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インフラ設備のスマート点検とは？課題と対策・製品を解説
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AI・人工知能におけるインフラ設備のスマート点検とは？
AI・人工知能のインフラ設備のスマート点検とは、従来の目視や手作業による点検に代わり、AI技術を活用してインフラ設備の状態を自動的かつ高精度に監視・分析する取り組みです。これにより、設備の劣化や異常を早期に発見し、予知保全や効率的なメンテナンスを実現することで、インフラの安全性と信頼性を向上させることを目的と しています。
各社の製品
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【自動車・自動運転向け】シミュレーション高速化 SimA
【宇宙用途向け】ロボボにゃん
【資料】AI技術を用いたモーションキャプチャーとその用途
【AI画像解析システム Ipsotek】重要なインフラと政府機関
国家インフラと政府機関は、我々の日常生活を支える不可欠なサービスを
提供する責任があります。
公共の安全とセキュリティ、治安維持と法律の執行は、今日の課題に対処
するために考慮しなければならない主要な側面です。
「Ipsotek」の優れたビデオ解析は、システムの効率と効果、セキュリティを
高め、パフォーマンスを向上する機能を提供します。
また性能は、周辺監視と敷地境界監視、そして複 数の容疑者の同時追跡にまで
及びます。
【特長】
■アクセスコントロール
・侵入者と共連れ検知
・安全なオフィスとデータセンターでの仮想ゾーニング
・異常な運転をする車両の検出
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
データグローブ『COBRA GLOVES』※オンラインデモ開催中
『COBRA GLOVES』は、指の反り、手の甲のアーチといった、
非常に細かい指の動きを高精度で把握できる、データグローブの新製品です。
5分以下の高速セットアップで、すぐに作業を開始できるほか、
センサーの取り外しが簡単で、サイズ違いのグローブへの付け替えもスムーズ。
一人ひとり違う指のサイズやスケルトン構造に対応するため
被験者の手指に合わせたスケルトンの作成、キャリブレーションポーズの作成 が可能。
【特長】
■センサー数：16 / 13 / 7（片手・両手・オプションセンサー）
■今までになかった手の平用センサー追加
■グローブから着脱可能なセンサー（左右兼用可能）
■指のサイズ・キャリブレーションポーズ編集可能
■センサーがついていない指骨のデータ補間はユーザーが調整可能
■指先が直接物に触れられるフィンガーレスグローブ
■ワンクリックで精度のよいキャリブレーションが可能
■磁場環境でも動作可能
ARM/SoC AI評価ボード『NanoPc-T4』
『NanoPc-T4』は、GPUとVPU加速処理を備えたARM/SoC AI評価ボードです。
周波数は1.4GHz。Cortex A-72を2コア、A-52を4コア持つ
6コア構成の高性能RK3399を搭載しています。
人工智能とディープラーニングの評価ボードに好適。AI(人工智能)と
ディープラーニングに関する技術サポート、受託開発可能です。
【特長】
■6コア構成の高性能RK3399を搭載
■周波数は1.4GHz
■4GB LPDDR3 RAM、16GB Flashメモリ搭載
■Android 7.1とLubuntu Desktopをサポート
■GPUとVPU加速 処理を備えている
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
AIソリューション
当社では、AI映像分析システム「AI-EYE」とAI最適化プランニング
システム「A!-Planner」といったAIソリューションをご提供しております。
「AI-EYE」は、CCTVビデオに映る人や物を認識するシステムで、
ディープラーニング技術を利用したエンジンをビデオ予測システムに
適用して過去データの分析、リアルタイム異常監視、未来状況予測等に
応用できます。
また「A!-Planner」は、工程・作業・スケジューリングなどの業務を
