インフラ業のAI活用事例5選「検査の作業時間を半減」ほか
AI..
画像はUnsplashより
「AIで何ができるのかわからない。どうやって勉強すればいいのか？」
「◯◯業界でのAI事例はどういったものがあるのか？」
「良いベンダーを知らないか？」
AI専門メディア「Ledge.ai」を運営するレッジは、メディアやイベント運営、AIコンサルティング事業を通して、AIの導入検討している企業の担当者から、さまざまな質問を受けてきました。企業がAIを自社のビジネスに導入する際、必ずと言っていいほど、先行する他社の事例から探し始めるケースが多いからです。
そこでレッジは、AI活用事例をまとめたプラットフォーム「e.g.（イージー）」をリリースしました。e.g.は、国内外のAI活用事例を網羅的に集め、わかりやすく解説した検索プラットフォームです。ユーザーは事例を無料で検索・閲覧・保存したり、e.g.上で事例掲載企業に問い合わせしたりできます。
本稿では、e.g.に掲載しているAI活用事例から「エネルギー・インフラ業でのAI活用事例」を5つ紹介します。
ディープラーニングを用いてインフラ施設の劣化診断業務の効率化を実現
実施企業：
社名非公開
目的：
インフラ施設の劣化箇所検査の自動化
概要：
株式会社日立製作所は、ディープラーニング技術によりインフラ施設の劣化箇所の画像を学習させた
効果：
認識率90%以上を記録
リスクが低減し安全面の向上も実現
課題・背景：
インフラ施設を点検可能な専門家が不足していることに加え、リスクの点からも危険な場所での作業を避ける必要があった。
道路下の空洞調査データ解析をAIで自動化し作業時間を半減
実施企業：
川崎地質株式会社
目的：
道路下にある空洞検査作業の負担軽減
概要：
川崎地質株式会社は、経験と人員が必要だった道路下の検査作業を富士通株式会社のAIを導入することで自動化し、作業時間を半減させた
効果：
作業時間の半減
約100%の異常検知精度を達成
課題・背景：
道路下にできる空洞の探査は、100kmあたり1000~2000にも及ぶ莫大な量の探査データを5~6人がかりで確認する必要があり、およそ1ヶ月かかるとされていた。さらに人の目で行うデータ解析は客観性を伴わないため、空洞を見逃す可能性もあった。
予知保全AIによってデータ分析を効率化・高度化し、センサーデータ異常の予兆を検知
実施企業：
大阪ガス株式会社
目的：
予知保全の実現
概要：
大阪ガス株式会社はブレインズテクノロジー株式会社の予知保全プラットフォームを用いてセンサーデータの異常予兆を検知
効果：
誤検知を抑えつつ最長で1週間前に予兆を検知することが可能に
課題・背景：
ビジネスアナリシスセンターでは従来より設備機器に取り付けられたセンサーデータを分析し、予知保全を実現させる取り組みを進めていた。蓄積されたデータは人間では捌ききれないほどのデータ量に増大。予知ロジックの開発システム構築現場導入業務改革やビジネス展開をスピーディに実行するためには、より効率的な分析が必要だった。そのためのソリューションとして利用可能なデータ分析基盤を検討していた。
都市ガスに関するお問い合わせにチャットボットを導入しカスタマーサポートを向上
実施企業：
京葉瓦斯株式会社
目的：
電話受付対応の効率化と利便性の向上
概要：
京葉瓦斯株式会社は、株式会社コンシェルジュのチャットボットを導入し問い合わせ対応の質を向上
効果：
24時間対応や災害時対応を可能に
社員の負担軽減
課題・背景：
今までの問い合わせ対応は社員が全て電話窓口にて行っており、問合せ内容によって窓口や受付時間が異なる等不便な点があったり、社員の負担が大きいという課題があった。また災害発生時は、問い合わせが集中しすぎるという問題もあった。
廃棄物収集の運搬業務をAI・量子コンピュータを活用することで労働時間の短縮およびCO2排出量を削減
実施企業：
三菱地所株式会社
目的：
廃棄物収集の効率向上
概要：
株式会社グルーヴノーツは、三菱地所株式会社と連携して、AIや量子コンピュータを搭載した世界唯一のクラウドプラットフォーム「MAGELLAZ BLOCKS」を開発し、あるエリア内の廃棄物に収集運搬するルートを最適化し、CO2排出量を削減
効果：
高精度でごみの排出量の予測を実現
廃棄物の収集運搬業務の効率化
運搬車の移動距離の最小化によりCO2排出量を削減
課題・背景：
三菱地所株式会社はグルーヴノーツ株式会社の先端技術に対する高い技術力や深い知見を評価し、「快適で豊かな人間性にあふれた街づくり」を目指すCaaS*を推進すべく、両社のデータ活用を通じた街・社会への新たな価値や事業の創出を目指していくつか社会問題解決のための検証実験を行った。ごみ収集の現場は長時間労働の削減や人手不足の解消が求められていた。 *Caas = City as a Service
無料で使えるAI事例プラットフォーム シェア機能なども搭載
e.g.は国内外のAI活用事例を網羅的に集め、わかりやすく解説した検索プラットフォームです。ユーザーは事例を無料で検索・閲覧・保存でき、事例掲載企業への問い合わせもe.g.上で可能です。事例は大きく業界別、用途別、技術別の3つの要素で絞り込み、ユーザーは求めている事例に短時間でたどり着けます。会員登録さえすれば、無料で使用可能です。
また、e.g.上に掲載している企業の一部には、事例掲載企業へ直接問い合わせることも可能です。さらに、気に入った・気になる事例を保存できる機能や、事例ページを共有できるシェア機能なども備えています。
これからAIの導入を検討している方、AIについて勉強している方などにすでにご利用いただいております。Ledge.aiでは今後もe.g.に掲載しているAI活用事例からピックアップして紹介していきます。Ledge.aiとe.g.あわせてチェックしてみてください！
引用先はこちら：インフラ業のAI活用事例5選「検査の作業時間を半減」ほか
