Ristと松江土建、橋梁ボルト3.8万本の腐食判定をAI化

株式会社Ristと松江土建株式会社は、新江川橋の補修工事でAIによるボルト腐食判定を実施しました。
約38,000本の診断工程を自動化し、想定していた約3か月の判定期間を約1か月に短縮しました。
高所や狭所、猛暑下での目視作業を減らし、判定品質の均一化にもつなげました。

記事の概要

今回の取り組みは、松江土建が施工する「新江川橋 橋梁補修工事」で実施されました。
対象は、補修工事に先立って交換の要否を判断する約38,000本のボルトです。
従来の目視判定では、作業員2名で約3か月を要する見込みでした。
Ristは約700本分のサンプル画像を使い、5月7日から6月2日までモデルを開発・学習しました。
その後、約38,000本を写した画像3,700枚を対象に、6月30日から7月27日まで推論・判定を実施しました。
複数モデルの比較やデータ拡張、疑似ラベリングなどで精度を高めました。
画像内では、背景の汚れや文字を除外し、ボルト群の範囲だけを抽出しました。
判定期間の短縮により後工程を2か月前倒しし、早期の補修工事着手に貢献しました。

記事のポイント

1. 対象は約3.8万本： 補修工事前に交換するボルトを選ぶ工程で、約38,000本を画像3,700枚から判定しました。
2. AI導入で期間短縮： 作業員2名で約3か月を要する見込みだった診断を、約1か月に短縮しました。
3. 現場負担を軽減： 高所・狭所・猛暑下での長時間作業を減らし、身体的・精神的負担を軽減しました。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する建設会社： 約3万8,000本を約1か月で判定した実績から、まずは大量の画像確認工程を切り出し、AIと現場作業を分担できるか検討することになりそうです。
• 画像AIサービス提供者： 約700本のサンプルからモデルを開発し、複数モデルの比較や疑似ラベリングで精度を高めた点は、現場ごとの少量データに対応する提案力が求められることを示します。
• インフラ補修の発注者： 判定期間を約3か月から約1か月に短縮し後工程を2か月前倒ししたため、今後は補修計画でAI導入による工期短縮を評価する視点が必要になりそうです。

このニュースの背景

橋梁補修では、交換対象のボルトを選ぶために約38,000本の腐食判定が必要でした。
従来の目視判定は作業員2名で約3か月を要する見込みで、高所・狭所・猛暑下での作業負担も課題でした。
今回の取り組みでは、約700本分のサンプル画像でモデルを開発・学習し、画像3,700枚を使って判定しました。
背景の汚れや文字を除外してボルト群だけを抽出するなど、現場画像に合わせた前処理が行われました。

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