Airionとベイシスがガスメーター設置精度判定AI開発を開始、BLASとの連携で業務効率化を実現へ

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

PR TIMES より

記事の要約

Airion株式会社とベイシス株式会社は、ガスメーターのNCU設置精度を自動判定するAI開発の実証実験を2024年11月25日より開始した。BLASとの連携により、ガスメーターのタイプ識別からケーブル配線の正確性判定まで、これまで目視で行っていた確認作業を効率化することが可能になるだろう。^[1]

ベイシスが開発するBLASでは画像認識AIやRPAを活用し、シリアルナンバーの照合や計量メーターの指針値確認などの作業効率化を実現してきた。今回の開発によって設置状況の確認業務における工数削減と設置精度の向上が期待できる。

実証実験完了後は開発したAIとBLASの連携を行い順次現場での活用を開始する予定だ。両社の協力関係を強化することで他分野や他システムへの応用も視野に入れており、業界全体での技術革新推進を目指している。

項目	詳細
既存の自動化範囲	シリアルナンバー照合、計量メーター指針値確認
新規開発の対象	ガスメータータイプ識別、ケーブル貫通口検出、配線正確性判定
期待される効果	確認業務の工数削減、設置精度の向上
今後の展開	現場活用開始、他分野・他システムへの応用

画像認識AIとは、人工知能技術を用いて画像データから特定の情報を抽出し解析する技術のことを指す。主な特徴として、以下のような点が挙げられる。

ベイシスの開発するBLASでは、画像認識AIを活用してシリアルナンバーの照合や計量メーターの指針値確認を自動化している。特許取得済みの技術により、従来は人手に頼っていた確認作業の効率化を実現している。

画像認識AIによる設置精度の自動判定は、作業効率の向上だけでなく人的ミスの防止にも大きく貢献する可能性を秘めている。特にガス設備のような安全性が重要視される分野において、AIによる確認作業の標準化と精度向上は非常に重要な意味を持つだろう。

今後の課題として、様々な設置環境や機器の種類に対応できるようAIの学習データを充実させる必要がある。また、AIの判定結果の信頼性を確保するため、人間による確認作業とのバランスを取りながら段階的に自動化を進めていく必要があるだろう。

将来的には、ガスメーター以外のインフラ設備の設置確認にも応用できる可能性がある。両社の技術力を活かした展開により、インフラ業界全体のDX推進と作業品質の向上が期待できる。

^ PR TIMES. 「Airion、ベイシス株式会社と共同でガスメーター設置精度を自動判定するAI開発を開始 | Airion株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000006.000118893.html, (参照 24-11-26).

※上記コンテンツはAIで確認しておりますが、間違い等ある場合はコメントよりご連絡いただけますと幸いです。