

・事例（データ）から学習して、自ら、ルールを見つける。
・大量のデータから、精度を向上し、新たなルールを発見し、どんどん賢くなっていく。
画像･音声認識

自動化･自律化

言葉の理解

２

ＡＩの高度化の例

１．AI技術動向

自動翻訳の高度化（2017年6月28日国立研究開発法人情報通信研究機構ＨＰより）第一世代のルールベース翻訳（RBMT）（文法規則と辞書に基づく手法） →精度改善の壁
第二世代の統計翻訳（SMT）→使用確率の導入、大きな精度向上
第三世代のニューラル機械翻訳（NMT）→事例より学習、更なる精度向上

原文例
SMT8NMT

This area is the area where inundation has been assumed in the Great Kanto Earthquake type.

この地域は浸水想定地域は関東大震災のタイプです。
この地域は関東大震災型で浸水が想定されている地域です。

 深層学習による日中機械翻訳エンジンをリリース（2018年5月9日株式会社みらい翻訳） 中国語から日本語への翻訳処理結果の 粗読率は 60％（対従来エンジンからの改善率は 80%）、 日本語から中国語への翻訳処理結果の粗読率は 80%（対従来エンジ ンからの改善率は 30%）を超えまし２－２

ＡＩの高度化の例

１．AI技術動向

２－３

１．AI技術動向（国土交通省ＨＰより）

 ＡＩを使った画像認識や運転時の状況判断、高精度地図の自動生成技術などの開発

２－４

１．AI技術動向「自動走行の実現に向けた取組方針」報告書概要 Version2.0（ 平成30年3月30日自動走行ビジネス検討会）より

２－５

経済財政運営と改革の基本方針 2018（仮称） （原案） 2018.6.5
第１章 現下の日本経済

２．AI政府動向
AI関連抜粋
平成30年６月１５日閣議決定

１．日本経済の現状と課題、対応の方向性（２）対応の方向性 ① 潜在成長率の引上げ
・・・ 一人ひとりが生み出す付加価値を引き上げていく観点から、ＡＩ（人間で言 えば脳に相当）、センサー（人間の目に相当）、ＩｏＴ（人間の神経系に相当）、ロボ ット（人間の筋肉に相当）といった第４次産業革命による技術革新について中小企業を 含む広範な生産現場への浸透を図るなど企業の前向きな設備投資を引き出す取組が必要 である。 ・・・

第２章 力強い経済成長の実現に向けた重点的な取組・・・ 「生産性革命」により、過去最高の企業収益を設備投資などにつなげるとともに、Ａ Ｉ、ＩｏＴ、ロボットなど第４次産業革命の社会実装によるSociety 5.0 の実現を進め る。 ・・・
２．生産性革命の実現と拡大（２）第４次産業革命技術がもたらす変化・新たな展開：「Society 5.0」
⑤ 「人材」が変わる
人間がこれまで行ってきた単純作業や反復継続的な作業は、ＡＩ、ロボット等が肩代 わりし、３Ｋ現場は激減する。
④「行政」「インフラ」関連プロジェクト
・現場ニーズに即した要求水準（性能、コスト等）を国が明示し、民間事業者が実現 手法をオープンイノベーションで開発していく手法を積極活用すること等により、 「次世代インフラ・メンテナンス・システム」の構築を目指す。

第３章 「経済・財政一体改革」の推進
４．主要分野ごとの計画の基本方針と重要課題（２）社会資本整備等（公共投資における徹底した効率化と担い手確保）
建設現場の生産性を2025年度までに２割向上を目指し、i-Constructionを推進する とともに、官民研究開発投資拡大プログラ
ム等を活用しつつ、インフラデータプラッ トフォームの構築やデータのオープン化、デジタルデータ化の徹底、大学や企業等 と連携したオープンイノベーションによるロボット、ＡＩ等の先進技術の実装を進め る。こうした新技術の活用により、公共事業のコストを削減する。

３

人工知能技術戦略 （人工知能技術戦略会議 平成２９年３月３１日 ）「政策討議（ＡＩ戦略） 論点 平成３０年２月１日 内閣府 政策統括官（科学技術・イノベーション担当）」より

