コンクリートの出来映えを人間のように採点! “経験と勘”をマシンに教え込むことに成功

タブレットでコンクリートの写真を撮るだけで人間と同じように品質評価の点数が出る

建設業が製造業などに比べて「古くさい」と思われる原因の一つは、いまだに人間の「経験と勘」で判断する仕事が多いということもありそうです。

コンクリート工事もその一つ。工事で重要なのは、表面の状態を観察・評価して施工方法の改善に生かしていくことです。

例えば、国土交通省東北地方整備局の工事では、トンネルや橋梁のコンクリートを人が見て、表面の気泡の数や大きさによって「1~4」の評価点をつけています。

コンクリート表層状態と評価点の関係
コンクリート表層状態と評価点の関係

ただ、この方法だと人によって評価に差が出たり、同じ人でも作業の途中で評価がぶれたりといった問題がありました。

そこで日本国土開発(本社:東京都港区)と科学情報システムズ(本社:横浜市神奈川区)は、この評価づけ作業をシステム化し、タブレットでコンクリート表面の写真を撮るだけで、人間のように採点できるようにしました。

タブレットで現場の写真を撮るだけで、自動的に評価点が出る
タブレットで現場の写真を撮るだけで、自動的に評価点が出る

このシステムは「コンクリート表層評価システム」というものです。評価点を自動的に出すために使ったのが、AI(人工知能)に「ディープラーニング」という方法で評価基準を教え込む方法です。

数メートル離れたところから撮影したコンクリートの写真と、人間がつけた点数の組み合わせを「学習データ」として、システムに数千回の“学習”をさせます。

するとシステムの中で評価するための判断基準の“神経回路網”がだんだんとできてきて、人間と同じような判断基準で評価点がつけられるようになるのです。

これらのシステムはクラウド化されているので、様々な現場からタブレットによってアクセスし、写真データをアップして学習させたり、その成果を使って評価に使ったりすることができます。

AIとディープラーニングによる学習のイメージ
AIとディープラーニングによる学習のイメージ
コンクリートの写真と点数評価をシステムに教え込むための画面
コンクリートの写真と点数評価をシステムに教え込むための画面

以前は、画像解析によって気泡の大きさや数、位置などを把握する方法を試みていたそうですが、その厳密さがかえってあだとなってしまい、うまくいかなかったそうです。

ディープラーニングによって、「経験と勘」で支えられてきた工事現場のシステム化や自動化が進んでいくのかもしれませんね。