AIを活用した劣化箇所の自動診断で点検作業を効率化

日立システムズは、日立建設設計の建築物診断ノウハウと、人工知能(AI)を活用し、ビルなどの建築物等の点検作業を大きく効率化する、劣化箇所の「自動劣化診断機能」を開発した。

ドローン運用統合管理サービスは、全国のサービス拠点やクラウド基盤を活用し、ドローンの操縦や撮影代行、撮影した画像の加工と分析、パブリッククラウドも活用したハイブリッドクラウド環境でのデータの保管・管理、業務システムとのデータ連携を支援するサービス。

2017年11月にはドローンで撮影した2次元画像(写真)から構造物全体の3次元モデルをクラウド上で生成し、構造物の劣化箇所が全体のどこにあるかをひも付けて管理できる機能を強化した。構造物管理時の紙図面から3次元モデルへの移行や、構造物点検時の目視から写真利用への移行などを実現し、点検・管理業務の効率向上やサービス品質の向上に貢献しているという。

日立システムズは、今回機能強化したドローン運用統合管理サービスにより、建築物・構造物の点検作業や点検結果の判定、点検レポートの作成・管理、維持保全計画策定までを支援する。

今回の機能強化は、AI技術の一つであるディープラーニングを活用した診断モデルと、ひびなどの写真データを蓄積したデータベースを用いて写真を診断することで、ドローンなどで撮影した大量の点検写真の中から劣化箇所が写った写真を自動で抽出する。

これにより、従来、目視に頼っていた劣化箇所の判定を自動化できるだけでなく、作業者によって異なっていた判定基準の標準化を図ることができ、点検作業の効率化と標準化が図れるという。

さらに、自動的に抽出された劣化箇所は、ドローンで撮影した大量の2次元画像から生成した構造物全体の3次元モデル上でも管理でき、点検作業の報告レポートを作成する際は、劣化箇所にマーキングやコメントなどを入れた状態で、あらかじめ定めたフォーマットの報告レポートに画像データとして取り込み、点検結果報告書を自動生成する。

また、維持保全計画を策定する工程では、劣化状況に応じた優先度なども含めた上で、日立建設設計とともに維持保全計画を提案。これらにより、これまで多くの時間を要していた点検作業の後工程においても、作業効率を向上することが可能だという。