齢30超えの高速道が5割以上を占めている。日本国内の高速道路は、交通量が多く、常に利用車両に摩耗されていて、近ごろ老朽化による路面変状の発生頻度の増加が顕在化している。走行中にハンドルを取られ重大事故につながる危険のあるポットホール（くぼみ・へこみ・穴）は――
NEXCO中日本管内の高速道で'19年度には約3,200件の発生が"目視"確認されている。それは比較的短期間で路面損傷へと進展するため、早期発見・早期修繕が不可欠だ。巡回車両搭載カメラとAIを用いて、点検員の安全を確保しながら均質かつ効率的な変状検知を行う手段もあるが、従来方式は学習データの作成に多大な時間とコストを要するうえ、データと異なる変状・道路に因る、検知漏れや誤検知の大量発生する課題があったという。
東芝と東芝デジタルソリューションズは、ポットホールをリアルタイムかつ高精度に検知する路面変状検知AIを開発。NEXCO中日本と共同で進める高速道路の日常点検の高度化に向けた実証実験において、高速走行中の巡回車両から撮った画像でポットホールを自動検知する、当該技術の有効性を検証した。これにより、同AIを活用したポットホール検知システムの'24年度実用化に目途が立ったという。
路面変状検知AIは、世界で初めて（東芝調べ）ポットホールの検知で弱教師学習の手法を適用。変状の有無を選別して学習するだけで画像内の変状位置を推定する。画像1枚あたりの教示作業時間を従来比約1／100（約1分40秒から約1秒）に短縮でき、導入時の作業負荷を抑えるとともに、容易に異なる道路へ同AIを適用できるようになる。
日常点検の自動化・省力化に加え、緊急補修が必要なポットホールの早期発見を実現し、高速道路の保全と長期的な安定稼働に貢献する。両社による同AIおよび今回の実証実験の詳細は12日、インフラ保全の国際会議「PHMAP23」にて発表された。