八千代エンジニヤリング株式会社　株式会社ブレインパッド

八千代エンジニヤリングとブレインパッド、洪水を安全に流す役割を担う河川のコンクリート護岸の劣化をAIで自動判定するサービス「GoganGo」を共同開発

社会インフラの老朽化対策として、破損する前の予防メンテナンスを実現

企業動向

2018年2月15日 15:30

　八千代エンジニヤリング株式会社と株式会社ブレインパッドは、河川のコンクリート護岸の劣化度合いを、AIで自動判定するサービス「GoganGo（*1）」を共同開発したことを発表いたします。

　当サービスには、人手による検査と遜色ない精度で劣化を検知できることが実証された（*2）ブレインパッド開発のアルゴリズムを基に、汎用性や教師データ（*3）の品質担保、劣化指標の定義の観点でより実用的に改良したものを搭載しております（*4）。

■ディープラーニングによる画像解析で“ひび割れ”などの劣化を自動判定

　当サービスは、洪水を安全に流す役割を担う河川のコンクリート護岸を撮影した画像をディープラーニング（*5）で解析し、コンクリートのひび割れなどの劣化の有無を自動判定するものです。

　当システムに画像をアップロードすると護岸の劣化領域が検知され、その劣化具合が河川の上流からの位置情報と共にグラフィカルに表示されます。

　実際の操作イメージは、以下の動画でご紹介しておりますので、ぜひご覧ください。

●コンクリート護岸の劣化をAIで自動判定するサービス「GoganGo」のデモンストレーション

　https://youtu.be/mdkcbqEpM0E

●「GoganGo」サービス紹介ページ

　http://www.yachiyo-eng.co.jp/topics/gogango.html

■今後、社会インフラの維持・管理には、AIの技術を積極的に活用する時代に

　当システムを開発した背景には、日本の高度経済成長期に整備された道路や橋、下水道、河川などの社会インフラの老朽化があります（*6）。整備されてから30年以上が経過した構造物が増えてきていることに加え、河川においては、これまで経験したこともない豪雨による水害も多発しており、構造物の機能の安全性に対する不安が高まっています。

　しかし、日本の河川は35,000本を超える（*7）うえ、その点検作業のほとんどが人自らの目視等がベースとなるため、長い河川区間の点検に必要な人員や長時間の点検作業にかかるコストが甚大です。

　そこで八千代エンジニヤリングとブレインパッドは、河川構造物のひび割れなどの破損の兆候が見られる場所をAIが自動判定することで、優先的に修繕すべき場所の特定が可能となり、河川の維持・管理業務が劇的に効率化されると考えました。

■地方自治体や建設コンサルタント会社も使えるエコシステム化も構想

　八千代エンジニヤリングとブレインパッドは、まず、当サービスを八千代エンジニヤリングの業務に活用し、サービスの精度と実用性を高めます。

　そして将来的には、同種の課題を抱える地方自治体や建設コンサルタント会社等にも活用していただけるよう、当サービスを開放し、世の中に広く提供していくことを目指してまいります。また、護岸以外の社会インフラへの本サービス適用や護岸撮影へのドローン適用も視野に置き、技術開発を進めていく予定です。

（*1）読み方：ゴガン・ゴー

（*2）2017年6月6日株式会社ブレインパッド発表

ブレインパッド、河川の護岸コンクリートの劣化検知をAIで支援ー八千代エンジニヤリングに「機械学習／ディープラーニング活用サービス」を導入ー」参照

（掲載URL　http://www.brainpad.co.jp/news/2017/06/06/5381）

（*3）教師データとは、機械学習の手法である「教師あり学習」において、事前に例題として与え、いわば教師のようにみなすデータのこと。

（*4）この劣化検知のためのアルゴリズムは、 Google(TM) によってオープンソース化された深層学習フレームワーク「 TensorFlow 」を使って実装。「 TensorFlow 」の最新情報はこちらをご覧ください。

https://www.tensorflow.org/