AIにより最適化計画します。ご要望の際はお気軽にお問い合わせください。
【ラインアップ】
■AI映像分析システム「AI-EYE」
■AI最適化プランニングシス テム「A!-Planner」
※詳しくはPDFをダウンロードして頂くか、お問い合わせください。
未来の防衛を担うテクノロジー：AIと位置情報技術の可能性
AI行動推定システム『AI-Behavia』
モーションキャプチャ【※オンラインデモ実施中】
光学式モーションキャプチャ『OptiTrack（オプティトラック）』は、誰でも簡単に1mm以下の精度で三次元動作計測が可能です。
人間の計測はもちろん、ドローンやロボットアームの計測・リアルタイム制御、VR分野等、幅広い分野で使用されております。
【特長】
■1mm以下の精度で三次元動作計測が可能
■キャリブレーションは約5分で完了
■最新版Motive3.Xソフトウェアにより、1kHzのハイスピード撮影、300剛体以上の計測 が可能
『Cobra Gloves』は従来では計測できなかった、指の開き・反りを計測できるフィンガーキャプチャグローブです。
IMUセンサーを使用したグローブは回転データ（ヨー・ピッチ・ロール）によって骨格モデルを推定します。
『OptiTrack』と一緒に使用すれば手の位置も同時に取得可能です。
【特長】
■指の開き・反りが計測可能
■ワンクリックキャリブレーション
■ヘッドマウントディスプレイと連携し、VR空間で自身の指を見ながら作業可能
※詳しくはカタログをご覧下さい。お問い合わせもお気軽にどうぞ。
【AI画像解析システム Ipsotek】重要なインフラと政府機関
リアルタイム地理的位置情報ソリューション『Edgybees』
『Edgybees』は人工知能と機械学習アルゴリズムを使用！防衛から災害対策まで幅広くサポート
画像やドローン映像を古い参考写真と整合させ、
比類のない精度で確認したい位置情報を特定することができるリアルタイム地理的位置情報です。
人工知能と機械学習アルゴリズムを使用し、タイポイントを検出し、数秒以内で数百箇所の位置合わせを実施。
天候や照明の違いなどは、空撮画像の特長を確認する能力に影響を
与えますが、当製品は完璧に位置を合わせ、新しい画像に正確な位置を追加することができます。
【特長】
■不正確動画・衛星画像は1m精度へ補正
■120ミリ秒のリアルタイム処理
■機械学習・AIを適応できるデータ態勢プロセスの自動化
■地理空間情報オーバーレイ・土地被覆時間とともに変化等を対応
■クラウド/オンプレミスサーバー運用
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
接触したことを検知する画像・映像解析AI「Casper」
【動画あり】『Roxy AI』はデータを綺麗にして精度を向上！
※説明動画がありますので、是非ご覧ください。
Garbage In, Garbage Out.
正しくないデータを学習したAIは使い物になりません。
事実、AI開発者は80%の時間をデータの整備に費やしていると言います。
最新の研究結果や最強のアルゴリズムを使えば何とかなる？
いいえ。データを軽んじては最強のAIも宝の持ち腐れです。
正常画像に紛れ込んだ見つけにくい不良を放置して学習したら
できあがるのは紛れ込んだ不良に似た特徴は検出しないAIであり、
それは期待したAIではありません。
人なら感覚的にわかることでも、AIは融通が利きません。
では、すべての正常画像をくまなくチェックして、
不良が確実に映っていないことを保証すればよいのでしょうか？
それができれば良いですが、途方もない時間と注意力が必要です。
Roxy AIは不適切なデータは紛れ込むものと考えます。
紛れ込んだ不適切なデータは取り除いて綺麗にすればよい。
Roxy AIではAIの学習プロセス全体を通してデータを綺麗にできます。
データを綺麗にし、AIが学習しやすい条件を整えます。
マーカーレスでモーションキャプチャ 「VisionPose」
VisionPoseは、カメラ映像から人の骨格情報をリアルタイムに検出する、高精度な姿勢推定AIエンジンのSDK（ソフトウェア開発キット）です。
解析から得た骨格データは、用途やジャンルを問わず商用利用や研究・開発に利用できます。
■特長
・人体30キーポイントを最大60FPSでリアルタイムに検出可能※PCスペックで変動
