日立製作所、社会インフラ強靭化へ「設備点検AIプラットフォーム」開発

背景

近年、インフラ設備の高経年化により設備障害のリスクが高まる中、保全・管理に要する人員や予算は限られることから、一層のインフラ品質の維持と保守効率の向上が求められている。特に、日本では少子高齢化による現場作業員の減少が深刻になる一方で、社会生活の高度化によるインフラ依存が高まっており、インフラ維持が人々の生命や財産の維持につながる。災害時などには、限られた作業員で多種多様なインフラ設備の維持や迅速な復旧が求められている。

このような課題を受け、技術革新が急速に進むDXをインフラの設備点検業務に適用することが注目されている。最近では、目視点検をサポートする技術としてAI技術の開発や実証事業が盛んに行われている。今後は、橋梁や鉄塔など高所での危険作業を伴うインフラ設備点検の業務では、作業員の安全確保のため、ドローンやロボットにより高所作業を代替し、ドローンなどで撮影した動画をAIで診断するといった、さらなる保守・管理の高度化が求められる。

同社は、長年取り組んできたAI技術の研究開発やインフラシステム構築の実績で培った知見やノウハウを生かし、AIの現場実装から導入後の効率的なシステム維持管理を実現する「設備点検AIプラットフォーム」を開発した。

「設備点検AIプラットフォーム」の機能と特徴

設備点検のプロセスを一気通貫で自動化

設備点検でAIを活用するためには、現場で収集した動画データのシステムへのアップロードから、点検動画データの加工処理、画像診断AIによる解析、診断結果の管理などの一連の作業が必要だという。同プラットフォームでは、これら一連のプロセスを自動化することで、設備点検作業の効率化とAI解析の精度向上を実現した。

また同プラットフォームは、日立開発のドローン運航管理システムと連携する機能を搭載。これにより、ドローンで収集した点検動画データを自動アップロードすることが可能となり、データ移行時のデータ消失などのリスクが軽減されることから、データ取得から診断まで、よりセキュアなシステムを実現するという。

長期稼働を見据えた投資やAI管理・運用コストの最適化

今後AIの社会実装が進む中で、用途ごとにAIアプリケーションを個別開発していくと、共通的に利用できる機能が複数存在することとなり、長期稼働でのシステム運用が非効率になる。また、設備点検の現場作業員が利用しやすく、かつシステム管理者が運用しやすいAIシステムの構築も重要だという。

同プラットフォームは、点検動画データからの静止画生成、画像選別や画像加工など、診断対象設備に依存せず共通的に利用可能な「共通機能層」と、設備ごとに異常診断するためのAIなど「個別機能層」で構成されている。共通的に利用可能な機能をコンポーネント化し、日立が提供することで、多重開発を回避し、インフラ事業者のシステムへの最適投資や、使いやすく効率的な運用管理の実現に貢献するという。

オープンかつ継続進化するプラットフォーム

同プラットフォームは、他事業者のAIとの接続を容易にする、よりオープンなシステム構成となっているという。AIベンダーやDXに関連するベンチャー企業などが参画することで、インフラ事業者にとってより高度な技術を取り入れることができるようになり、プラットフォーム自体も継続進化していく。こうした継続進化が繰り返されることにより、インフラ保守の品質や管理効率を持続的に向上し、社会インフラ全体の強靭化に貢献するとしている。

今後の展望

同社は、Lumadaアライアンスプログラムなど社内外のオープンイノベーションの枠組みを活用し、共通的な課題意識を持つ地域企業や金融機関、自治体など、関連するステークホルダーとの連携を加速していくという。そして、さまざまな協創による継続的な価値拡充を通じて、地域の社会インフラ強靭化に向けたイノベーションの創出に取り組んでいくとしている。