LLMで迅速構築、AIが自動解析するインフラ点検・構造物劣化診断ソリューション

For Various Industries 業界別活用例

01. 建設・土木業（構造物点検・劣化診断）

活用例

トンネル、橋梁のひび割れ・剥離箇所をAIが自動検出・分類。

ドローンやカメラで撮影した広範囲のインフラ画像を瞬時に処理。

過去の検査データとAI分析結果を紐づけ、劣化の進行度を予測。

効果

目視検査に比べ、検出漏れを削減し、検査品質が向上。

現場での検査時間を大幅に短縮し、作業効率が向上。

計画的な補修工事が可能となり、維持管理コストを最適化。

02.交通インフラ業（鉄道施設保全・安全性向上）

活用例

鉄道沿線構造物（高架橋、線路）の微細な損傷を自動で特定。

検査結果を即座にダッシュボードで共有し、緊急度の高い箇所を特定。

定期的なデータ収集により、施設全体の健全性を時系列でモニタリング。

効果

検査員の負担軽減と、深夜・閉鎖時間外の効率的な検査を実現。

早期に異常を検知することで、重大事故のリスクを低減。

施設の安全基準維持に必要なデータドリブンな意思決定を支援。

03.製造業（設備保全・品質管理）

活用例

生産ラインの稼働設備や配管の亀裂、錆等を画像から検出。

製品の外観検査に活用し、微細な不良やキズのパターンを学習・判定。

危険区域や高所にある設備の遠隔点検にAIを適用し、人件費を削減。

効果

設備の予期せぬ故障（ダウンタイム）を未然に防止。

人のばらつきのない一貫した品質基準での検査を実現。

検査担当者の安全確保と、専門知識に依存しない検査体制の確立。