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218：研究する名無しさん：2017/10/14(土) 10:12:14: 川崎地質、路面下空洞レーダー探査に富士通の人工知能　判定時間10分の1
10/13(金) 15:30配信日刊工業新聞
■見落とし課題、AIで克服

　地面に埋設されている下水道管などの老朽化が進み、道路陥没の危険性が高まっている。地質調査事業を展開する川崎地質は、富士通の人工知能（AI）を活用し、路面下の空洞解析受託サービスを始めた。地中レーダー探査装置で収集する膨大な画像データから、AIが空洞の可能性のある箇所を判定する。

　これまで技術者が行っていたのと比べ、判定時間を約10分の1に短縮できる。自治体などの道路管理者にサービスを提供していく。

　高度経済成長期に整備された社会インフラで、老朽化の目安となる50年を経過したものが増えている。下水道管も例に漏れず老朽化が進んでいる。国土交通省によると、敷設後50年以上経過した下水道管は、2015年度で約1万3000キロメートル。3年前と比べて約3割増加した。

　20年後には約10倍に増えると予測する。経年劣化により、下水道管に亀裂が入ると「土が吸い込まれて空洞ができる」（沼宮内信川崎地質戦略企画本部営業企画部長）ため、道路陥没の原因になる。

　川崎地質は地中レーダー探査装置を用いて、路面下の空洞や埋設物を調査するサービスを展開している。一般的には深さ1.5メートルを探査するが、同社は同3メートルと、より深い部分の状況を把握できるのが強みだ。

　電磁波による反射波形を取得し、画像化する。道路100メートルあたり1枚の画像データから、地面下の空洞や埋設管の有無などを、技術者の経験を頼りに目視で判定する。ただ、「技術者によりデータの見方や解釈に個人差が出る」（同）ほか、長時間がかかり、ヒューマンエラーによる見落としなどが課題になっていた。

　このため、画像データの解析作業にAIを活用することにした。AIが地面下の異常を察知できるようにするため「万単位の画像データを使い、機械学習した」（山田茂治川崎地質首都圏事業本部保全部長兼探査グループ探査開発室長）。機械学習を踏まえて推論システムを構築し、空洞の可能性を自動判定できるようにした。

　この結果、100キロメートルの道路の解析作業は従来、5-10人で2-3週間かかったが、AIにより2-3日で行える。見落としなどのヒューマンエラーがなくなり、解析精度が高まる。今後データ解析の事例が増えていけば、「さらに精度が上がる」（山田氏）見込みだ。

　自治体の財政状況が厳しい中、空洞解析の受託サービスは割安に料金を設定。下水道管の老朽化対策に活用されることを期待する。

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