東芝、インフラ・プラント設備点検向けAIを発表　曖昧な言語指示でも異常を検知

2025年9月12日、株式会社東芝は、鉄道や工場などの設備点検に用いる画像異常検知AIを開発したと発表した。
従来は難しかった曖昧な言語指示での検知条件設定を可能にし、社会インフラの保守効率化に寄与するとしている。

東芝、言語と画像を融合した新技術で高精度点検を実現

東芝が新たに開発したAIは、従来の画像解析技術に加え、現場で使われる曖昧な言語指示でも検知条件を指定できる点が特徴だ。これにより、鉄道や道路、電力設備など老朽化が進むインフラ施設での異常や変状を高精度に検知できるようになった。

背景には、従来のAIが大量の正常画像を必要としていた課題がある。
東芝はこれまで、少数の正常画像をもとに比較検知する「差分検知型画像異変検知技術」を開発してきたが、背景が複雑な環境では過検知を避けきれない制約があった。

今回の技術は言語と画像を組み合わせたAIモデル「VLM（Vision-Language Model）」を採用し、検知精度をさらに高めた。公開データセットを用いた検証実験では、従来手法と比べて過検知を約半分に抑制する成果を確認している。

具体的な適用例として、ドローンで撮影した橋梁の裏面や太陽光パネルの異常、走行中の車両に搭載したカメラから送電線や部品の異常を発見するなど、多様な現場での利用が見込まれる。

東芝は今後、鉄道システムやエネルギー関連事業部門と連携し、実用化に向けて精度向上とシステム開発を進める方針を示している。
またICT事業部門とも協力し、設備保守のデジタルトランスフォーメーションを支える新サービスの創出を目指す考えだ。

点検AIがもたらす省力化と新たな課題

今回の技術導入は、危険箇所での点検負担を軽減し、省力化と安全性向上を実現できるメリットが大きい。従来よりも少ない画像データで高精度な検知が可能になれば、現場のDX推進を加速させる効果も期待できる。

さらに、曖昧な指示でも条件設定ができる仕組みは、現場経験が浅い作業員でも活用しやすく、人材不足が深刻化するインフラ業界にとって重要な補完手段となり得る。
特に、橋梁や送電設備など遠隔地での作業ではドローンとの組み合わせが効率性を高めると考えられる。

ただし、AIシステムの開発・導入にはコストがかかるため、中小規模の事業者にとっては初期投資の負担が懸念される。
また、過検知を抑えたとはいえ完全にゼロにはできないため、現場での確認作業が引き続き必要になる点も留意すべきだろう。

将来的には、クラウドを介したデータ共有や複数現場での横断的な解析が進めば、より効率的なインフラ保守体制が整う可能性がある。東芝の取り組みはその布石となり、国内外で同様のソリューション開発を促す契機になると予測される。