２．AI政府動向

４第４期国土交通省技術基本計画（平成２９年３月２９日）―新たな価値の創出による生産性革命の推進、働き方改革の実現―

国土交通省HPより

２．AI政府動向

５

２．AI政府動向

人工知能技術戦略会議(第６回) 平成３０年３月２３日 内閣府政策統括官（科学技術・イノベーション担当）より

６

 平成３０年６月７日、サイバーセキュリティ戦略本部第１８回会合において案が示され、今後閣議決定予定
 AIによる技術・社会の進化を前提とした対応

２．AI政府動向

７

２．AI政府動向
ＡＩの開発にあたり、広く提案とノウハウを求める方法が採用されている。（オープンイノベーション）

NICTHP（人工知能技術戦略会議等主催第1回AIチャレンジコンテスト）より

これ以外にも、産学官において、AIに関するオープンなコンテストが多数実施されている

８

AIに関するオープンなコンペティション

２－２．AI民間動向

東京電力グループは、2017年6月20日より、革新的な手法や新しいアプローチの発掘を目的とした「第1回電力需要予測コンテスト」を開催いたしました。
２種類の予測とレポート提出という高難易度の課題にもかかわらず、100件以上ものエントリーをいただき、大変嬉しく思っておりります。海外からも多くの参加をいただき、国内・国外のデータサイエンス分野の勢いと成長可能性を感じました。
（ＣＵＵＳＯＯのＨＰより）～結果～
最優秀賞150万円贈呈•株式会社東芝研究開発センター システ
ム技術ラボラトリー（株式会社東芝のＨＰより）

多地点の気象予測情報から、重要な地点を機械学習により抽出

８－２

AIに関するオープンなコンペティション

Data Science Competition

２－２．AI民間動向（ＳＩＧＮＡＴＥのＨＰより）①予測部門
国立研究開発法人産業技術総合研究所人工知能研究センターの提供する衛星画像データを使用し、各画像に対してゴルフ場が含まれているか否かを判別する、画像認識アルゴリズムの作成に挑戦していただきます。
使用するデータはLandsat-8で撮影された衛星画像をグリッド分割したパッチ画像 724,879枚です。
【データ概要】エリア：日本国内全域及び海外7エリア
大きさ：32px × 32px × 7チャネル
分解能：1pxあたり30m
枚 数：学習用：296,182枚、評価用：428,697枚
８－３

ＡＩの特許文献・論文数に関しては、米国及び中国が突出している！

各国の特許文献数（2002年～2017年）■米国及び中国の政策動向

３．AI国際動向

ディープラーニングに係る論文数の年次推移（ 上位５カ国）（ＡＩ白書２０１７より引用）【米国】● イノベーション戦略（2015.10 第3弾） ・・・ＢＲＡＩＮイニシアティブ、先進自動車● THE NATIONAL ARTIFICIAL INTELLIGENCE RESERCH AND DEVELOPMENT STRATEGIC PLAN (2016.10)● PREPARING FOR THE FUTURE OF ARTIFICAIL INTELIGENCE (2016.10)● White House Hosts Summit on Artificial Intelligence for American Industry (May 10,2018)● Artificial Intelligence for the American People (May 10,2018)【中国】● 中国製造2025（2015.5） ● インターネットプラスＡＩ3年行動実施方案（2016.5）● ＡＩイノベーション発展計画（2017.3）● 次世代ＡＩ発展計画（2017.7） ・・・自動運転国家AI開放・革新プラットフォーム、都市ブレーン国家AI開放・革新プラットフォーム、医療イメージング国家AI開放・革新プラットフォーム、スマート音声国家AI開放・革新プラットフォーラム等

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３．AI国際動向「政策討議（ＡＩ戦略） 論点 平成３０年２月１日 内閣府 政策統括官（科学技術・イノベーション担当）」より

