インフラ DX アクションプラン（2）特集

AI・ロボット等の革新技術のインフラ分野への導入
国土交通省 総合政策局 公共事業企画調整課
み た

味田

さとる

かなもり

悟 ，金森

そういちろう宗一郎

効率化するとともに，交通規制なども削減するこ

1.

はじめにとが可能となる。
その一方で，点検支援技術等によって得られる
写真は，画角が狭く撮影場所を把握しにくく，ま国土交通省では，社会インフラの維持管理や災

た，構造物の損傷を判別する作業は，点検写真と害対応分野におけるロボットの開発・導入を促進

過去の点検成果等を基に人手で行う必要があり，し，現場実装を支援することを目的に平成 25 年

この作業の効率化には至っていない。

度に「次世代社会インフラ用ロボット現場検証委

そこで，構造物の損傷を判別する作業を効率化

員会」を設置し，平成 30 年度までの 5 年間にわする手法として，人工知能（以下，「AI」という）たって現場検証・評価を行ってきた。

を用いた損傷の自動判別技術，点検写真から点検

また，平成 30 年度から行っている道路構造物

対象物の全体構造を示す 3 次元モデルを作成し，点検におけるロボットのさらなる活用拡大とし損傷を把握できるビューアを用いた管理手法によて，ロボットにより取得した大量の画像データをるインフラ点検の効率化に向けた取り組みを行っ基に，構造物の損傷等を判別する AI の開発支援たので紹介する。その点検フローの将来像についの取り組み，画像から既設構造物の 3 次元モデルて，図− 1 に示す。

を生成し，モデル上で損傷等を管理する取り組みを紹介する。

⑴

AI を用いた損傷の自動判別
現在の点検では，構造物の近接目視による点検2.

‌点検業務の効率化に向けた‌取り組みを行い，その視覚情報を頼りに点検要領に基づき点検記録を作成，もしくは，点検支援技術等を用いて取得した大量の写真から人手により損傷を判インフラ点検支援技術等（以下，「点検支援技別し点検記録を作成しているため，非常に工数が術等」という）は，人が容易に行けない高所などかかっている。そこで，AI を活用し，点検支援のひび割れ等の損傷写真を撮影することで，写真技術等により取得した大量の写真から損傷を自動より損傷を判別し損傷図を作成することが可能と判別することにより，点検作業を効率的に行うこなり，点検記録の作成支援を実現した。これによとが可能となる。

り，点検用足場の架設を不要とするなど，作業を点検 AI を構築するには，まず，点検で取得し建設マネジメント技術

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特集 インフラ DX アクションプラン（2）図− 1

点検フローの将来像

た損傷写真と点検技術者が判断した損傷情報かをまずは協調領域として国が行うことで，民間のら，点検 AI が点検技術者の暗黙知やノウハウを点検 AI 開発を支援することができると考えた。

学習するための教師データを用意する必要があ

前記の損傷を自動判別する点検 AI の学習や，る。学習を経た点検 AI は，入力から結果を推論できるようになるため，損傷を自動判別できるようになる。

調書作成補助の流れは図− 2 のとおりである。
そこで，国土交通省では，教師データを作成し，これを AI 開発者へ提供し AI 開発を支援す

このような点検 AI の開発を行い，高精度な自るとともに，開発された点検 AI の性能評価等を動判別ができる点検 AI とするためには，教師デ行うことを目的に「AI 開発支援プラットフォーータを大量に準備する必要がある。この教師デーム」の設立を考えている（図− 3）。

タの作成には，点検で取得した写真のどこに損傷本プラットフォームの設立に先立ち，教師デーがあるかを写真上にタグ付けする必要がある。しタ整備のあり方や，点検に関するデータの取得・かし，大量の損傷写真を必要とすること，点検技保存・分析・活用を円滑に行うデータ基盤のあり術者の知識や技能を必要とする損傷情報の精度管方の検討等を行うために「AI 開発支援プラット理を必要とすることなどから，教師データの整備フォームの開設準備ワーキンググループ」（以下，

図− 218

建設マネジメント技術

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AI 学習に必要なデータと AI 活用のイメージ

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2022/07/04 16:41インフラ DX アクションプラン（2）特集【取り組みの概要】
現状将来

