[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/67251/5/67251-5-233b4c683a4e2ff2ad9dbca8dc36e93d-1920x1005.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
株式会社LAplust（ラプラス）*1（本社：長崎県長崎市、代表取締役社長 田中 宏樹、以下、LAplust）は清水建設株式会社*2（本社：東京都中央区、以下、清水建設）と双日九州株式会社*3（本社：福岡市中央区、代表取締役社長 泉谷 幸児、以下、双日九州）協働で、施工後の地下ピットにてドローンで撮影した動画から指摘箇所をAIで検出する技術実証を実施したことをお知らせします。
実証現場
[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/67251/5/67251-5-aa150a025ca330aa906c6de4a8e88348-1461x694.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
地下ピットを飛行するドローンによって撮影した動画データを利用し実証
実証について
課題
・地下ピット施工後の完了検査工程における指摘個所の特定を行い指示書を作成する必要がある。
・撮影は新たに導入したドローンを用いて動画撮影を行い人が撮影するよりも短時間で安全に撮影できる。
・しかし、地下ピット各所を撮影した動画を人がすべて閲覧する必要があり時間がかかっている。
現況
ドローンで撮影した動画のすべてを人が目視で確認し指摘箇所の洗い出しを行っている。
実証に用いたデータの例
初見では見た目で指摘箇所を判断することが難しい画像も含まれる。
[画像3: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/67251/5/67251-5-2efafa2feec02101eef5c5ea0df5393a-1848x340.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
学習に用いたデータ
左：エフロレッセンス、中央：通気管の養生撤去忘れ、右：設備配管の未施工箇所
解決策
LA-Eye（エルエーアイ）*4で構築した精密画像解析AIによる物体検出ならびに指摘箇所の特定。
解析結果の例
LA-Eyeを用いてドローンにより撮影した画像の指摘箇所を検出するための「地下ピット指摘箇所判定AIモデル」を構築し人の目でも見落とす可能性がある指摘箇所を含む複数の画像に対して、適切な指摘箇所判定が行えるか解析を実施した。
[画像4: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/67251/5/67251-5-626575d65342e2ac93bb03591b23bf52-1000x465.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
様々な画像に対して指摘箇所の検出可能性を多角的に検証
[画像5: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/67251/5/67251-5-0a7109f23936cb5e0770cbc6a9391179-1393x822.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
LA-Eyeで構築したAIモデルが指摘箇所を検出した様子の一例
それぞれ適切な検出ができることを確認
[画像6: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/67251/5/67251-5-205fc4d2ca02928c1150ac959fd871cd-2560x1452.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
学習時のLA-Eyeの画面（順調に学習が進捗している）
mAP(平均適合率)等の指標から良好な結果が得られたことを確認した。一方で、一部誤検出・過検出・誤分類も確認されたため、実用化を目指し、改善に向けた具体的な方策を立て対応を進める見通し。
これまでもドローンを利活用することで作業安全性の向上と省力化を目指した取り組みが進められていましたが、「大量の動画を人の目で見て指摘箇所を洗い出すことに多くの時間を要する」という課題が残っていました。本実証では、清水建設が保有するデータを用いてLAplustが開発するLA-Eyeにより「地下ピット指摘箇所判定AIモデル」を作成し、良好な結果が得られました。今後はさらなる安全性の向上と業務効率化を目指し「大量の動画データから地下ピットにおける特定の指摘箇所を自動的に抽出・可視化を行い特定の協力会社に業務指示を行う」という課題の解決に向けて対応を進めていく予定です。
清水建設 担当部署のコメント
建築総本部生産技術本部 企画開発部 XRグループ
本技術実証を行う前までは、画像によっては目視でも判断に迷うものもあるため「本当にＡＩで検出できるのか？」と感じていました。今回の技術実証を通して、慣れた人でなければ人の目視でも判断に迷いそうな画像が含まれていたにもかかわらず数十枚という少ない学習データのみで検出に成功するということが確認できたため、今後にも大変期待しています。当社内では現場業務の安全性の向上や業務効率化を推進しているため本件以外の用途でもＡＩ活用の可能性を引き続き探っていきます。
*1
株式会社LAplust(ラプラス)
LAplustは製造業/農業分野に対して生産現場を根底から支えるAIを開発します。
LAplustのミッションは「真の知能を実装し、社会活動を根底から支える」ことです。10年以上の動画像に特化したAIの開発経験とノウハウ、最新の画像AI関連の研究論文から学び得た本質的かつ実用的なAIアルゴリズムの目利きと利活用、複数のAIを組み合わせ維持/運用/更新をシームレスに実現する内製技術基盤(CTI:Core Tech Interface)を活用することで開発コスト・期間を最小化しお客様に最善の価値を「継続的に」提供します。
https://laplust.com/
[画像7: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/67251/5/67251-5-3ab7c16a659851562adb0d235fe4d747-637x199.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
*2
清水建設株式会社
清水建設の創業は1804（文化元）年。越中富山の大工であった初代清水喜助が江戸・神田鍛冶町で開業したことに始まります。初代喜助が創業当時から目指したのは、「誠心誠意、心を込めて仕事に取り組み、良いものをつくって信頼されること」。そして今、清水建設は、お客様、そして社会のニーズに応えるため、常に新しい知識や技術を追究しています。
https://www.shimz.co.jp/
[画像8: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/67251/5/67251-5-81bfea0f9cf879d486a6d970e2cc0e9f-1066x379.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
*3
双日九州株式会社
双日九州株式会社は、双日グループの地域密着型総合商社として、地域の皆様と共に発展していきます。
https://www.kyushu.sojitz.com/
[画像9: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/67251/5/67251-5-0f6f126a40fc6c4f6f264c603f1ef873-1179x229.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
*4
LA-Eye(エルエーアイ) (専用ページ)
画像解析AI構築ソフトウェアLA-Eye(エルエーアイ, 2023年9月リリース)は利用者の目的に合わせた画像解析AIを構築できます。お客様の課題に合わせた操作画面のカスタマイズやお客様ブランド（ロゴの変更等）での提供も可能です。画像解析AIの構築・現場導入において必要な業務の手間を大きく引き下げ、検証から運用までのトータルコストと時間を最小化します。
[画像10: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/67251/5/67251-5-2b5671e4712a008d9cade825e1277d4f-1447x421.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
お問い合わせ先
- 担当者名：原崎 芳加
- 所属：AI応用開発本部
- メールアドレス：info@laplust.com
