大阪公立大学の上杉徳照准教授らとパイプライン製品などを扱う「栗本鐵工所」の共同研究グループは、水道管などに使われる「ダクタイル鋳鉄管」を撮影した画像とそれらが品質が良いか悪いかの分類を学習させて、不良品を識別可能な検査システムを開発した。高品質で安全なインフラが供給されることになり、安全な社会の実現に貢献するという。

ダクタイル鋳鉄管の品質は経験を積んだ職人の目でチェックをしているが、疲れてくると見落としやミスが発生する可能性がある。そこで、ＡＩを活用してより効率的にチェックする方法が検討されていた。

研究グループは画像から特徴を抽出する「畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）」を使って、質を評価する新手法を開発した。ＡＩで良品か不良品かを分類するだけでなく、品質の程度を数値で評価できるようになった点が大きな特長だ。

上杉准教授は「共同研究による詳細なデータ収集と整合性のあるラベル付けが、課題を解決した」と説明。「この技術が社会インフラの安定供給と向上に貢献することを願っている」とコメントしている。