キヤノン×東京科学大、デジタル画像とAI活用で橋梁点検を革新

2025年5月19日、キヤノン株式会社は東京都大田区、国立大学法人東京科学大学と共同で、橋梁点検におけるデジタル画像とAI技術の活用を検証したと発表した。
現地作業の効率化や住民への影響低減を狙ったこの試みは、土木学会の論文集にも採択されており、今後の橋梁保守のDX推進に一石を投じるものだ。

AIと画像解析で橋梁点検を効率化　目視と同等の精度を確認

キヤノンは、東京都大田区および東京科学大学と連携し、橋梁点検においてデジタル画像とAI解析を活用した検証を実施した。
対象は鉄道線路の上をまたぐ跨線橋や、高所作業が必要な横断歩道橋である。これらの橋梁は点検作業に時間や物理的制約が多く、従来は夜間の作業や交通規制が必須だった。

今回の検証では、現地で撮影した画像を持ち帰ってAIで分析した結果、近接目視と同等の精度が得られた。跨線橋においては夜間の短時間作業においても対応が可能となり、作業者の負担軽減に寄与する。
さらに、望遠レンズ付きミラーレスカメラを使用して道路脇から撮影する手法により、横断歩道橋でも日中の交通規制を回避した点検が可能となった。

これらの成果は論文として取りまとめられ、公益社団法人土木学会の「AI・データサイエンス論文集」に採択されている。作業効率の向上と住民生活への影響低減を両立させた点が評価されている。

インフラ点検のDX加速へ　導入コストと標準化が課題に

今回の取り組みは、老朽化インフラの増加に対し限られた人員と予算で点検・維持を行う現場にとって、現実的な打開策となりうる。
特にAIと画像解析の組み合わせにより、目視点検と同程度の結果が得られる点は、定量的な検証に裏打ちされた大きな成果である。

また、現地作業が「撮影のみ」となることで、作業者の安全性確保や労務負担の軽減にも寄与する。交通規制の回避によるコスト削減や、住民への迷惑を最小限に抑える効果も見込まれる。

一方で、全国の自治体で同様の運用を進めるには、機器の導入コストや、AIモデルの精度・仕様の標準化が課題となるだろう。
すでに土木学会などが主導する形で検証事例が共有されつつあり、公共インフラ分野でのAI活用が制度面からも整備される動きが求められる。

今後の展開としては、今回の成果を基に他の自治体や民間インフラ事業者への導入拡大が予測され、インフラ点検分野におけるAI活用が本格化する可能性がある。

なお、この論文の詳細は、5月26日に開催される「デジタルツイン・DXシンポジウム2025」にて発表予定である。インフラ管理におけるDX推進の象徴的事例として注目を集めそうだ。