・2台のカメラで3D推論（Standard）と、1台のカメラで3D推論（Single3D）に対応
・すぐに使える２つの アプリを標準添付
・商用利用を含め、用途に制限はありません
・SDKとして提供しており、C#/C++/Swiftでの開発が可能
・追加学習が可能 ※追加学習はオプションサービスで、実施には条件があります
■利用分野
・スポーツの運動解析
・医療／リハビリの歩行解析
・産業／工場内の作業者の作業解析
・ロボットの動作解析
・ネットワークカメラ（IPカメラ）の映像解析・監視
・動物の骨格検出、姿勢検知
・エンタメ向け簡易モーションキャプチャー（ゲーム、アバター操作）
コンパイラフレームワーク『EdgeCortix MERA』
EdgeCortix 社のソフトウエアフレームワークであるMERAは、パブリックpipリポジトリからインストールすることで、業界標準のフレームワークで開発した標準またはカスタムCNN（畳み込みニューラルネットワーク）をEdgeCortix SAKURA Alコプロセッサを含むヘテロジニアスなプラットフォームで、シームレスにコンパイルおよび実行することが可能です。MERAは、Apache TVMを搭載しており、SAKURAのDNA Alエンジンを用いて、ディープニューラルネット ワークのグラフコンパイルと推論をシームレスに行うために シンプルなAPIを提供します。
また、プロファイリングツール、コードジェネレータ、ランタイムを提供し、簡単なキャリブレーションと量子化ステップを経て、事前学習済みのディープニューラルネットワークをデプロイすることができます。MERAは、PytorchやTensorflowliteなどの深層学習フレームワークで直接量子化されるモデルをサポートしています。
進まないDXはここからはじめる。デジタイゼーションとは（コラム）
昨今どの業界でも推進が求められている、デジタルトランスフォーメーション（DX）。生産性の向上や生産コストの削減、そして市場への迅速な対応能力の強化、データ解析などテクノロジーが提供する洞察力により、意思決定や新製品の開発が促進されるといったメリットから、特に製造業などの業界ではその重要性が語られています。
しかし、DXには段階があり、データの利活 用による効果を実感できるのは、最終ステップにたどり着いたときだといえるでしょう。
ではその最初のステップはといえば、日々の業務の中にあるデータの収集・デジタル化にあります。ここではまず、その基本となる作業「デジタイゼーション（＝デジタル化）」のメリットについて考えます。
※コラムの詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。
詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
【AIによる正確な顔認識！】顔認証システム、Ei-A100
【当製品の主な特長】
■Intel Atom E3950、およびIntel Movidius Myriad X VPU MA2485 x1を搭載
■超高精細なコンテンツ再生を実現するNVIDIA GeForce GT 1030グラフィックスを搭載
■Intel OpenVINOツールキット対応
■Edge AI Suite搭載
■独立4画面同時HDMI出力
■セキュリティアプリケーション用にTPM 2.0を搭載
■サイネージコンテンツ管理組込みソフトウェア搭載
■低電力でファンレスなサイネージプレーヤー
※詳しい情報につきましては、下記のデータシートをダウンロードしていただくか、アドバンテックまでお気軽にお問い合わせください。
点群データとAIを 活用した3D/ARモデル作成
外部環境でARを精度良く行うためには点群の作成が必要ですが、通常は
ARGlassからのステレオ画像のみから点群を作る必要があるため、
点群の精度が低くなる場合があります。
そこで、既存のコンピュータグラフィックスとAIを活用することで、
高精度の点群生成が可能！
95％の精度で高解像度の3D点群を生成し、顧客のニーズに対応。
また、迅速なデータ処理により、リアルタイムでの3Dシーン再構築を実現しま す。
【技術詳細】
■幾何学的対応、カメラ幾何学、シーン幾何学を含むエピポーラ
幾何学ベース多視点ステレオアルゴリズム
・MVS
