ブライセン、ＥＮＥＯＳの配管腐食点検ＡＩ運用基盤を構築

ブライセンは、ＥＮＥＯＳの配管外面腐食点検ＡＩの運用基盤を構築しました。
2024年10月から開発・構築を進め、2025年4月から継続運用と高度化を支援しています。
全国の製油所への導入拡大や、検知・判定項目の拡充に対応します。

記事の概要

ブライセンは、ＥＮＥＯＳの配管腐食管理システムで使う配管外面腐食点検ＡＩの運用基盤を構築しました。
同社は2024年10月から、点検画像をＡＩで解析し、診断結果を提供するための基盤を開発・構築しました。
2025年4月からは、ＡＩの継続運用と高度化を支援しています。
ＥＮＥＯＳは、配管外面腐食による設備トラブルの防止に向け、全国の製油所へのシステム導入を進めています。
ブライセンは、ＡＩの運用環境とデータ整備の仕組みも構築し、継続的な運用を担当しています。
運用で蓄積するデータや知見を、ＡＩの精度維持・向上と品質改善に活用します。
今後は、アノテーションやデータエンジニアリングの知見を生かし、ＡＩ導入後の継続運用と高度化を支援します。

記事のポイント

1. 画像解析の運用基盤： 点検時に取得した配管画像をＡＩで解析し、診断結果を提供する基盤を構築しました。
2. 製油所展開に対応： ＥＮＥＯＳが進める全国の製油所への導入拡大や、検知・判定項目の拡充を支援します。
3. データで精度を改善： 運用で得られるデータと知見を活用し、ＡＩの精度維持・向上につなげます。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： 導入時のモデル精度だけでなく、点検データの整備や継続的な評価・改善まで含めた運用体制を、計画段階から設計する必要がありそうです。
• AI導入支援事業者： モデルを納品して終えるのではなく、現場データの蓄積やアノテーション、判定項目の拡張まで担う継続支援が、提供価値の差別化につながる可能性があります。
• 製造業の現場管理者： 複数拠点へ展開する際は、点検画像や診断結果を共通の仕組みで管理し、拠点ごとの知見を全体の精度改善に反映する運用が求められそうです。

このニュースの背景

ＥＮＥＯＳは、配管外面腐食に起因する設備トラブルの防止に向け、点検ＡＩを活用した配管腐食管理システムの全国製油所への導入を進めています。
今回の取り組みでは、点検画像の解析結果を業務で利用するための運用環境に加え、データを継続的に整備する仕組みが整えられています。
導入製油所の拡大や検知・判定項目の拡充を見据え、運用で得られるデータと知見をＡＩの精度維持・向上に活用する流れが示されています。

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