車載カメラのAIで無申告の道路工事を検知、発見件数4倍の岡山ガス保安巡回

巡回用の車両も映像を集めるサーバーも自前で持たない構成にしたことが、この取り組みを成立させた最初の分かれ目だと考えられます。岡山県内でバス・タクシーを運行する両備グループの車両80台にドライブレコーダーを載せ、日常の営業運行のついでに県内を撮り続ける形にしました。モビリティのパートナーを自ら探す必要がないこと、設備を導入せずサービスとして利用できることが選定の決め手として挙げられており、映像を集める負担をすでに毎日走っている事業者の動線に相乗りさせた点がこの設計の要です。

検知結果をそのまま人の目に流さない仕組みも効いています。AIが拾うのは道路上の工事全般で、その多くは申請済みの工事ですから、そのままでは確認対象が膨れ上がってしまう。そこで、通常業務で使うGIS上に申請済み工事の情報を展開できる保安管理システムを構築し、AI道路工事検知ソリューションの出力と突合して、確認が必要な未照会工事だけを残す流れを作りました。従来は手入力のExcelで管理していた工事情報をデータとして投入したことが、この突合を機能させています。

実装の可否を、検知率と網羅率がともに8割という具体的な線で判断した進め方にも注目したいところです。何台のバス・タクシーを走らせれば道路の網羅率が上がるのかを検証しながらAIの学習を重ねる手順は、完成を待たずに区切りを置く判断であり、通常業務を回しながらのチームが息切れせずに続けられた理由でもあるでしょう。運用側にも、カラーコーンや矢印看板、重機、作業員といった要素に点数を付けて高スコア案件から確認するスコアリングや、誤検知を戻せばAIが学ぶ流れが組み込まれています。