画像認識AIによる道路整備技術:地方自治体と民間企業の取り組み

課題

日本国内の道路約122万kmのうち、自治体管理の道路は約84%を占めています。高度経済成長期に作られたものも多く、老朽化が社会的課題となっていますが、人手不足や道路の維持費の減少のため補修できていない道路が多いです。2016年には国の点検要綱の改訂で効率化につながる新技術の採用が推奨されており、民間の技術を用いて、さまざまな自治体での道路点検・管理のニーズが高まるものと予測されています。

解決方法

株式会社リコーは、社会インフラ向け点検サービス「リコー 路面モニタリングサービス」の提供を2019年8月1日から開始します。このサービスは、複数台のステレオカメラを搭載した一般車両を用いて、走行しながら路面の状態を撮影し、機械学習を活用した分析を行うことで、撮影から測定結果の算出、報告書の作成までを自動で行い、道路インフラの維持・管理を効率化するものです。

道路の維持・管理の指標には、「ひび割れ率」、「わだち掘れ量」、「平たん性」の3種類のデータが利用されています。「リコー 路面モニタリングサービス」は、ステレオカメラで路面の3次元画像と輝度画像を同時に撮影し、輝度画像のAIによる機械判読から「ひび割れ率」を、3次元画像から「わだち掘れ量」と「平たん性」を算出することで、この3種類のデータの自動算出を実現しました。そして、道路維持管理の総合的な指標である「MCI(Maintenance Control Index)値」の算出も行います。

また、画像認識AIを使って道路の損傷を予測する技術、穴やひび割れなどの損傷を検出する実証実験、ひび割れやわだち掘れなどの道路の損傷をチェックするシステムの利用などさまざまな取り組みが各自治体で行われ始めています。

https://wisdom.nec.com/ja/collaboration/2018092701/index.html

上の画像は、新潟市西蒲(にしかん)区の工業団地の一角にある福田道路がNECと共同で開発した舗装損傷診断システム「マルチファインアイ」を用いて抽出した道路のひび割れです。ひび割れ部分が黄色い枠で囲まれています。約6万枚の画像を用いて試作のシステムで道路を点検し、判定ランクのズレや判定する必要があるのに判定できない損傷があれば、その度にNECとやりとりを行いAIに学習させ、精度を上げました。

どうなったか

リコー 路面モニタリングサービスとマルチファインアイにおいて、従来は人手で行われ、大幅な費用と時間がかかっていた作業が技術の導入により簡略化される見込みです。リコー 路面モニタリングサービスは、2018年度に、ステレオカメラで構成されるシステム搭載車として初めて、一般財団法人土木研究センターによる「路面性状自動測定装置の性能確認試験」に合格し、性能確認試験合格車両での測定が必要とされる公共事業の路面性状調査業務でも利用することができます。

まとめ

高度経済成長期に作られたインフラの老朽化、そして少子高齢化による地方での人手不足は深刻な社会問題です。インフラの整備には大幅な費用がかかりますが、地方自治体がAI技術を用いてこのような取り組みを行うことは、費用削減や技術継承の問題を解決する有効な手法のひとつとなるでしょう。

参考資料

(蒲生由紀子)