AI活用の具体的な展開

2018/12/19

1.AIに対する期待は、大きい。では、どう使うのか。その基本的な考え方の一つを提案してみたい。

2.先ずは、AI利用に関する全体フローを想定してみよう。

3.全体フローにおける業務手順の内容の説明
　次に、全体フローを構成する手順の内容に関して説明しよう。

業務手順番号	業務手順名	業務内容
①	期待成果・目的の設定	AI技術により何を実現したいのかを明確にする。
②	処理結果想定	AI技術により処理して結果として何を買いとして求めるかを明確にする。
③	利用可能情報	AI技術によって処理する対象情報を明確にする。
④	AIツール設定（選択・開発）	目的・情報の性格を勘案し、最適なAIツールを開発、乃至、既存のものから選択する。
⑤	情報の基本処理	利用可能情報の状態を精査し、情報の整合性・ノイズの除去・必要な負荷情報・種別等を補強する。
⑥	AIツールにより情報処理	クレンジングされ、適切なタグ情報を有する情報をAIツールによって処理する。
⑦	正解情報	正解情報の設定を行う。
⑧	比較検証	AIツールで処理された結果と正解情報を対比し、AIによる処理が正しい結果を判定しているかを検証する。
⑨	処理結果評価	検証結果を評価する。
⑩	AIツール調整	エラー検証に基づき、 AIツールのロジック改訂をする。
⑪	処理結果評価	エラー検証に基づき、入力情報のノイズ当不適切部分の調整や必要情報の付加を行う。
⑫	再試行	⑦～⑪の作業を実施したうえで再試行し、正解率を上げていく努力を重ねる。

4.具体的な利用の可能性

　当社がこれまで取り組んできた社会資本（橋梁・河川・道路・その他）の点検・保修分野において、定期点検等による膨大な情報が蓄積されつつある。コンクリート構造物における変状評価（変状の種別と劣化度合い判定等）支援システムを構築し、膨大な蓄積情報を適切に処理し、AIシステムを活用することにより、判断業務の効率化・高度化が実現できる。
社会資本の点検分野においても、画像認識を出発点とし、動画認識（道路状況点検）などへと対象が拡大し、打音情報などの音声などの情報、更には、IoTから取得される様々な情報を組み合わせた（マルチモーダル）認識に発展すると期待されている。マルチモーダルな認識が実現すると、損傷評価を総合的に観測することが可能になるので、より精度の高い高度な変状評価が期待できます。
しかし、AIによる結果で100％問題解決をするという視点は、不適切で、人間の判断を支援するツールとして上手に使うという視点が大切であろう。