管理人のイエイリです。

全国には約73万橋もの道路橋がありますが、老朽化のスピードは想像以上です。国土交通省の調べによると、建設後50年を超える橋は2030年には5割、2040年には7割を超える見込みです。

一方で、橋梁点検の現場では「熟練技術者の不足」「判断基準のばらつき」「点検後の事務作業の負担増」という三重苦が続いています。

特に、損傷の種類や程度を正確に判断する作業は、現場での経験を積む必要があり、だれもがすぐにできる作業ではありません。

こうしたお困りごとに対し、鹿島建設と青森県は、橋梁の損傷・健全度診断を支援するWebシステム「BMStar_AI」を共同開発し、運用を開始しました。

橋をスマホやタブレットで撮影した瞬間に、

ナ、ナ、ナ、ナント、

AIが損傷の種類や健全度

を判定してくれるのです。（鹿島建設のプレスリリースはこちら）

スマホやタブレットで「BMStar_AI」を開き、損傷箇所を撮影する（以下の写真、資料：鹿島建設）

すると損傷診断結果が即座に表示される

健全度の診断結果画面

「橋梁をスマホでのぞくと診断結果がわかる」という感覚で使えるので、経験が浅い技術者でも一定レベルの診断ができ、現場判断のスピードアップにもつながります。

BMStar_AIは、熟練技術者が蓄積してきた点検データをAIに学習させており、コンクリート橋ではひび割れ、剥離・鉄筋露出、漏水・遊離石灰を区分評価します。鋼橋では撮影画像から直接、健全度診断を行えます。

コンクリート橋の損傷の判定基準は国の「橋梁定期点検要領（令和6年7月）」、鋼橋の健全度診断は青森県の評価基準に基づいて行います。

Webシステムのため、スマホから撮影→登録→診断までを現場で完結できるのも特長です。

このシステムでは、カメラで撮影した複数枚の写真を一括で読み込み、

AIがまとめて診断

することもできます。

橋梁点検では何十枚、何百枚という写真を撮影しますが、それらを1枚ずつ整理する従来の方法では事務作業の負荷が大きくなりがちでした。

その点、BMStar_AIは、写真の一括処理により後処理の手間が削減され、点検サイクル全体の効率化に寄与します。

BMStar_AIのうち、剥離・鉄筋露出および漏水・遊離石灰の検出・区分評価機能については、鹿島建設のグループ会社であるリテックエンジニアリング（本社：東京都港区）から発売されています。

同社では2025年11月現在、期間限定で無料お試しキャンペーンを行っています。AIで橋梁点検作業のDX（デジタルトランスフォーメーション）を体験したい方は、試してみてはいかがでしょうか。