【ITニュース解説】東芝、インフラ点検に使える画像異常検知AIを開発--高所や危険箇所への点検をサポート

東芝が開発した画像異常検知AIは、インフラやプラントの設備点検において、その効率と安全性を飛躍的に向上させる可能性を秘めた技術だ。このAIは、単に画像を解析して異常を見つけるだけでなく、現場で使われる「ちょっとしたひび割れ」や「少し錆びている」といった、人間が日常的に用いる曖昧な表現でも検知条件を指定できる点が、非常に画期的な特徴である。

インフラやプラントの設備は、私たちの生活を支える上で不可欠なものだが、時間の経過とともに劣化や損傷が生じるのは避けられない。そのため、定期的な点検が欠かせない。しかし、橋やトンネル、送電線といった広大なインフラ、あるいは化学工場のような大規模なプラント設備では、点検箇所が高所や危険な場所に位置することも多く、人間の手作業による点検は常に危険と隣り合わせであり、多大な時間とコストがかかる。また、熟練した技術者であっても、人間の目には限界があり、微細な異常を見落としてしまうリスクも存在する。このような課題を解決するため、近年ではドローンやロボットを活用した遠隔点検が導入され始めているが、それらで撮影された大量の画像から異常を正確に判断するには、やはり専門知識と時間が必要だった。

ここに、今回開発された画像異常検知AIが大きな力を発揮する。このAIは、ドローンなどが撮影したインフラやプラントの画像を解析し、その中に潜むひび割れ、腐食、変形、部品の脱落といった異常を自動的に見つけ出す。AIが異常を検知する基本的な仕組みは、事前に大量の「正常な状態」と「異常な状態」の画像を学習することにある。例えば、何万枚もの正常なコンクリートの画像と、ひび割れのあるコンクリートの画像を学習させることで、AIは「ひび割れ」がどのような特徴を持つかを自ら学習し、新しい画像が入力されたときに、そこにひび割れがあるかどうかを判断できるようになるのだ。この学習と判断のプロセスを、専門的には「機械学習」や「深層学習」と呼ぶ。

このAIの最大の特長は、前述した「あいまいな言語による指示」に対応できる点にある。従来の画像認識AIは、異常の定義が非常に厳密である必要があった。「このピクセル範囲の変位がXミリメートル以上の場合に異常」といったように、数値や具体的な条件で細かく指定しなければ、AIはうまく機能しなかった。しかし、現場の技術者は「ちょっとした錆」「かなり大きいひび」といった感覚的な言葉で異常を表現することが多い。このAIは、そのような人間の自然な言葉のニュアンスを理解し、それをAIが検知すべき異常の度合いや種類に変換して反映できる。これは、自然言語処理という技術と画像認識AIが高度に連携していることを示唆している。例えば、「少しのひび割れ」という指示に対しては、AIは微細な亀裂も検知対象とし、「大きな錆」という指示には、広範囲にわたる重度の腐食を重点的に検出するといった具合だ。

この機能は、システム開発の観点からも非常に重要である。なぜなら、現場のニーズとAI開発者の間には、しばしば専門用語や思考のギャップが存在するからだ。現場の曖昧な指示を、AIが理解できる厳密なデータ形式やロジックに変換する作業は、多くの手間と時間を要し、システムエンジニア（SE）にとって大きな課題の一つだった。今回のAIは、その変換プロセスの一部をAI自身が肩代わりすることで、現場と開発者の連携をスムーズにし、システムの導入と運用を容易にする。これにより、現場の経験や直感をよりダイレクトにAIシステムに反映させることが可能となり、より実用的な異常検知システムが構築できるようになるのだ。

このようなAIシステムを開発し、社会に導入するプロセスにおいて、システムエンジニアは多岐にわたる役割を担う。まず、現場の点検担当者やインフラ管理会社から、どのような異常を、どの程度の精度で検知したいのかといった「要件」を具体的に聞き出す。次に、その要件に基づいて、AIモデルの選定、データ収集方法、システムの全体設計を行う。AIの開発自体は専門のデータサイエンティストが行うことが多いが、SEはAIが動作する環境の構築、AIと既存システム（例えば、点検データ管理システムやドローン制御システム）との連携、そしてユーザーがAIを簡単に操作できるインターフェースの設計などを担当する。特に、今回のAIのように「あいまいな言語」を扱う場合、その言語をどのようにシステム内部で処理し、ユーザーに結果をわかりやすく提示するかは、SEの腕の見せ所となる。開発されたシステムは、実際に現場でテストされ、その精度や使いやすさが検証される。そして、導入後も安定して稼働するよう、運用保守や機能改善を継続的に行っていくこともSEの重要な役割だ。

東芝が開発したこの画像異常検知AIは、インフラ点検の安全性、効率性、そして精度を大幅に向上させ、私たちの社会を支える基盤の維持管理に革命をもたらす可能性を秘めている。AIと人間の協調によって、これまで困難だった点検作業がよりスマートかつ安全に行われる未来が、現実のものとなりつつあるのだ。これは、将来システムエンジニアを目指す皆さんにとって、AI技術がどのように社会課題を解決し、新しい価値を生み出すかを示す、非常に良い事例となるだろう。