製品概要

インフラ設備の一次外観目視点検をAIで代替・自動化するソリューション。画像から錆・ひび割れ等の劣化を検出し、劣化度をスコア化・優先度判定、報告書まで自動生成する。

解決する課題

  • インフラ点検員の高齢化・人手不足による点検遅延
  • 人手目視では見落としや判定ばらつきがあること
  • 広範囲・高所設備の点検に多大な労力と危険を伴うこと

主要特徴

  • 一次点検の自動化 – 非破壊の目視点検フローをAIが代替し工数削減・均質化
  • 検知項目の網羅 – サビ・クラック・剥離・漏水など劣化7種＋計器異常値まで対応
  • 劣化度のスコア化 – 劣化箇所を定量評価し高・中・低に自動ランク分け
  • 構造物ごと優先度提示 – 構造物面積に対する劣化率を算出し補修優先度を客観評価
  • 報告書自動作成 – 既存フォーマットで結果出力し点検報告業務を自動化

技術仕様

対応材質
金属構造物（鉄塔・配管など） コンクリート構造物（橋梁・トンネル等）
対応形状
平板（シート・板状） 円筒（棒・パイプ状） 複雑形状（異形）
検出対象欠陥
変色 ヒビ 腐食（サビ）
検出精度 98%
照明条件 特になし（通常の可視画像・動画で解析。将来は赤外映像にも対応予定）
ライン対応 オフライン

測定条件補足

錆検知エッジ版では撮影画像1枚を数秒～数十秒で解析（オフライン環境）

導入事例

電力インフラ設備の定期点検（橋梁・鉄塔など）

導入効果：

ドローン+AIによる点検で約80%の作業工数削減を達成 詳細を見る

変電所設備の異常監視（PoC）

導入効果：

AI映像解析によりひび割れ・サビ・部位破損など外観異常を自動検出（実証実験） 詳細を見る

推奨シナリオ

検査員不足・人件費高騰