夜間工事などで効果を発揮?
キヤノン・大田区・東京科学大学の共同検証キヤノンは2025年5月19日、東京都大田区および国立大学法人東京科学大学(東京科学大学)と共同で橋梁点検でのデジタル画像とAIの活用を検証しました。
交通量の多い道路の歩道橋で交通規制を実施せずに、近接目視と同等の結果が得られるか検証する作業(画像:キヤノン)
この実験は、点検時間などに制約がある跨線橋、横断歩道橋などの点検作業の効率化を実証するもので、成果は論文にまとめられ、公益社団法人 土木学会の「AI・データサイエンス論文集」に採択されました。
この検証は、キヤノンおよびキヤノンマーケティングジャパン株式会社と大田区が締結した包括連携協定に基づいて実施されました。
鉄道をまたぐ跨線橋、交通量の多い道路にかけられた歩道橋など、列車や自動車が通過しない夜間の短時間での作業に限定されている場所で、より効率的で地域住民への影響が少ない点検手法としてキヤノンが2019年12月によりサービスを開始したインフラ構造物の撮影画像から、AIを活用してコンクリートのひび割れや鉄筋露出などの変状を検知する「インスペクション EYE for インフラ」を活用するというものです。
検証の結果、夜間の跨線橋の点検では、現地で撮影した画像を持ち帰り、分析を行っても、近接目視と同等の結果が得られることがわかったとのことです。
また、現地作業は撮影のみとなることから、作業の効率化も実現しました。横断歩道橋の点検では、望遠レンズとミラーレスカメラを組み合わせて道路脇から撮影することで、交通量が多い日中においても交通規制を実施せずに、近接目視と同等の結果が得られることを実証しました。
なお、キヤノンと大田区は、ドローンでの撮影による小規模河川橋点検や手持ちカメラによる橋面点検にも取り組んでいます。さらに画像点検の適用範囲を広げるべく、橋梁点検における実績を積み重ね、将来的には点検作業の自動化を視野にいれています。