管理人のイエイリです。

国土交通省は、平常時や災害時の通信手段として、全国に約1000基の通信用鉄塔を保有しています。

これらの多くは建設から数十年が経過し、老朽化対策が急がれています。これまでは作業員がロープなどでぶら下がりながら、高所作業によって、錆や亀裂の状態などを目視で判別していました。

しかし、人手不足によって高所技術者が不足しており、点検業務の効率化や作業の安全可が課題となっています。

そこで富士通とケーネス（本社：東京都港区）は、

ナ、ナ、ナ、ナント、

ドローンとAI

による画像解析技術を行い、通常の目視点検と遜色ない判定が行えることを実証したのです。（富士通のプレスリリースはこちら）

従来のロープアクセスによる目視点検（左）と、ドローン+AIによる画像解析を活用した点検イメージ（右）（以下の写真、資料：富士通）

この実証実験は2023年10月～2024年3月に、国交省関東地方整備局管内の通信用鉄塔で行われました。

高解像度カメラを搭載したドローンで、通信用鉄塔の外観を撮影し、その画像を富士通の画像解析AI（人工知能）によって錆の箇所を抽出しました。

さらに、建設電気技術協会（所在地：東京都港区）の「通信用鉄塔及び反射板定期点検要領（案）」の基準により劣化度を4つのレベルに区分しました。

劣化度の判定は、鉄塔の本柱、腹材、二次部材の部材ごとに分けて行い、通常の目視による点検と遜色ない精度で判定できていることが確認されました。

通信鉄塔の写真（左）と部材ごとに錆を検知したイメージ（右）●

さらに、これらのデータを集計し、従来の目視点検では困難だった、鉄塔全体の

劣化度を定量的に評価

することも実現したのです。

踊り場付近の本柱、腹材、ボルト・ナット、二次部材に分けて、劣化度を定量的に集計したイメージ

最終的に、これらの点検結果は富士通の「Fujitsu維持管理ソリューション」によって、地図上にマッピングするとともに、3Dモデル上に表示した錆検知結果と連携・管理することで、維持管理を効率化できたとのことです。

国交省のインフラ管理も、今後、IT化がますます加速していきそうですね。