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J-GLOBAL ID：202002229229647575   整理番号：20A1906398

インフラメンテナンスの生産性向上のためのAI活用とユースケース

ENHANCEMENT OF PRODUCTIVITY IN INFRASTRUCTURE MAINTENANCE THROUGH ARTIFICIAL INTELLIGENCE

著者 (5件)： 杉崎光一 (株式会社BMC 研究開発部) ,  阿部雅人 (株式会社BMC 研究開発部) ,  CHUN Pang-jo (東京大学大学院 工学系研究科総合研究機構) ,  宮本崇 (山梨大学 地域防災・マネジメント研究センター) ,  河村圭 (山口大学大学院 創成科学研究科知能情報工学分野)
資料名： 土木学会論文集 A1(構造・地震工学)(Web)  (Journal of Japan Society of Civil Engineers, Ser. A1 (Structural Engineering & Earthquake Engineering) (Web))
巻： 76  号： 2  ページ： 197-211(J-STAGE)  発行年： 2020年 
JST資料番号： U0201A  ISSN： 2185-4653  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： インフラ維持管理のニーズが高まり,負担軽減や高度化が求められる中,IoTやAIなどの新技術を利用したメンテナンスのイノベーションが期待されている.メンテナンスは,点検や施工など,現場を主体とした労働集約的な業務が多く,また,点検結果の整理や施工の準備工や事前協議など,内業においても労働集約的な業務が多い.新技術をメンテナンスに活用していく検討は,個々の課題に対して場当たり的に行われている現状があり,インフラメンテナンスサイクルを改善するような戦略的な活用方法の検討が必要となっている.本研究では,インフラメンテナンスの特徴を整理し,新技術を利用したメンテナンスの生産性向上について課題を整理した.また,AIを利用したインフラメンテナンスの生産性を向上するためのAI技術利活用のユースケースを整理した.(著者抄録)

シソーラス用語： *インフラストラクチャー ,  *維持管理 ,  生産性 ,  *生産性向上 ,  人工知能 ,  スケジューリング ,  技術革新 ,  統計解析
準シソーラス用語： イノベーション ,  メンテナンスサイクル ,  ユースケース

著者キーワード (5件)： management ,  innovation ,  artificial intelligence ,  statistical analysis ,  productivity

分類 (1件)： 生産関連一般  (RA01091K)

引用文献 (63件)：

• 国土交通省:インフラメンテナンス国民会議 HP,<http://www.mlit.go.jp/sogoseisaku/im/index.html> (入手2017.12.19)
• 戦略的イノベーション創造プログラム(SIP)インフラ維持管理・更新・マネジメント技術:<http://www.jst.go.jp/sip/k07.html>(入手2017.10.11)
• 土木学会:社会インフラ メンテナンス学-1.総論編,2.工学編,2016.2
• 産業競争力懇談会:インフラ長寿命化技術最終報告書,<http://www.cocn.jp/common/pdf/thema59-L.pdf>,2014.3(入手2017.10.11)
• 藤野陽三,阿部雅人:インフラ維持管理・更新・マネジメント技術の現在と今後,検査技術,Vol. 21, No. 5, 2016.

タイトルに関連する用語 (6件)： インフラ ,  メンテナンス ,  生産性向上 ,  AI ,  活用 ,  ユースケース