図− 3

AI 開発支援プラットフォームの全体像「AI-PF 準備 WG」という）を設置し，18 者に参た高品質な画像から 3 次元モデルを生成し，正確加いただき検討を行った。

な損傷位置を 3 次元的に記録・蓄積すること（図この AI-PF 準備 WG では，教師データとする− 4）ができれば，構造物の変状の経年変化を比元写真に求める仕様やアノテーションの仕様の検較可能な形で構造物の点検記録を蓄積することが討，参加者による点検 AI 開発に必要となる要件可能となり，点検成果の情報量向上により診断等に基づいた教師データの提供等を行っている。

を行う技術者の判断への貢献も期待される。

また，各者が開発した点検 AI 技術を現場で活ただし，3 次元モデルを生成可能な点検記録とす用するための指標となるよう，点検技術者の視点るためには，撮影した写真に関する位置情報等のからの評価方法を検討し，実際に各者が開発したメタデータや，損傷の位置，形状等の写真と 3 次

点検 AI の評価を行った。

元モデルに付加する損傷形状データが必要である。これらのデータ項目や仕様の標準を規定しな⑵

3 次元モデルを活用した損傷表現

い場合，これは 3 次元モデルを生成し損傷を管理

現在の点検業務においては，損傷が認められたするアプリケーションのみに依存することとなり，箇所の写真や損傷情報等を帳票等によって記録を互換性・継続性のないデータが蓄積されてしまう。

残せば，点検報告としては十分である場合が多い。

そこで，国土交通省では 3 次元モデルの作成に

しかし，点検支援技術等によって大量に撮影し必要なデータに関する共通のデータ項目や仕様を

3D

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図− 4

３次元モデルを活用した損傷表現
建設マネジメント技術

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特集 インフラ DX アクションプラン（2）図− 5３次元成果品納品までの流れ規定し，点検支援技術等により取得した点検写真

状データ作成に当たっては，点検写真に重ね合わから，3 次元モデルを生成するアプリケーションせて利用できるように，点検写真のメタデータと等を介して成果品を作成し納品する方法（図− 5）同じ座標系を用いることとする。

を示す「点検支援技術（画像計測技術）を用いた③

3 次元成果品納品マニュアル（トンネル編／橋梁編）（案）平成 31 年 3 月」を作成した。

点検写真のメタデータ
点検写真のメタデータとは，対象となる構造物が位置する座標系情報，点検写真またはカメラのなお，本マニュアルで規定している納品物は位置座標・角度情報等を記載したデータである。

「点検写真」，「損傷形状データ」，「点検写真のメ特に，位置座標・角度情報については，撮影しタデータ」の 3 種類であり，詳細は以下のとおりた写真が 3 次元空間上のどの位置，角度に存在すである。

るかを表現するために必要な情報であり，これら①メタデータの表現方法を規定している。

点検写真
点検支援技術等により撮影する写真を示すもの

であり，3 次元モデルを作成するためには損傷部以外の写真も必要であるため，撮影対象を構造物

3.

おわりに全体とした。
点検写真については，損傷等を正確に把握，記少子高齢化により，建設関係に従事する人が減録する必要があるため，撮影条件を定め，これに少することが想定されている一方，老朽化が進む基づき適切に精度管理を実施する必要がある。本

インフラを数多く抱える我が国においては，既存マニュアルでは，撮影した写真を前述した AI ののインフラを効果的・効率的に維持管理していく技術開発に必要な教師データ作成のための写真とことが重要である。

して活用することも考慮し，画像の分解能，撮影点検支援技術等が開発され，人の支援が図られ時の角度などの撮影条件を示している。

る中，このロボットの点検現場への導入を加速す②

るだけでなく，インフラ維持管理全体のさらなる損傷形状データ
損傷形状データは，点検調書に損傷図として納効率化・高度化につながることを期待している。

品されていたデータに相当する損傷の概略，位本取り組みをより良い成果につなげるために置・形状，範囲などの情報であり，3 次元モデルも，常に民間の技術シーズや現場のニーズの動向

またはレイヤ構造図画ファイル（2D）のいずれに注目しながら，新しい技術の社会実装による建かの方法から選択してデータを作成する。損傷形設現場の生産性向上に貢献してまいりたい。

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建設マネジメント技術

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