橋や下水道の点検データを、AI・ロボットの“教材”に。法政大学ら3者、フィジカルAI向けデータ整備でNEDO「GENIAC」に採択

法政大学、宇宙サービスイノベーションラボ事業協同組合（SSIL）、パシフィックコンサルタンツの3者は、経済産業省およびNEDOが主導する国家プロジェクト「GENIAC」の「データエコシステムの構築等に関する研究開発」の事業者に採択されたと発表した。

橋や上下水道などの点検記録や3次元データを、インフラ点検向けのフィジカルAIの学習・評価に使える「AIレディデータ」として整備していく事業だ。

点検AIや自律型ロボット、ドローンの開発・評価を、データの面から支援する。

老朽化と担い手不足にデータで向き合う。記録の形式もバラバラ

全国の道路橋は約73万橋あり、そのうち建設後50年を経過した橋は約24万橋にのぼる。

下水道管路は約50万kmに及び、一般行政部門に土木技師・建築技師がいない市区町村は25％に達する。

一方で、現場に蓄積された記録は、形式や用語、管理先がそろわず、施設ごとの参照やAIの学習に活用しにくい状況にある。

3者は、こうした課題に対し、人の知識と経験をデータとAIで支え、暮らしに欠かせないインフラを持続的に守る土台づくりに取り組む。

位置・状態・特殊環境の3つのデータをつなぐ。合成データで補完も

本事業では、現場の記録の形式・項目・用語や品質、利用条件を整理し、AIが学習・評価に使える「AIレディ」な状態に整備する。

対象となるのは、大きく3群のデータだ。

まず、どこにどのような構造物があるかを表す「空間基盤」データで、全国広域の位置・形状の参照基盤と、選定した地域・区間の高精細な3次元データを整備する。

二つ目が、どのような状態か・過去にどう対応したかを表す「構造化インフラ点検」データで、図面や台帳、点検記録、補修履歴を施設や部材ごとにたどれる形に整理する。

そして、取得が難しい環境をどう学ぶかに関する「特殊環境学習」データで、下水道管の内部や橋の下部などの実データと、物理シミュレーションによる合成データを整備する。

これらを、位置と構造物を識別するIDで関連付けることで、例えば同じ橋の図面・点検写真・補修履歴をたどれるようにし、AIの学習だけでなく、点検計画や過去の対応の確認にも役立てる。

なお、合成データは実データの代替ではなく、取得しづらい条件の補完に用いるもので、合成データを使った学習の有効性は実データで評価する方針だ。

研究・データ基盤・現場をつなぐ3者連携。2カ年で整備

役割分担としては、法政大学がデータの構造化や位置・構造物との関連付け、品質評価の設計と技術監修を担う。

SSILが空間情報をつなぐデータ基盤の構築や検索・配信、システム運用を、パシフィックコンサルタンツが地方公共団体・インフラ管理者との調整や実データの収集、権利・利用条件の整理とデータ管理を担当する。

本事業により、AI開発者によるデータ探索・整理の負担軽減や、点検記録の検索、損傷情報の抽出、特殊環境での認識技術の開発促進を目指す。実施期間は、2026年9月から2カ年を予定しているという。