■正確な深度マップ生成のための深度推定ネットワーク
・DenseDepthなど
■エンドツーエンドの視差マップ予測のためのステレオマッチングネットワーク
・PSMNet、GCNetなど
※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
株式会社Mitech 会社案内
株式会社Mitechでは、パートナー様および顧客様と協力して、
ディープラーニングなどの新たな技術を開発し、実際に実現します。
私たちのスタッフはすべて、日本および他の先進国の有名な大学を卒業。
彼らのほとんどは博士号を持っています。
当社は、応用機械学習のフロンティアで、機械学習アルゴリズムを開発、
新しいAI技術を実際に適用し、「画像特長と機械学習手法」を活用して、
「マシン想像力」になることを目指し、リアルライフ アプリケーションを
提供します。
【事業内容】
■コンピュータソフトウェアの企画・設計・開発及び販売、保守並びに
顧客へのサポート業務
■コンピュータ及び周辺機器に関するソフトウェア・ハードウェアの開発、
制作、販売、賃貸、輸出入及び保守、管理業務
■前各号に附帯する一切の業務
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
動画解析とは？AIを用いた新しい技術や活用例
【ソリューション事例】FPGA－AIソリューション Vol.5
【資料】シミュレーションをAIのスピードで
当資料では「シミュレーションをAIのスピードで」について
掲載されております。
「シミュレーションと人工知能の連携」では、AnsysのCTOが、人工知能との
融合で当社がどのようにテクノロジーを進化させているかをご紹介。
また「SimAIとは」で、クラウド対応の生成AIプラットフォームである
「Ansys SimAI」について解説しております。
【掲載内容(抜粋)】
■シミュレーションと人工知能の連携
■SimAIとは
■Ansys SimAIプラットフォームで設計を最適化
■AIを活用した設計で自動車の安全性を最適化
■セキュアでクラウドネイティブなAIによりシミュレーションによる
効 果を最大化
※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
Real-Time Geo Tracer
SAKURA-II AIアクセラレータ
EdgeCortix SAKURA-IIは、同社の低レイテンシのDynamic Neural Accelerator（DNA）により、業界最高の効率を提供する最先端のAIアクセラレータです。小さなフットプリントで優れた性能を発揮する低消費電力のシリコンデバイスで、高速でリアルタイムのバッチサイズ１のAI推論を必要とするアプリケーション向けに設計されています。
SAKURA-IIは、エッジで最も困難とされている生成系AIアプリケーションを処理するように設計されており、設計者は画像、テキスト、サウンドのような異種の入力に基づいて新しいコンテンツを作成することができます。8W(標準値）の電力エンベロープ以内で、Llama 2 or 3、Stable Diffusion、DETR、ViTのような数十億のパラメータモデルをサポートし、視覚、言語、音声、その他 多くのアプリケーションにおける膨大な数のエッジ生成系AI用途の要件を満たします。
エッジAIとクラウドAIとは？ メリット・デメリットや違い
触らなくても操作可能「AIによる機器制御開発」
AI 骨格認識ソフトウェア『IP Stier HR1 』
カメラ1つで3D骨格解析「VisionPose Singe3D」
『VisionPose Single3D』はカメラ1台で3D座標を取得し、人の骨格情報をリアルタイムに検出する姿勢推定AIエンジンのSDK（ソフトウェア開発キット）です。
キャリブレーション不要で手軽にモーションキャプチャが可能。
2D画像から3D座標を推定する技術を利用し、2D座標で最大30キーポイント、3D座標で最大17キーポイントの骨格情報を検出します。
解析から得た骨格データは、用途やジャンルを問わず商用利用や研究・開発に利用できます。
■特長
・カメラ1台で3D座標を手軽に取得
・Unity、iOS/iPadOS、Android対応
・商用利用を含め、用途に制限無し
・すぐに使える２つのアプリを標準添付