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「先端建設技術ＡＩ研究会」を設置 （２０１８．２）

４．研究活動＿先端建設ＡＩ研究会［研究テーマ： 建設AI包括研究］
１．概要
より良質なインフラに係る、調査、計画、設計、施工、運用及び維持管理の各段階における、AIの活用・普及について研究する。
上記活動を通じて、AI関連技術の共同開発、人材育成、組織間の関係構築など、当センターとして「技術、人、組織に係る資産」の創出・蓄積を図る。
２．活動内容 AI動向の調査・分析
 インフラに係るAI活用の効果、課題及び今後の展開の可能性の調査･分析
 活用・普及方策検討
 コア技術の開発（受託業務・研究等を活用。共同研究も含む）
 人材育成（AIの知識･ノウハウの蓄積、Pepperくんの活用も通じて） 組織間の関係構築（産学官の各関係者）
３．実施体制 （責任者 先端建設技術研究所研究部長、実行管理 研究部次長）
 センター内の組織横断的体制
 『技術アドバイザー』＊（寺野氏、曾根氏）に参画頂き、専門家からのアドバイスを頂く（＊当センターは、平成30年度より、『技術アドバイザー』として各分野の専門家に委嘱）



テーマに応じ、センター外の建設関係者、システム開発者、研究者等が参画

４．スケジュール
平成30年度

平成31年度
平成32年度

実態調査（AI動向、現場ニーズ）
関連開発着手（受託業務・研究を活用）
体制構築
建設事業全般におけるAI活用実態及び展望の整理
AI研究開発の継続AI研究開発の現場試行導入
AI普及方策検討

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４．研究活動＿建設現場への適用調査

１２

４．研究活動＿建設現場への適用調査

１２－２

４．研究活動＿建設現場への適用調査

１２－３

４．研究活動＿建設現場への適用調査
先進事例（富士フイルム株式会社様ＨＰより）
 ＡＩを活用して、インフラ点検結果を効率化
 当センター情報提供サービス『ＮＥＴＩＳプラス』にも、登録準備中

富士フイルム株式会社（社長：助野 健児）は、橋梁やトンネルなどのひび割れ点検業務を大幅に効率化する社会インフラ画像診断サービス｢ひびみっけ｣を4月3日より提供開始します。｢ひびみっけ｣は、サーバーにアップロードされた橋梁などの撮影画像から、自動的に、複数枚の画像の合成（*1）、AI（人工知能）を活用した画像解析によるひび割れの検出、検出結果のデータ化などを行うクラウドサービスです。人手による従来の点検業務に比べて作業時間を半減させ、社会インフラの点検作業の効率化に寄与します。
１２－４

４．研究活動＿ＡＩ・ロボットの勉強■所内研修会、現場見学会の開催 （２０１７．８～。これまで、１０回開催）（ＡＩ関連の抜粋）
・ 建設機械の自動化による次世代の建設生産システム（鹿島建設㈱様）

・ ICT,AIを活用したインフラ維持管理システム（i-DREAMs）の社会実装（首都高速道路㈱様）
・ 建設機械自動化 デモンストレーション見学会【実験フィールド】（鹿島建設㈱様）
・ NVIDIA 機械学習・深層に関する勉強会（NVIDIA様）■海外調査への参画
・ 第1回米国調査（２０１８．１／団長：国土交通省）（主に、インフラ点検用ロボット・ＡＩ関する先進事例の収集のため大学、企業に訪問・調査）・ 上記報告会の開催（２０１８．３）
・ 第2回米国調査（２０１８．５／団長：国土交通省）■関連書籍購入（ＡＩ白書、人工知能学大辞典）

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４．研究活動＿ＡＩ・ロボットの勉強
海外調査：第2回米国調査（２０１８．５／団長：国土交通省）
２０１８／
６／３ カーネギーメロン大学；橋梁点検ＵＡＶ、損傷自動検出
６／４ NearEarthAutonomy；ＵＡＶ自律飛行、エッジ処理での飛行ルート選定プログラム
６／５ Google、Apple；世界規模のＢｉｇＤａｔａ、画像解析ＡＩクラウド
６／６ イリノイ大学；３Ｄマッピング技術
６／７ SRI International；ロボット・ＡＩ等知財を核としたインキュベーション
６／８ NVIDIA；深層学習に関するＧＰＵ、ＭＥＣに関する先進事例

