ACES×JFEE | 配筋検査AIを共同開発、国交省の革新的技術の導入PJにおいて最高評価を獲得
画像・映像認識AIアルゴリズムの力でリアル産業のDXを目指す東大松尾研発のAIスタートアップである株式会社ACESとJFEエンジニアリング株式会社（以下「JFEE」）は、国土交通省が令和元年度に公募した「建設現場の生産性を飛躍的に高める革新的技術の導入・活用プロジェクト（PRISM）」に採択され、共同DX事業開発の結果として最高評価である「A評価」の認定を受けた。「A評価」は導入効果や社会実装の実現性が最も高いとされるプロジェクトに与えられるもので、画像認識技術とドローン（UAV）を用いた配筋検査が高く評価された。また、今年度も引き続き同プロジェクトに選定され、２年連続の採択となった。
令和元年度 配筋検査AIに関する開発概要
対象：中部横断塩之沢川橋上部工事（工事場所 山梨県南巨摩郡身延町帯金地先）
開発内容：多くの⼈員を要する配筋検査における鉄筋間隔計測、鉄筋本数計測と継手長計測を、画像認識技術により⾃動化するアルゴリズムを開発した。また、画像取得方法と撮影高さの検証、計測結果の出力、帳簿化システムの開発も合わせて行った。
開発アプローチ：ドローンを⽤いて橋梁の真上から画像取得を⾏い、画像認識アルゴリズムを⽤いて鉄筋を認識させた。認識された鉄筋の間隔と本数を測定し、CSV出⼒を⾏うシステムを設計した。
開発に至った背景と期待される効果
土木建築事業者は従来の出来形検査において、
・黒板記帳、写真撮影、メジャー設置、立会いを伴うため多くの人手と労力を要する
・鉄筋間隔の計測の際は、検査区間のサンプリングを行うため抽出された範囲内でのみ検査を行っており、検査品質の担保に課題が残る
・測定結果を手入力し出来形調書を作成しており、労力がかかる
といった課題を抱えており、DXが急務とされている。
そこでACESとJFEEは、合成床版の配筋検査のうち鉄筋間隔などの平面的な検査項目に着目し、画像認識AI技術を用いた計測システムの開発とドローンで撮影した画像から配筋検査を実施することで検査の高度化・省力化を図るべく共同開発にいたった。
同共同開発で期待される効果としては、
・画像処理により一括した検査とすることで施工者の省人化が期待できる
・従来の人手による計測よりも高精度に検査が行える
・従来サンプリング区間でのみ検査していたものが、橋梁全体での検査が可能になり安全性が向上する
・全配筋情報の画像をエビデンスとして記録可能であり、立会検査の省力化につながる
などがあげられる。
デジタル化によるインパクトと今後の展望
開発した画像認識AIシステムによる橋梁工事における鉄筋の検査・測量精度は、検査要求水準である5mm誤差以下を実現した。また、同システムを用いた場合の出来形管理の省力化効果は、従来手法と比較して最大約75％の省人化効果をもたらす可能性があると算出されている。今後は、風速条件などの環境に対する測量精度の安定性や適用範囲の拡大など、引き続き精度向上を実施する。
■ACESコメント：長年日本の社会・経済の礎となってきた建設業が果たす社会的役割は大きく、社会インフラの現場のデジタル化に貢献できたことを光栄に思います。令和２年度のPRISMにおいてもアルゴリズムの適用範囲を拡張し、さらなる建設現場の生産性向上、安全性担保につながる建設のDXを目指します。
■JFEEコメント：AIは建設業のDX実現に欠かせないツールとなりつつあります。ACESさんと引き続き協力して、鋼橋のみならずコンクリート構造物全般に適用できるAI技術の開発を進め、建設業全体の生産性向上に貢献できればと考えています。
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