朝日航洋株式会社（本社：東京都江東区、代表：加藤浩士、以下、朝日航洋）は、企業の様々な課題を解決するためのAI（人工知能）ソリューション「AMY（エイミー）」を開発・提供する
Automagi株式会社（本社：東京都港区、代表：野呂堅太郎、以下、Automagi）と共に
3D点群データの自動仕分けを行うAIモデル搭載のツールを開発し同時に特許出願したことを、22年12月1日プレスリリースで公表している。
朝日航洋は、空間情報事業の社会インフラ点検分野において、ヘリコプターや計測車両を使用し、送電線などの電力設備を撮影・計測し解析を行っている。可視光のカメラだけではなくレーザ計測を行うことで、設備と植生の離隔や設置状況の異常の有無を立体的に確認している。
取得した３D点群データはあらゆる対象物が点の集まりで表されており、どの点がどの対象物を示しているのかは、これまでは全て人が目視で確認し、手作業で仕分け（フィルタリング作業）をしていた。その量は年間約5,000km、約1,700人日もの作業工数が発生している。この膨大な作業負荷に加えて、目視によるフィルタリング作業では、作業者による判定のバラつきが生じることが課題となっていた。
朝日航洋とAutomagiは上記の課題に対して、以下の2つの目的に沿ったAIソリューションの構築を行なった。
1）過去に分類を実施したデータが「ある」状況におけるクラス分類の省力化
2）過去に分類を実施したデータが「ない」状況におけるクラス分類の省力化
1）においては最適なアルゴリズムを活用し、2）においては深層学習（ディープラーニング）技術を活用。過去に点群フィルタリング作業を施したLASファイル(※)を教師データとして、約6万回の学習を行い構築。実証実験における最終精度検証の結果、1）2）ともに90%を超える実用的なツールが完成。このツールは、LASファイルを入力することで、自動的にフィルタリング処理がされた出力結果のLASファイルを画面で表示可能としている。
(※)3次元座標データファイル
<左：フィルタリング前、右：フィルダリング後>
その効果については、運用開始時点で最大60%の工数削減を達成。人による作業で発生していた仕分け判断のバラつき低減にも繋がっている。AIモデルは運用開始後も学習を重ねることで精度が上がるため、今後さらなる効果が期待できるとし、現在は朝日航洋内での実運用を通して本ソリューションの効果と利便性を高め、今後は電力インフラ維持管理などでの活用や、業界における課題の解決や他分野での応用を目指すとしている。
【オリジナル記事・引用元・参照】
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000097.000012535.html
https://www.aeroasahi.co.jp/news/494/
* AIトピックでは、知的財産に関する最新のトピック情報をAIにより要約し、さらに+VISION編集部の編集を経て掲載しています。
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