AIが打音を聞き分け、人の感覚に頼らずインフラ点検：情報化施工（1/2 ページ）

老朽化に伴い、今後需要が増大する見通しのインフラ点検作業。産総研は人工知能（AI）技術の1つである機会学習を活用し、インフラの打音検査を効率化できるシステムを開発した。人の経験や勘に頼らず、AIが打音の異常を判断する。検査作業の工数を削減できる他、非熟練者でも見落としなく点検作業が行えるという。

[陰山遼将，スマートジャパン]

　産業技術総合研究所（産総研）は、首都高技術、東日本高速道路、テクニーと共同で、インフラ構造物の打音検査を人工知能（AI）でアシストし、異常度マップを自動生成する「AI打検システム」を開発した。従来の打音検査の手順を変えずに図面化を含めた検査作業の工数を削減できる他、非熟練者でも見落としなく点検作業が行えるという。

　産総研では、点検員の感覚に頼らずに打音の異常度を定量化し、精度のばらつきやミスを防止する技術の研究開発に取り組んできた。そのコア技術の1つであり、今回開発したAI打検システムに利用したのが、人工知能技術の一手法である機械学習を用いた異音解析技術だ。これは活用異常な音を人間が定義するのではなく、収集した打音データの統計的な性質から機械が判定基準を学習する。そのため人間による定義のミスや、想定外の異常の見落としを減らすことができるという。

　AI打検システムは、計測ユニット、AIを搭載する制御・記録・解析用のタブレット端末、異常を通知する携帯デバイスの3つで構成する。計測ユニットを構造物の壁面など平らな面（平面構造）に立てかけるようにして使用する。一般的な点検ハンマーを用いた打音検査に対して、主に2つの機能を提供することができる。1つは、ハンマーでたたいた箇所の異常の有無を異音解析技術により自動的に判定し、異常を検出した場所を点検者にリアルタイムに提示する機能だ。

開発した計測ユニット（左）と異音検知を知らせる携帯デバイス（右）　出典：産総研

「AI打検システム」のイメージ（クリックで拡大）　出典：産総研

　計測ユニットに搭載された接触式の音響センサーと、打撃位置取得のための測域センサーで、点検ハマーの打音の波形と、打撃した平面上の位置情報を合わせて取得する。センサーの測定範囲は、構造物の状況にも依存するが、計測ユニット設置位置から半径4m程度以内の打撃を検知できるという。点検ハンマーが打撃した箇所（打撃点列）は、無線で接続しているタブレット端末に随時表示される。タブレットは機械学習によりセンサーデータを解析し、異音が検知されると、即時に点検者が持つ携帯デバイスに通信し、LEDの点灯と、ブザー音によって通知する。これにより、異常が疑われる箇所の周囲を密な間隔で打撃するなど、異常を見落とすことなく検査ができる仕組みだ。

取得した打撃点列の表示。図中の黄色の各点がハンマーの打撃位置を示す（装置の設置位置が中央の原点）　出典：産総研

　機械学習による異音解析技術を適用する際には、学習のためのデータが十分に集まっているかが課題となる。特にインフラ構造物を対象とする場合、構造物の材質や形状、点検ハンマーの種類などのバリエーションが大きいため、それらを網羅できるデータをすぐには集められない場合が多い。この課題を解決するために、産総研は装置を使いながら機械がその場で学習する手法を導入した。点検作業前に、明らかに正常と思われる箇所を10秒程度打撃し、その打音を利用して正常モデルを構成。その後検査モードを開始し、正常な打音モデルから逸脱した打音を異常として検出する。正常モデルから逸脱しなかった打音は正常であると仮定して、正常モデルを逐次更新していく。こうした仕組みとすることで、十分なデータが集まっていない状態でも検査が行える。