インフラ維持管理・自治体|CASE 02
AIによる道路不具合の評価管理システム｜目視点検の工数を半減
車載カメラの画像からAIが道路のひび割れや陥没を自動検知し、位置情報と紐づけて地図上にマッピングするシステムを構築。道路維持管理会社様・地方自治体様の目視点検業務の工数を半減させました。
プロジェクト概要
- クライアント：道路維持管理会社様・地方自治体様
- 担当フェーズ：AIモデルAPI連携 / バックエンド開発 / Webフロントエンド開発
- 開発期間・体制：約12ヶ月 / 8名体制
- 成果：目視点検業務の工数を半減
課題
道路のひび割れや陥没といった不具合の点検は、担当者の目視に頼る部分が大きく、管理する路線が長いほど多くの工数がかかっていました。発見した不具合を位置情報とあわせて整理し、補修の優先度を判断する作業にも手間がかかる状態でした。
支援内容
- AIによる不具合の自動検知：車載カメラで撮影した画像をAIモデルのAPIと連携し、ひび割れ・陥没などの不具合を自動で検出（OpenCVによる画像前処理を含む）
- 地図へのマッピング：検出結果を位置情報と紐づけて地図上に表示し、どこにどのような不具合があるかを一目で把握できるように設計
- 評価・管理画面：Python / FastAPIのバックエンドとReact（Vite）のWeb画面で、検出結果の確認・評価・管理を行える仕組みを構築
成果
不具合の検出と位置の記録をAIとシステムが担うことで、目視点検業務の工数を 半減 させました。
技術スタック
Python / FastAPI / React / Vite / AWS / OpenCV
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