ひび割れ・損傷検出AI
コンクリート構造物の写真をアップロードするだけで、ひび割れ・腐食・剥離・水害など6種類の損傷を自動判定。インフラ点検の効率化に。
検出可能な6種類の損傷
ひび割れ
コンクリートの亀裂。幅0.2mm以上は構造的な影響の可能性あり
対象: 橋梁、トンネル、ビル外壁
腐食・錆
鉄筋やボルトの腐食。コンクリート内部からの錆汁は要注意
対象: 鉄橋、手すり、鉄塔
剥離・欠損
コンクリート表面の剥がれ。鉄筋露出は緊急対応が必要
対象: 高架橋、建物外壁
水害・白華
水の浸入痕。白華(エフロレッセンス)は内部劣化のサイン
対象: 地下構造物、基礎
変形
構造部材のたわみ・座屈。荷重超過や地盤変動の兆候
対象: 橋脚、柱、梁
健全
目立った損傷なし。定期的な経過観察を継続
対象: 新築、改修後
AI点検ワークフロー
現場撮影
スマートフォンやドローンで構造物を撮影。近接撮影で微細なひび割れも捉えられます。
AI一次判定
アップロードされた画像をAIが自動分析。損傷種別と深刻度を即座に判定します。
レポート生成
点検結果を自動でレポート化。位置情報・撮影日時と紐付けて記録管理。
専門家確認
AIの一次判定結果を技術者が確認。要対応箇所の詳細調査計画を策定。
国土交通省「定期点検要領」との対応
| 健全度 | 状態 | AI判定との対応 |
|---|---|---|
| I(健全) | 構造物の機能に支障が生じていない | AI判定「健全」に対応 |
| II(予防保全段階) | 機能に支障はないが予防保全が望ましい | AI判定「経過観察」に対応 |
| III(早期措置段階) | 機能に支障が生じる可能性があり早期の措置が必要 | AI判定「要対応」に対応 |
| IV(緊急措置段階) | 機能に支障が生じており緊急に措置が必要 | AI判定「緊急」に対応 |
エッジAIで点検するメリット
●オフライン環境で即時判定
トンネル内部・山間部・地下構造物など通信圏外でも、端末上でAI推論が完結。撮影直後に損傷判定が得られるため、現場での意思決定が迅速になります。
●画像データを外部送信しない
インフラ構造物の画像は機密性が高い場合があります。エッジAIなら画像がクラウドに送信されず、端末内で処理が完結するためセキュリティリスクを低減できます。
●通信コスト・クラウド費用ゼロ
大量の高解像度画像をクラウドに送る必要がなく、API利用料も発生しません。数千枚規模の大規模点検でもランニングコストを抑えられます。
●現場で即フィードバック
撮影→判定が数秒で完了するため、見落とし箇所を現場ですぐに再撮影できます。従来の「持ち帰り分析→再訪問」のサイクルを大幅に削減します。
インフラ点検に必要なエッジAI機材
ブラウザでのデモ体験後、本格的にエッジAIでインフラ点検システムを構築するための推奨機材です。
Raspberry Pi 5 + AI Camera(IMX500)。現場の一次検証・PoCに手頃。
NVIDIA Jetson Orin Nano + AI Camera(IMX500)。複数カメラ・高精度・連続稼働に対応。
価格は目安(変動あり)。下のカードから用途に合うものを選んでください(全点を揃える必要はありません)。
大きなモデルの生成・推論や複数モデルの常時稼働には、Pi/Jetsonより大容量メモリ・高性能CPU/GPUを積める高性能ミニPCが快適です。
NVIDIA Jetson Orin Nano
最大67 TOPSのAI性能。複数カメラの同時処理や高精度モデルの実行に最適なエッジAIボード。
Raspberry Pi AI Camera(IMX500)
Sony IMX500搭載のAI処理内蔵カメラ。カメラ側でAI推論を実行し、ホストの負荷が極めて低い。
Raspberry Pi AI HAT+2(Hailo-10H)
2026年1月発売の公式GenAIアドオン。40 TOPS・8GB専用オンボードRAM搭載。hailo-ollama経由でNPU上のLLM推論にも対応(実測はHailo-10Hレビュー参照)。
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関連ガイド
関連デモ
AIモデルやAI推論を使わず、Canvasのルールベース画質確認、点検メモ、IndexedDBの端末内キュー、再接続後の同期判断を一続きで体験。エッジAI導入の前段となるオフライン業務基盤を確認するデモです。同期処理はシミュレーションです。
🟢 0MB(モデル不要)現場の音声をブラウザ内のWhisperで文字起こしし、道路橋の点検項目を参考にした独自JSONの下書きへ構造化。正式様式への準拠を示すものではありません。オフライン確認は既存文字起こし結果の再構造化のみで、Whisper文字起こしの再実行は対象外です。判定は点検技術者が最終確認します。
🟡 Whisper Small 約244Mパラメータ、ONNX int8 約190MB。Prompt API用モデルはブラウザ環境依存このデモを「実機」で使うには?
実測データで最適な機種を選び、つまずいたら原因→対処をたどれます。
業務への導入を検討中の方へ:このデモのような、入力に近い端末で処理する仕組みの設計・開発相談はLink Fieldへ無料で送れます。
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