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公開：2025-05-23

生成AI活用 橋梁診断支援AI実証実験で作業時間57%削減、技術継承とコスト最適化に貢献

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

• 生成AIを活用した橋梁診断支援AIの実証実験を実施
• 長崎県内の13橋梁を対象に診断案作成の効率化を確認
• 橋梁診断業務の効率化、技術継承、修繕コスト最適化に貢献

産官学連携による橋梁診断支援AIの実証実験結果

NTTコムウェア、長崎大学、溝田設計事務所、長崎県建設技術研究センターは、2025年4月～5月に、生成AIを活用した橋梁診断支援AIの実証実験を実施した。この実験では、長崎県内の13橋梁を対象に、点検データを基に生成AIを用いて橋梁の健全性や所見などの診断結果案を作成したのだ。

実証実験の結果、1橋あたりの診断にかかる作業時間が約57%削減されたことが確認された。さらに、診断結果のばらつきが抑制され、修繕コスト最適化につながる示唆が得られたのである。

本実証実験は、橋梁診断業務の効率化、技術継承、修繕コスト最適化に貢献し、将来的にはメンテナンスサイクル全体をカバーした効率的な橋梁維持管理の実現を目指している。この取り組みは、老朽化が進む全国の橋梁の維持管理に大きな影響を与えるだろう。

生成AIを活用した診断案作成により、技術者の業務負荷軽減、熟練技術者でなくとも一定水準の診断が可能となり、技術継承の課題解決に繋がる可能性を示した。診断結果の均質化による修繕コストの最適化も期待できるのだ。

実証実験の概要

国土交通省 老朽化対策の取組み

生成AIによる橋梁診断支援

本実証実験で用いられた生成AIは、橋梁の点検データ（損傷の種類、箇所、進行度など）と参照データ（国土交通省や自治体の点検要領、診断ノウハウ）を入力として、診断案を作成する。

• 点検データの迅速な処理
• 熟練技術者の知識・経験の継承
• 診断結果の標準化と品質向上

これにより、橋梁診断の効率化と精度向上を実現し、安全で持続可能な社会インフラの維持管理に貢献できるのだ。

橋梁診断支援AIに関する考察

本実証実験は、生成AIによる橋梁診断の効率化と技術継承に大きな可能性を示した。作業時間の削減効果は顕著であり、人手不足が深刻化する建設業界において、大きなメリットとなるだろう。しかし、AIの判断の正確性や、予期せぬエラーへの対応など、今後の課題も残されている。

AIの判断精度向上のためには、より多くのデータと、より高度なアルゴリズムの開発が必要となるだろう。また、AIが誤った判断をした場合の責任の所在や、AIの導入による技術者の雇用への影響についても、慎重に検討していく必要がある。

将来的には、AIによる劣化予測や修繕計画策定支援など、橋梁メンテナンスサイクル全体へのAIの活用が期待される。AIと人間の協働による、より効率的で安全な橋梁管理システムの構築を目指していくことが重要だ。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「産官学連携で生成AIを活用した持続可能な橋梁管理の実現へ | エヌ・ティ・ティ・コムウェア株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000022.000126160.html, (参照 25-05-23).
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