インフラの「病変」をピンポイントで発見！～データ準備を1/100に短縮、「早期発見・治療」へ～

2024/10/11(金)14:00 〜 15:30 開催

ブックマーク

#DX, #人工知能, #Deep Learning, #データ分析, #品質管理

参加枠	申込形式	参加費	参加者
セミナー参加申込	先着順	無料	2人／定員50人

イベント内容

参加にはTECHPLAYでの参加登録後に表示される申込みURLよりセミナー申込みが必要となります。予めご了承ください。

概要

私たちの社会の魅力はさまざまな要素で形づくられ、「安全な移動」はその一つです。道路はインフラとして移動を支えますが、多くの先進国で老朽化し保全が必要です。保全では、劣化を早い段階で発見し、対策を取る「予防保全」が推奨されています。国土交通省の試算では、2048年において事後保全では12兆3,000億円かかるが、予防保全だと6兆5,000億円に抑えられます。

特に高速道路には重大事故につながる路面の穴が発生することがあり、すみやかな補修が必要です。しかし現状では手間がかかり、車両から目視で確認、写真撮影、管制センターへ通報、ようやく保全となります。これに対し、本セミナーでは、NEXCO中日本様と検証した「画像異変検知AI」をご紹介します。異変箇所を検出・スコア化して見逃しを防ぎ、学習データの準備時間を約1/100にして業務効率を上げます。

「病変」を高速診断する画像異変検知AIは、路面に限らず幅広い領域に適用可能です。導入までの手間を減らせるので、さまざまな「早期発見・治療」に貢献できます。インフラに関わる方だけでなく、「病変を検知するAI」を活用した事業を考えたい方など、幅広いご参加をお待ちしております。

タイムスケジュール

時間	内容
14:00〜14:10	セッション1 東芝AI 技術セミナー開催にあたり～社会インフラのためのAI技術！～
14:15〜14:50	セッション2 インフラの「病変」の場所と程度を自動検出し、業務効率の向上へ！
14:55〜15:30	セッション3 少ない手間で高精度を実現する、「画像異変検知AI」とは？

※ 当日予告なく時間配分・内容が変更になる可能性がございます。

登壇者

セッション1　東芝AI 技術セミナー開催にあたり～社会インフラのためのAI技術！～

日本の社会インフラの急速な老朽化が大きな問題になっています。自治体は予算不足および検査員不足に悩まされています。そこで、AIの力を借りて効率よく安価にインフラを検査し、早急に劣化状態を定量的に把握することが期待されています。社会インフラ点検のみならず、さまざまな分野の保守点検においてAIによってどう変わっていくかを予想します。

■講演のポイント
日本を含む先進国が直面している社会インフラの老朽化の深刻さが増しています。労働力不足の日本が取るべきAIを活用した解決法とはなにか、東芝が持つ先端AI技術とその先の技術とはなにか、ポイントを解説します。

堀修

株式会社東芝
研究開発センター首席参与
AI-CoEプロジェクトチーム AIチーフエバンジェリスト

昭和61年   ：	（株）東芝 総合研究所（現 研究開発センター）入社。
                 機械学習・画像処理技術の研究開発に従事。
平成6年    ：	メリーランド大学 Center for Automation Research 客員研究員。
平成15年4月：	研究開発センター マルチメディアラボラトリー 室長。
平成27年4月：	研究開発センター 所長。
平成30年4月：	研究開発本部 部長。
令和2年4月 ：	執行役員 首席技監。
令和4年4月 ：	AI-CoEプロジェクトチーム リーダー　兼務
令和6年4月 ：    研究開発センター　首席参与。
                AI-CoEプロジェクトチーム　AIチーフエバンジェリスト　現在に至る。
工学博士。
疑似量子コンピュータタスクフォース　顧問
また、AIに関する東芝グループ横断活動へアドバイスを担当

セッション2　インフラの「病変」の場所と程度を自動検出し、業務効率の向上へ！

NEXCO中日本様から「高速道路のポットホール（穴）を、パトロール車を走らせながら自動検出したい」と要望をいただき、プロジェクトが始まりました。通常だと、検査員が路面の見た目に加え、走行音、車の振動などから道路状態を調べており、コストや危険性が高い状況でした。本講演では、東芝のAIがいかに活用され、どのような成果が生まれたかをご紹介します。お客様みずからAIモデルを発展できる、遮音壁など他領域への適用可能性があるなど、ソリューションのメリットと共にお届けします。

■講演のポイント
AI技術は単独では機能せず、システムに実装する必要があります。NEXCO中日本様では、東芝の共通基盤を使うことで、早く、簡単にAI活用が実現しました。こうした、意味のある課題解決のプロセスの事例を通じて、AI導入・活用のイメージを掴んでいただけると幸いです。

和氣正秀

東芝デジタルソリューションズ株式会社
ICTソリューション事業部
社会インフラソリューション技術部
シニアマネジャー

平成7年    ：	株式会社東芝入社。官公システム第一部にてSIに従事。
平成20年　 ：    道路ソリューション第一担当 グループ長。
平成29年　 ：    社会インフラソリューション技術部 部長。
令和3年　　：    社会インフラ領域への画像認識AIの提案に従事。 現在に至る。

セッション3　少ない手間で高精度を実現する、「画像異変検知AI」とは？

AI・機械学習では高質なデータさえ用意すれば、高精度のAIモデルを開発できます。しかし、データの確保は難しく、それを待っていると課題解決に近づきません。今回、「弱教師型学習」という手法を適用することで、データの準備に必要な時間を約1/100に短縮しました。80-100/kmで走行する車から撮影するだけで、どこにどの程度の変状があるかをスコア化するAIにより、安全な移動、労働不足の解消といった多様な便益につながります。この技術のポイントと拡張可能性を、わかりやすくお伝えします。

■講演のポイント
これまでの研究開発やお客様とのやり取りを通じて、「学習の手間が少なく、すぐ使えるAI」へのニーズが高いと感じていました。こうした期待に応えるため、今回の画像異変検知AIなど、私たちは様々なAI技術を開発しています。「こういう活用法もあるのではないか」など、皆様と可能性を考えられる機会になれば幸いです。

山口修

株式会社東芝
研究開発センター知能化システム研究所
アナリティクスAIラボラトリー
コラボレイティブAIラボラトリー　　兼務
シニアフェロー

平成6年    ：	株式会社東芝入社。東芝研究開発センター　関西研究所。
                画像認識・ヒューマンインタフェースの研究開発に従事。
平成19年　 ：   東芝研究開発センター　マルチメディアラボラトリー　主任研究員。
平成21年　 ：   東芝インフラシステムズ株式会社　電力・社会システム技術開発センター 画像認識技術主査。
平成29年　 ：   東芝研究開発センター　メディアAIラボラトリー　研究主幹。
                画像異常検知技術の研究開発に従事。
令和6年    ：    東芝研究開発センター　知能化システム研究所 アナリティクスAIラボラトリー
                コラボレイティブAIラボラトリー　　兼務　　シニアフェロー  現在に至る。
博士（工学）。