川崎地質株式会社 様

川崎地質は、自治体や国からの依頼を受けて道路の下に発生する空洞を、地下３～５メートルまで探査できる独自技術で調査している。従来は、探査で生成される膨大なデータを人手で解析していたが、将来を見据えて、富士通が提供するAI「Zinrai（ジンライ）ディープラーニング」を採用。AIにより解析結果に客観性を持たせるとともに、解析時間を従来の半分以下に短縮した。

経緯

見逃しは許されない解析
いかに精度も効率もあげるか

膨大なデータから空洞を見分けるのには経験が必要不可欠である。初心者だと明確に反応が出てきていない空洞を見逃すこともある。それをベテランがクロスチェックすることで、見逃し防止を図っている。見逃してしまうと道路の安全性に関わるので、解析は同社が最も力を入れる部分だ。

現在、同社にはベテランが何人もいるので、人力でも問題なく業務を遂行できている。しかし、坂上氏は「人材という面でも、今後もずっとこのやり方では難しくなります。そこで、AIに目をつけました。AIの知識を持っている技術者もおり、空洞を見つけることはできそうだ、という目星はついていました。ただ、アプリケーションとして市販されているようなものではないため、導入までは至っていませんでした」と語る。

効果と今後の展望

異常反応の抽出にかかる時間が10分の1
技術者による総解析時間も2分の1になった

導入の最大のミッションとしたのは「異常反応の見落としをなくすこと。異常反応をすべて網羅することというのが大前提です」（坂上氏）

その条件で、AIの開発がスタート。膨大な教師データを作成し、一気に「Zinraiディープラーニング」に読み込ませ、1ヶ月もしない間に形になったという。そこから新しい教師データを提供したり、チューニングを進め、1次判別の時間は10分の1にまで短縮。そこでほぼ100％に近い精度で異常反応を検知し、その後の人の目による再チェック作業を含め、最終的に空洞の有無を判断するまでの作業時間は半分になっている。

「正直、社内の技術者は半信半疑だったのですが、今では『AIがこれほどできるとは思っていなかった』と感動しています」と語るのは、同社の保全部長である山田茂治氏。しかし、坂上氏は同時にこうも言う「これで人がいらなくなるわけではなく、やはり将来も専門の技術者が必要です。AIと技術者の育成は両輪だと思っています」。大事なのはAIをいかに使いこなすかなのだ。

「Zinraiディープラーニング」の導入により、データに客観性を持たせることができた。異常反応の検知からさらに、空洞反応がより高い確度でわかるようになれば、近い将来には解析時間も5分の1くらいに短くできるでしょう」と山田氏。もちろん、効率化も実現。解析の作業時間が半分以下になりコストを削減でき、「より多数の業務を受注できるという効果も派生しています」（山田氏）という。

このめざましい成果を出せたのは、富士通のサポートのおかげだと坂上氏と山田氏は口を揃える。「我々と同じ目線になって語りかけてくれるんです。提出データで足りない時は、こんなデータはありませんか、と聞いてくれます。我々の技術を理解していただき、親切丁寧に提案してくれるのでスムーズに進めることができました」と山田氏は語る。

同社はさらに次の構想も進めているところだ。現在は、同社の専用車両が現場に出向いて計測しているが、自治体が日々行っているパトロール車両にセンサーを搭載すれば、手軽に解析できるようになる。日々、継続的にチェックできれば危ない空洞をいち早く見つけることができる。

坂上氏は「空洞を見つけるだけでなく、地質調査のプロフェッショナルとして、空洞ができた原因まで踏み込んで調査します。原因がわかれば空洞の発生を防ぐことができますから。そこが我々のプライドです」と語る。これまで培ってきた技術と「Zinraiディープラーニング」を使って、今後も人々が安心して暮らせる社会作りに貢献してくれるだろう。

［2017年10月掲載］