東芝と東芝デジタルソリューションズは11日、高速道路で重大事故につながる可能性のある路面の穴（ポットホール）を、リアルタイムで高精度に検知する路面変状検知AI（人工知能）を開発したと発表した。中日本高速道路（NEXCO中日本）と共同で実証実験を実施し、技術の有効性を検証。検知システムの実用化にメドが立ち、2024年度にも導入をめざす。ほかのインフラ点検などへの横展開も考えられそうだ。

　国内では、開通から30年を超える高速道路が5割以上。高速走行や交通量の多さで摩耗し、老朽化による路面変状の発生頻度の増加が顕在化している。

　特に、走行中にハンドルを取られて重大事故につながる危険があるポットホールは、NEXCO中日本管内の高速道路で2019年度には約3200件の発生を確認。初期の状態では路面変状が現れにくく、変状が確認されると比較的短期間で路面損傷へ進む特徴があり、早期の発見・修繕が不可欠とされる。

　未然に防ぐため、高効率・高精度な日常点検の実施が重要となる中、点検は通常、点検員が車両に乗り込み、路面や標識などさまざまな点検対象の確認を目視で実施。緊急補修を要するポットホールを確認すると、安全に停車できる場所を探して降車し、現場で写真を撮影したり、道路管制センターへ知らせたりしている。

　ただ、停車が難しく、次のインターチェンジまで行き、降りて再び同ルートを通ってポットホール付近に向かうといったように、時間的ロスが大きいケースも生じる。また、目視による点検は、点検品質のばらつきにもつながる。

　またAIを活用する従来の方式では、学習データの作成に多大な時間とコストがかかる。また、学習データと異なる変状や道路への適用が難しく、検知漏れや誤検知が大量に発生するという課題がある。

　そこで東芝は、変状の有無を選別して学習するだけで、画像内の各画素の変状度合いから変状の有無と変状の箇所を推定する弱教師学習型の技術を開発した。

　汎用道路モデルと比べ、検知精度を大きく向上。また、路面外の過検出も抑え、高速で走行しながらポットホールの可能性がある箇所をリアルタイムに検知可能なことを確認した。

（12日付電波新聞／電波新聞デジタルで詳報予定です）