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ＮＥＤＯ（新エネルギー・産業技術総合開発機構）のプロジェクトにおいて、首都高技術（株）、産業技術総合研究所および東北大学は、表面に汚れや傷がある状態でも、幅０．２ミリ以上のコンクリートひび割れを、８０％以上の高精度で検出するＡＩシステムを開発した。ＡＩを活用して、検出や記録を自動化するひび割れ点検支援システムを構築することで、作業時間をおよそ３００分から３０分へと１／１０の短縮を目指す。ＮＥＤＯでは、点検事業者を対象とした試験利用向けに、ひび割れ点検支援システムをウェブ上で無料公開し、検出精度や作業効率などの有効性を検証する。
高速道路をはじめとする社会インフラは、今後、建設から５０年を経過するものが加速度的に増加するため、経年損傷へのメンテナンスに対応するために必要な資金と専門知識を有する人材の不足が、大きな社会問題となっている。
このためＮＥＤＯは、既存インフラの状態に応じた効果的・効率的な維持管理・更新等を図る取組として、インフラ構造物の画像データからひび割れ等を完全自動で検出し、損傷を把握できる技術の研究開発を推進している。プロジェクトにおいては、デジタルカメラやスマートフォンによりコンクリート構造物を撮影するだけで、表面のひび割れを高精度に検出する点検支援システムを開発した。
過酷な環境下に長年さらされたコンクリート構造物の表面状態は、傷、汚れ、湿潤などの影響を受けることから、従来のひび割れ検出技術では正確な検出が困難だった。
８０％以上の精度でひび割れ検出
そこで、収集した多数のコンクリート表面画像データをＡＩで学習し、ひび割れを識別する技術を開発し、幅０．２ミリ以上のひび割れを実用化の目安である８０％以上の高精度で検出することに成功した。
これらの技術をクラウド上に構築したシステムに実装することで、現場でスマートフォン等の携帯型端末などから、いつでもどこからでも利用可能となる。今後は首都高をはじめとするコンクリート構造物で実証事件を重ねていくとともに、ひび割れ検出ウェブサービス（無料公開）の利用結果を確認していく。
作業時間５時間を３０分に
２０１８年度末のプロジェクト終了時期までにシステムの実用化を進め、点検に係わる作業時間をおよそ３００分から３０分の１／１０に短縮させることを目指す。
今回の開発技術によって、ひび割れに特有の特徴パターンを効率よく画像解析技術と、特徴パターンを高精度に識別する人工知能技術により、機械学習型のひび割れ検出システムを構築したもので、機械学習用のデータとして、様々な状態にあるコンクリート構造物を撮影して多数のひび割れサンプル画像を作成した。このサンプル画像を教師データとして検出システムに学習させることにより、汚れや撮影状況の影響を受けにくいひび割れ自動検出が実現した。
研究開発にあたっては、首都高技術（株）が点検作業時に道路橋やトンネルなどからサンプルデータ収集を行い、東北大が路面のサンプルデータ収集と技術評価を担当し、産業技術総合研究所が画像解析技術とシステム開発を行った。
既存のひび割れ点検用の画像解析技術では、誤検出が多く、正解率は１２％程度だった。今回開発した技術では、実用化の目安とされる８０％以上の高精度で検出することに成功している。
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