１３－２

４．研究活動＿ＡＩ・ロボットOJT 人型ロボット（Pepper）を、当センターに導入（２０１８．４～）
 業務上の活用、及び、職員のＡＩ･ロボットに関するスキル向上を目指す

 技術展示会（ＥＥ東北’１８）に、センターＰＲメンバーとして参画― Ｐｅｐｐｅｒの特徴 ―◎聞く、見る、話す◎動く（自然な身振り手振り）◎人の感情を読み取る【ＡＩ】

当日の様子（当センターのブース前）【ＰｅｐｐｅｒのＡＩ】
・クラウドＡＩ （情報の蓄積）（製品改良プロセス）（利用状況に応じた対応）
・エッジＡＩ （その場で反応）（即時反応）
１４４．研究活動＿ＡＩ・ロボットを巡る情報・人のつながり●ＳＩＰ『社会インフラ用ロボット情報一元化システムの構築』の関連業務受託を受託し、情報共有、コミュニティ活動に貢献●ロボットから、ＡＩの取り組みに派生
戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）インフラ維持管理・更新マネジメント技術『社会インフラ用ロボット情報一元化システムの構築』
研究責任者 森川博邦（国土交通省国土技術政策総合研究所）
研究期間 平成26～30年度

研究開発の目的・各種ロボット技術が、社会インフラの維持管理及び災害時に有効に活用されるとともに、ニーズとシーズのマッチングを通じた継続的な研究開発に資することを目的とする。
・開発したロボットの地域実装や国内外の市場を見据えた情報共有と交換ができる場を構築することで、ロボット技術のビジネス化を支援する。

「社会インフラ用ロボット情報一元化システム」の構築について（国土技術政策総合研究所
社会資本マネジメント研究センター社会資本施工高度化研究室主任研究官杉谷康弘）より

１５

自主研究を通じて。。。
◎ＡＩとは？

４．研究活動＿先行研究開発、インフラのあり方

ＡＩが出来ること？！

 ＡＩは、数多くの事象・データを基に、統計的処理・学習を通じて、『人が行う認識や判断』と同等、或いは、それ以上のことを行うもの。
→ ＡＩは、そもそも完璧なものではなく、試行錯誤を何度も繰り返すことで、精度が上がる。
 学習の材料、学習の仕方によって、賢さが異なる。
→ 良質なデータ（学習の材料）を集めることが重要。

◎検討課題：建設ＡＩ包括研究の目指すところ
フェーズ１

フェーズ２

フェーズ３

 人とロボットの協調を模索  人からロボットへの作業移  管理者の監視下によるイン行
 点検の無人化or支援フラ維持管理の実現
 人がマネージメントし，
 診断の支援
AI・ロボットにより施工管管理者は，インフラ全体を理・維持管理を支援
点検に必要となる要素技術
フィジカル空間に近いサイの評価及び導入
バー空間により監視全ての点検・診断をAI・ロ・ドローン
ボットにより支援
・打音装置
・触診装置
↓
１５－２
システムへの組込４．研究活動＿先行研究開発、インフラのあり方◆ ＡＩ先行研究開発 （検討中） インフラ分野へのAI適用にあたり、既存のAI技術で実用性の見込まれるものを対象
 先行研究にあたり、対象を絞り込み、その成果を得て、適用範囲を拡大〔検討事例〕○インフラ点検支援
・ 画像等のセンシング結果から重大な損傷を判定
・ 点検用の取得画像の的確さの判定
・ インフラに設置した加速度計のデータから損傷の有無や程度を判定○施工安全管理・ トンネル施工における最適施工、安全管理
・ 施工上の安全管理（体調、服装等）○事務作業での活用
・議事録、議事概要の作成

・・・等々● インフラのあり方検討

あり方

インフラの調査、設計、施工、維持管理等の一連の過程において、ＡＩも含めた各新技術を活用を通じて、品質・安全・環境・効率・経済性等の更なる向上を実現する、インフラのあり方（仕組みや体制等）について検討を行う。
（これらの活動により、産学官連携ACTEC AI総合ソリューションの提供を目指します。）

１６

fin

産学官連携 ACTECAI総合ソリューションの提供を目指して