└リアルタイム骨格可視化サンプルアプリ「BodyAndColor」
└動画＆静止画解析アプリ「VP Analyzer」※iOS/iPad版とAndroid版を除く
・追加学習が可能 ※追加学習はオプションです
【動画配信】国際規格ISO42001紹介セミナー動画を特別公開
当社では、「国際規格ISO42001(AIマネジメントシステム認証)
紹介セミナー」の動画を公開しております。
2025年4月16日(水)に、ISO42001(AIMS)に焦点を当てたセミナーを、
新橋駅前の会場にてリアル開催しましたところ、多くの皆様にお集まり
いただきました。
当日参加できなかった皆様のために、セミナーの様子を撮影編集した
動画を公開。投影した資料もダウンロードご提供いたします。
ISO42001(AIMS)に興味をお持ちいただいている皆様、
どうぞご覧ください。
【詳細情報(一部)】
■開催日時：オンデマンド配信
■開催場所：オンデマンド配信
■費用：無料
■申込締切：随時
※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
Dynamic Neural Accelerator(DNA)
『Dynamic Neural Accelerator(DNA)』は高い演算能力・超低遅延・スケーラブルな
推論エンジンが特長の、柔軟性のある深層学習推論用IPコアです。
他の標準的なプロセッサと比較して優れた電力効率を誇りながら、
ストリーミングデータにおいて推論の超低遅延性を実現いたします。
ご要望の際はお気軽に、お問い合わせください。
【特長】
■超低遅延性AI推論用IPコア
■堅牢なオープンソースのMERAソフトウェアフレームワーク
■FPGAにも、ASIC・SoCにも搭載可能
(写真と下記リンクは、Bittware(日本Molex社)のFPGAカード・IA420FにDNAが搭載された例です）
※詳しくは下記リンクをご覧いただくか、PDFをダウンロードしていただくか、または弊社にお問い合わせください。
参照リンク：https://www.bittware.com/ja/ip-solutions/edgecortix-dynamic-neural-accelerator/
深層学習による非線形予測制御・画像認識ソリューション
ネオリウム・テクノロジーでは、制御技術や機械学習を用いたモデルベース開発の支援を行っております。
本内容は、深層学習モデル「Transformer」や「LSTM」を用いた非線形制御対象の予測モデル構築と、高精度な画像認識（セマンティック・セグメンテーション）の2軸を行ったケースを紹介します。
時間遅れや複雑な非線形性をもつ制御対象に対して、時系列学習により将来の挙動を予測し、モデル化が困難な現象も扱えます。
また、画像認識では、Mask2Formerを用いたセグメンテーションにより、複雑な背景でも正確に対象を認識し、工業・自動運転分野にも応用可能です。
Python＋TensorFlow、PyTorchベースで、制御システム設計や実験データ分析との連携にも対応しています。
ご興味ある方は、弊社HPよりお問い合わせください。
https://www.neorium.co.jp/contact-us/
ディープラーニングの一貫サービス
三栄ハイテックスでは、ディープラーニングの一貫サービスを提供します。
ベトナム拠点を活用した手作業による学習用データの作成から
アルゴリズムの設計・ディープラーニングの実施まで
お客様のご要望に沿った形で人工知能の設計をサポートします。
さらに、お客様が開発された人工知能アルゴリズムのエッジデバイス実装を
デバイス選定からアーキテクチャ設計まで含めて実現します。
一部の工程だけの部分的な業務にも対応します。お気軽にご相談ください。
【特長】
■学習用の正解データの作成（手作業）
■アルゴリズム設計（ディープラーニング）
■エッジデバイス実装
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
【その他の特長】
■ベトナム拠点を活用して安価でスピーディーに対応
■専用ツールにより効率化
■CNN等の様々なニューラルネットワークを設計
■エッジデバイス実装のための軽量化
■ニューラルネットワークをFPGA・マイコンへ実装
■アルゴリズムとデバイスに合ったアーキテクチャ設計
