3つのステップで交通インフラの維持・管理を自動化

私たちが日々使用している道路、橋、トンネルなどの交通インフラの持続的な維持は、少子高齢化に伴う生産労働人口の減少、老朽化するインフラの拡大、働き方改革推進、コスト高騰などの要因により、将来的に困難な状況になると予測されています。マクニカは、この社会課題に対応するため、スマートな交通インフラのメンテナンス手法をご提供します。まず、自動運転車両、ロボットなどの自律型モビリティを活用しセンシングデータの収集を行います。そして、得られたセンシングデータからAIが自動で交通インフラの状態分析を行い、最後にその結果をクラウドシステム上で可視化します。マクニカのデータプラットフォーム、MMDP（Macnica Mobility Data Platform）を用いて、センサー、AI、デジタル技術を最大限活用して、維持可能な交通インフラの実現を目指します。

①モビリティによるセンシングデータの収集

自動運転車両、ロボット、ドローンといった自律型モビリティや普段使っている自動車、2輪車、自転車にセンサーを搭載します。また、スマートフォンを活用することもできるので、スマートフォンのセンサーを使って小型モビリティに搭載する自由度もあります。モビリティにセンサーを搭載して、走行している周辺環境のセンシングとそのデータ収集を行います。

②センシングデータの分析

車両に搭載されたカメラ映像をAIが自動で分析、道路のひび割れの分類をします。また、カメラ映像だけでなく、振動センサーやLiDARといった他のセンサーとも組み合わせることで精度向上や他の地上構造物の異常を検出することができます。

AIによるデータの分析では、マクニカのAI専門組織のARIH（AI Research & Innovation Hub）が課題解決の協力をします。最新AIモデルの研究・調査、実装を行い、対象物の問題点を洗い出します。

③データプラットフォーム上での可視化

道路の分析結果と位置情報を統合して、結果をAIの社会実装サービスであるRe:Alizeのデータプラットフォーム上に可視化します。このとき、道路の異常状態をフィルタリングして表示したり、異常箇所の傾向から補修・修繕すべき道路をサジェストする機能を追加したりするなど、システムの進化・高度化を続け、インフラの維持・管理の優先度が一目でわかるように見える化します。

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