欠かせないインフラを、大切に長く。

インフラインテリジェンスは、インフラを管理する人たちの仕事を手助けするシステムを作り、今あるインフラを大切に長く使い続けられる社会を目指します。

知恵を寄せ合い、インフラを長く支える

日本のインフラは、今一斉に老朽化の時期を迎えています。それを管理する人の手は限られ、全てを作り直すことも、人の目だけで見て回ることもできません。今ある物を手入れしながら、使い続けることが求められています。

白い机の上に、赤い印を付けた町の地図と、道路の穴を写した写真、コーヒーカップが置かれている。何人かで見つけた物を持ち寄った後の様子（イメージ）

FIG. 01建設後50年以上たつ道路橋の割合

橋の長さが2m以上の道路橋のうち、建設後50年以上を経過する橋の割合の見込み（各年3月時点）。出典: 国土交通省「社会資本の老朽化の現状と将来」

損傷や劣化を見つける技術は、一つの組織の中だけで磨くには限りがあります。現場で集めた画像、損傷を見つけるAIモデル、点検の記録。それぞれが手元に持っている物を公開して寄せ合えば、ある地域で育てた仕組みが、別の地域の点検にも生きます。インフラインテリジェンスは、そのための道具とモデルを公開し、インフラを支える人同士が互いに補い合える土台を作ります。

みんなで見つける

毎日インフラを使う人は、小さな変化にいち早く気づきます。見つけた場所で記録するだけで、写真と位置と日時がそろい、管理する人に届く記録になります。
管理する人の手間を減らす

届いた記録は地図にまとめ、点検や補修の判断に使いやすい形にそろえます。現場の人が無理なく使い続けられることを第一にします。
技術で見落としを補う

画像認識で、人の目だけでは追いきれない範囲を補います。判断するのは人で、技術はその材料をそろえる役割です。

公開

モデルラボ

道路の点検作業の補助となるAIモデルを、商用利用可能なライセンスで公開しています。

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販売

キロポストデータ

高速道路のキロポストの位置を、緯度・経度の一覧にしたデータです。サンプルは無料で、他の路線は有料でお作りします。

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構築代行の流れを描いた線の図。現場の写真や動画を集め、検出したい物に正解の枠を付け（アノテーション）、AIモデルを学習させ、現場の動画から検出する

受託

検知AIモデルの構築代行

写真や動画から、業務で見つけたい対象を検出するモデルを作ります。

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小さく試してから、本格的に

01
相談
困っていることと、手元にあるデータを伺います。初回の相談は無料で、打ち合わせは原則オンラインです。
02
小さな試行
限られた範囲のデータで、手法が目的に合うかを確かめます。結果を見てから、続けるかどうかを判断していただけます。
03
開発
試行の結果を基に範囲と条件を決め、業務委託として開発します。必要があれば現地にも伺います。
04
運用と見直し
使い始めてから見えてくる課題に合わせて、保守やモデルの再学習を続けて相談できます。

みちカルテ

見つけた人の記録が、道を直すきっかけになる

毎日使う道で見つけた損傷をスマホで記録し、道路を管理する自治体などに届けるサービスです。道路の損傷がなかなか直らないのは、管理する側がまだ見つけられていないからかもしれません。道を使う人の記録で、その「見つけるまで」を短くすることを目指しています。みんなで見つけた道路の穴の地図と、写真から知らせる画面を michikarte.com で公開しています。

みちカルテの仕組みを描いた線の図。車に固定したスマホが前方の道路の穴を見つけ、画面に「記録しました」と出て、日時・緯度・経度の1行として端末に保存される。共有に同意した記録だけを送る

特徴と記録の見本を詳しく見る

01
撮って送るか、車に載せて走る
気づいた損傷は、写真を撮って送るだけで記録できます。スマホを車に載せて走れば、アプリが道路の穴を見つけて記録します。位置は端末から自動で入ります。
02
管理する人が見つけやすくなる
記録は地図に集まり、道路管理者がまとめて確認できます。パトロール（巡視）では回りきれない道路の損傷も、住民の記録で把握できるようになります。
03
直るところまで見える
補修が済んだら地図上の表示を変えられるようにし、記録した人も結果を確かめられるようにします。自分たちの記録が、自分たちの道を良くすることにつながります。