グローバルなインフラ産業は、いま重要な技術的転換点を迎えています。数十年にわたり経済成長を支えてきた橋梁やトンネルといった中核インフラが老朽化し、世界的な安全問題として顕在化したことで、これらの資産をより効率的に管理するためのデジタル・トランスフォーメーション（DX）が加速しているためです。

構造ヘルスモニタリング（SHM: Structural Health Monitoring）の世界市場規模は、2025年には約36億ドルに達し、年平均18.5％を超える急速な成長が見込まれています。その背景には、深刻な現実があります。米国土木学会（ASCE）が2021年に発表した報告書によると、米国のインフラ全体の評価はC−にとどまり、とりわけ橋梁の42％が築50年以上であることが明らかになりました。

問題が発生してから復旧する「事後対応」型アプローチには、すでに限界が見えています。市場は、AI技術を活用して崩壊の兆候をあらかじめ捉え、先手を打って対応する予知保全（PdM）へと急速にシフトしつつあります。

橋梁およびトンネルの管理を統括するK社もまた、こうした時代的要請に直面していました。既存の検査手法に内在する非効率と安全の死角を解消するため、K社はSuperb AIと連携し、次世代AI検査システムの構築プロジェクトに着手しました。

課題：数週間におよぶ道路規制と「見えない」リスク

K社が直面していた最大の課題は、従来の「目視ベース」の精密安全診断手法が抱える構造的な限界にありました。

1. 主観的判断と見逃しのリスク: 従来の検査では、熟練したエンジニアがロープや特殊車両を用いて橋梁の桁下やトンネル内部に直接接近し、目視で損傷や欠陥を確認していました。この方法では、検査品質が作業者の経験値やその時々のコンディションに大きく左右されます。とりわけ、将来的に構造物崩壊につながり得る「初期の微小ひび割れ」や「コンクリート剥離の兆候」は肉眼での判別が難しく、安全上の見逃しリスク（死角）が常に存在していました。
   
2. 莫大な時間とコスト負担: 1基の大型橋梁を精密に点検するには、数週間から長い場合は数カ月を要していました。これは膨大な人件費を生むだけでなく、長期間にわたる車線規制や通行止めにより、多大な社会的コストを発生させていました。
   
3. AI導入を阻む現実的制約（データのジレンマ）: K社はこうした問題を解決するため、AIディープラーニングの導入を検討しましたが、すぐに「データのジレンマ」に直面しました。従来型の教師あり学習（Supervised Learning）ベースのAIモデルを学習させるためには、通常、数万枚規模の「欠陥画像」が必要とされます。しかし、崩壊の前兆のような致命的欠陥のデータは、その性質上きわめて稀であり、現実的なボリュームで収集することはほぼ不可能でした。
   
4. 現場の物理的制約: さらに悪いことに、橋梁内部やトンネル内は通信環境が不安定で、インターネット接続が困難な「オフライン環境」であるケースが少なくありませんでした。また、国家基盤インフラに関わる詳細な欠陥画像を、セキュリティ上の理由から外部クラウドサーバーへ送信することも認められていませんでした。

その結果、K社は「AIを学習させるための欠陥データが足りない」という問題と、「AIを現場で動かすためのネットワークがない」という二重の制約に苦しんでいたのです。

解決：データとインターネットがなくても動作するゼロショットAIシステム

Superb AIは、「データ不足」と「現場の孤立」という2つの根本的な課題を同時に解決するため、自社のビジョン基盤モデル（Vision Foundation Model: VFM）である「ZERO」をベースにした革新的なAI検査システムを提案しました。

コア技術1：ゼロショット（Zero-Shot）AI

ZEROは、数万枚もの「欠陥画像」を事前に学習させる必要があるという従来AIの常識を覆しました。少数の「正常状態」の画像だけを用いて、「健全な橋梁・トンネル表面」の基準パターンを高速に学習し、その基準から外れる「異常な兆候」を即座に検知します。これにより、「微小ひび割れ」や「腐食」、「漏水」など、これまで一度も学習したことのない新たな欠陥パターンであっても、ゼロショットで識別することが可能になりました。言い換えれば、「欠陥データがないからAIが使えない」という根本的なボトルネックを打ち破ったのです。

