AI

エーアイ

公開：2024-12-05

リルズとNTTファシリティーズが建物点検の画像異常検知AIを共同検証、技術者の目視精度以上の検出率97%を達成

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）

記事の要約

• リルズとNTTファシリティーズが建物点検AIの共同検証を開始
• 画像異常検知AI「LiLz Guard」を導入し点検業務の効率化を図る
• 技術者の目視精度以上の検出率97%を実現

リルズとNTTファシリティーズの画像異常検知AI導入による建物点検効率化

LiLz株式会社とNTTファシリティーズは、施設管理技術者の担い手不足や労務費高騰の課題解決に向け、2024年12月から画像異常検知AI「LiLz Guard」の共同検証を開始した。東京・大阪エリアのNTTファシリティーズ管理建物13件において検証が行われ、技術者による目視点検の代替化を目指している。^[1]

画像異常検知AIによる建物の目視点検の代替化は国内初の取り組みとなり、検証の結果、技術者の目視精度以上となる検出率97%を達成することに成功している。防火シャッター付近の閉鎖障害物や給水・汚水制御盤のランプ故障など、多岐にわたる異常検知が可能となった。

2025年3月までの検証期間を経て、2025年4月からNTTファシリティーズ管理物件での本格運用開始を目指している。目視以外の五感代替ソリューションについても段階的に実証を進め、施設管理サービスの効率化と品質向上を実現する。

LiLz Guardの異常検知機能まとめ

LiLz社の詳細はこちら

画像異常検知AIについて

画像異常検知AIとは、カメラで撮影された画像から異常や不具合を自動的に検出するAI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。

• 機械学習による画像パターンの認識と分析
• 高精度な異常検知と自動判定機能
• リアルタイムでの監視と通知が可能

建物点検における画像異常検知AIは、技術者の目視点検を効率的に代替する手段として注目を集めている。リルズの画像異常検知AI「LiLz Guard」は、少量の画像データでAIモデルを構築し、ノーコードで容易に業務に組み込むことが可能となっている。

画像異常検知AIを活用した建物点検に関する考察

画像異常検知AIの導入によって、建物維持管理業界における人手不足の解消と点検業務の効率化が期待できる。技術者の目視精度以上の検出率を実現できることは、維持管理の品質向上にも大きく貢献することになるだろう。

一方で、AIによる異常検知の精度向上や誤検知への対応など、運用面での課題も存在している。画像異常検知AIの導入には、従来の点検ノウハウとAI技術の融合が不可欠であり、段階的な実証と検証を重ねることで、より効果的な運用方法を確立することが求められるだろう。

今後は目視以外の五感による点検業務のAI化も課題となってくる。音や振動、温度変化など、多様な sensor データを活用した総合的な異常検知システムの構築が、建物維持管理のさらなる高度化につながると考えられる。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「リルズ、NTTファシリティーズと点検AIの共同検証開始 | LiLz株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000066.000042105.html, (参照 24-12-05).

※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。

「AI」に関するコラム一覧「AI」に関するニュース一覧