AIを土木へ活用していくための3つの応用法、現場業務DXまでの道のり【土木×AI第3回】：“土木×AI”で起きる建設現場のパラダイムシフト（3）（2/2 ページ）

[阿部雅人（土木学会 構造工学でのAI活用に関する研究小委員会 副委員長），BUILT]

AIによるデジタルトランスフォーメーションに向けて

　現在のAIの応用を見ると、大きく3つに分類できるように思います。

　1つ目は、人間の現在行っている作業を効率よく、また、高い信頼性で行う応用です。ひび割れ・損傷の画像からの抽出などはその一例であり、AIを用いることで、より高速に、しかも、見落としなく検出して記録することが期待されています。AIからみれば、定性的な判断や分類を人間に代替して行っていることになります。AIは常に同じ精度で作業を行うことができますから、繰り返しの多い単純作業には特に有効です。

　2つ目は、人間の苦手な作業をAIが代わりに行うものです。例えば、人間は目視によって数を数えたり、寸法を求めたりなどの、定量的な評価はあまり得意ではありません。ひび割れの長さや幅を測るのも目視だけでは困難です。そこで、AIを用い、画像から定量的な評価や寸法計測を行う研究開発も盛んです。AI手法ではありませんが、ドローンなどで得られた複数枚の画像から、物体の3次元の座標や寸法を計測する「SfM（Structure from Motion）」という技術もよく使われています。

　3つ目は、人間のできない作業、従来手法では困難な問題にAIを利用する手法です。一例としては、気象予測など難しい将来予測にAIを用いる研究が進められています。また、医療分野でも、AIによって、より高い精度でがんの検出が実現されるようになってきています。

　身の回りの手間がかかっている業務や問題を、このような視点で見直してみると、AIが使えそうな場面が実は多いことに気が付くと思います。ニーズを見つけたら、それに適したAI手法は何か、そのためのデータは得られそうか、と考えを広げることで、新しいユースケースを作っていくことができます。このようなやり方で、日々のいろいろな業務を合理化していくことができるでしょう。

　AIでできることはそれだけでしょうか。これまで解説してきたAIの活用法は、人間の現在の作業をもとに考えたものです。次の図で言うと、「現在の業務フローの中での効率化」にあたります。

　今後、AIが普及し、当たり前に使われるようになると、業務のやり方自体、AIを前提としたものに変わっていくと思われます。AIの利用が点検で一般的になれば、今まで点検後に事務所で行っていた点検結果の記録やデータ化などの作業も、点検と同時に現場で一括して行うことができるようになるでしょう。実際に、護岸の点検を取り上げて、AIを活用していくために業務フローの改善を検討している例もあります※1。

※1 「深層学習技術のインフラ維持管理への導入に際しての留意点」天方匡純,藤井純一郎,吉田龍人共著／AI・データサイエンス論文集1巻J1号p35〜40／「科学技術情報発信・流通総合システム（J-STAGE）」／2020年

　このようにAIの活用が、従来の業務手順自体を大きく変えていく可能性を秘めています。単に個別業務をAI化するのみでなく、AIによって業務全体を見直して再構成するというのが、同じ図に示した「AIで高度化された業務フロー」で、AI技術の進展と相まって、将来は飛躍的に費用対効果を高めていくものと期待されます※2。AIによるデジタルトランスフォーメーションと言ってもよいかもしれません。

現在の業務フローの中での効率化とAIで高度化された業務フロー※2

※2 「インフラ維持管理へのAI技術適用のための調査研究報告書」SIPインフラ連携委員会報告／土木学会 技術推進機構／2019年

著者Profile

阿部 雅人／Masato Abe

ベイシスコンサルティング 研究開発室 チーフリサーチャー。防災科学技術研究所 客員研究員。土木学会 構造工学委員会 構造工学でのAI活用に関する研究小委員会 副委員長、インフラメンテナンス国民会議 実行委員を務める。近著に、「構造物のモニタリング技術」（日本鋼構造協会編／コロナ社）がある。