コア技術2：エッジコンピューティング（Edge Computing）

Superb AIは、AIモデルをクラウドサーバー上ではなく、検査車両や携帯型デバイスに搭載されたエッジデバイス上で直接動作するよう軽量化しました。これにより、インターネット接続が不可能なオフライン環境においても、AIがリアルタイムで推論を実行できます。インフラに関するすべての機微なデータは現場内で完結して処理され、外部への送信を行わないため、国家基盤施設に求められる厳格なデータセキュリティ要件にも完全に準拠しました。

AIベースの検査ワークフローの構築

ZEROモデルを中核として、K社の現場保守・点検プロセスに最適化されたAI検査ワークフローが構築されました。

1. リアルタイム映像解析: 検査員がカメラで橋梁の桁下やトンネル内壁を撮影すると、その映像が即座にAIモデルによって解析されます。
2. 即時の欠陥可視化: 「微小ひび割れ」などの異常兆候が検出されると、AIは当該欠陥の正確な位置と形状（高精度なマスク分割）、そして検出結果の信頼度（Confidence Score）を作業者のモニター上に直感的な形で表示します。
3. 自動的な履歴管理: 検出されたすべての欠陥は、画像データや「ひび割れの有無」といった分類ラベルに加え、橋脚位置やスキャン開始地点などの詳細な検査パラメータとともにデータベースへ自動保存されます。これにより、長期にわたる体系的な履歴管理が可能になりました。

成果：高精度な判断と迅速な対応による予知保全の実現

Superb AIのソリューション導入により、K社のインフラ保守業務には即時かつ定量的に測定可能なポジティブな変化がもたらされました。

定量的成果:

• 検出精度の向上: これまで目視検査では作業者の主観的判断により見逃されやすかった「初期の微小欠陥」が、AIによって統一された客観的な基準で検出されるようになりました。その結果、重大事故につながり得るリスクを事前に遮断できるようになりました。
• 検査時間とコストの削減: AIによるリアルタイム自動解析により、従来は1件の精密検査に数週間～数カ月を要していた点検時間が大幅に短縮されました。これにより、検査要員の人件費削減だけでなく、長期の道路規制に伴う社会的コストの削減にも直接つながっています。

定性的成果:

• 検査品質の標準化と客観化: 作業者の熟練度や体調に依存することなく、AIが24時間365日一貫した基準で検査を実施できるようになりました。その結果、検査品質の底上げと標準化が実現し、評価の客観性も大きく向上しました。
• データドリブンな意思決定: すべての欠陥データは、位置情報・画像・深刻度別に整理された形で、Superb Platform上へ自動的に蓄積されます。エンジニアは、属人的な「経験」に頼るのではなく、客観的なデータに基づいて補修工事の優先度を決定し、限られた予算を最適に配分することが可能になりました。

以下の表は、従来の目視検査とSuperb AIベースの検出システムの主要な違いをまとめたものです。

「検出」から「予知保全」への拡張

K社のイノベーションは、単なる欠陥検出の自動化にとどまりませんでした。本プロジェクトを通じて、最も重要な資産である「データ」が体系的に蓄積され始めたことが大きな転換点となりました。

蓄積された欠陥データを分析することで、「どの橋脚で」「どのような気象条件下で」「どのタイプの」微小ひび割れが、「どれくらいの速度」で進行するのかを、客観的なパターンとして把握できるようになりました。

これは、「故障したら修理する」という事後的なメンテナンスから一歩進み、欠陥の進行速度を予測して「あの橋梁は6カ月後に補修が必要になる」といった先回りの対応を可能にする予知保全（PdM）システムの強固な基盤を築いたことを意味します。

エネルギー分野における予知保全（PdM）市場が、2025年に22億5,000万ドル規模へ達し、年平均25.77％の成長が見込まれているように、インフラ分野においてもデータドリブンな予知保全は、運用効率化と安全性向上の両立を図るための中核戦略となりつつあります。

K社の事例は、「欠陥データの不足」や「現場ネットワークの制約」を理由にAI導入を躊躇していた多くのインフラ管理事業者に対し、明確な解決策を提示するものです。

橋梁やトンネルですでに実証されたこの「ゼロショットAI＋エッジコンピューティング」ソリューションは、ダムや送電塔、プラント設備、航空機胴体検査など、カメラベースのモニタリングが必要でありながら、同様の制約（データ不足、オフライン環境、厳格なセキュリティ要件）を抱えるあらゆる重要インフラに対して、即座に展開することが可能です。