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問合下さい。
【AI画像解析システム Ipsotek】主要な導入事例
『Ipsotek』は、シナリオベースの画像解析において世界有数の、民間と
公共の両方の広範囲の要件をカバーするエキスパートです。
セキュリティの管理、インフラの安全性の維持、主要なエンターテイメント
イベントの監視、ビジネスプロセスの改善など、重要なグローバル
クライアントに革新的で顧客重視のソリューションを提供。
セキュリティと安全＆コンプライアンスの向上をはじめ、運営費の削減、
ビジネスインテリジェンスといったメリットがあります。
【主要な導入事例】
■カタール 2013年－国際空港
■UAE 2013年－国際空港
■サウジアラビア 2013年－内務省
■サウジアラビア 2014年－キング・アブドラ科学技術大学
■ロンドン 2009年－ロンドン・アイ
■ロンドン 2010年－ロンドン交通局
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
移動体検出・追跡ソフトウェア『AI-CHASE』
マイクロストーン株式会社
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AI・人工知能におけるインフラ設備のスマート点検
AI・人工知能におけるインフラ設備のスマート点検とは？
AI・人工知能のインフラ設備のスマート点検とは、従来の目視や手作業による点検に代わり、AI技術を活用してインフラ設備の状態を自動的かつ高精度に監視・分析する取り組みです。これにより、設備の劣化や異常を早期に発見し、予知保全や効率的なメンテナンスを実現することで、インフラの安全性と信頼性を向上させることを目的としています。
課題
点検作業の非効率性と人的ミスのリスク
広範囲に及ぶインフラ設備に対し、熟練した技術者による定期的な目視点検は時間とコストがかかり、見落としや判断ミスといった人的ミスのリスクも避けられません。
データ収集・分析の限界
従来の点検では、限られたデータしか収集できず、設備の経年劣化や潜在的な問題を詳細に分析することが困難でした。
突発的な故障による影響
予兆のない突発的なインフラ設備の故障は、社会インフラの停止や大きな損害を引き起こす可能性があります。
熟練技術者の不足と技術継承の課題
インフラ設備の点検・保守に不可欠な熟練技術者の高齢化や不足は深刻な問題であり、効果的な技術継承が求められています。
対策
画像・センサーデータによるAI解析
ドローンや固定カメラで撮影した画像、各種センサーから収集したデータをAIが解析し、ひび割れ、腐食、変形などの異常を自動検出します。
予知保全システムの導入
AIが過去のデータやリアルタイムの観測データから設備の劣化傾向を予測し、故障が発生する前にメンテナンス計画を立案・実行します。
デジタルツインによるシミュレーション
現実のインフラ設備をデジタル空間上に再現し、AIを用いて様々な状況下での挙動をシミュレーションすることで、リスク評価や対策立案に役立てます。
自動化されたレポート生成とアラート通知
点検結果や異常箇所をAIが自動で分析し、関係者に分かりやすいレポートを作成・通知することで、迅速な意思決定を支援します。
対策に役立つ製品例
AI画像認識システム
インフラ設備の画像データから、ひび割れ、錆、変形などの異常箇所を自動で高精度に検出・分類し、点検作業の効率化と見落とし防止に貢献します。
IoTセンサーデータ分析サービス
振動、温度、湿度などのIoTセンサーデータをAIがリアルタイムで分析し、設備の異常な兆候を早期に検知することで、突発的な故障リスクを低減します。
予知保全AIソフトウェア
過去の点検データや稼働データを学習したAIが、設備の故障確率や残存寿命を予測し、最適なメンテナンス時期を提案することで、コスト削減とダウンタイムの最小化を実現します。
インフラ点検用ドローンシステム
高解像度カメラや各種センサーを搭載したドローンが、人が立ち入れない場所や危険な場所の点検を安全かつ効率的に実施し、収集したデータをAIで解析します。
⭐今週のピックアップ
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