インフラ点検で動画解析AIは使える？メリット・活用方法・事例・注意点を徹底解説！

橋梁やトンネル、送電設備などの老朽化が進む中、点検業務の効率化が喫緊の課題となっています。そのような背景を受け、近年ではインフラDXの一環として、ドローンや高解像度カメラと組み合わせた動画解析AIの導入が注目を集めています。

一方で、「目視点検より本当に安全なのか」「誤検知が見落としにつながらないか」「自社設備に導入する際にどの工程から手をつければよいか」といった疑問を持つ担当者も少なくありません。

本記事では、インフラ点検における動画解析AIの導入メリットと注目される背景を整理したうえで、橋梁・トンネル・電力インフラ・プラント配管の設備種別ごとの具体的な活用方法と導入・運用のポイント、実際の企業事例、活用時の注意点を詳しく解説します。

「何ができるか」だけでなく「どう導入・運用するか」まで踏み込んでいる内容です。

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インフラ点検で動画解析AIを活用するメリットは？

インフラ点検において、静止画ではなく動画を解析するAIが注目されています。静止画が「一時点」の情報であるのに対し、動画は時間軸と空間的な連続性を併せ持つデータであり、異常の存在だけでなく「変化の過程」まで捉えられる点が本質的な違いです。

以下では、インフラ点検で動画解析AIを活用するメリットを、画像解析AIと比較しながら紹介します。

一次スクリーニングの自動化が点検工数を削減

動画解析AIを活用すると、広範囲の設備を短時間でスクリーニングし、異常候補箇所に優先順位をつけた形で出力できます。点検員は膨大な映像を目視確認する必要がなく、AIが抽出した重点箇所の確認に集中できるため、従来比で大幅な工数削減が見込めます。

動画はフレームが連続したデータであるため、フレーム間の差分から、以下のような変化を自動検出できます。

• 水のにじみの広がり
• 煙の発生
• 構造物の振動
• 微小な変形やたわみ

また、SfM（Structure from Motion）を用いた3D再構成により、損傷位置を3D座標として記録・管理することも可能です。

こうした空間×時間の統合解析により、「どこに・どんな損傷が・どの程度あるか」を一度の撮影データから把握できることが点検効率向上の核心です。

熟練者依存の点検体制を動画解析AIで標準化

熟練技術者の経験に依存してきた目視・打音検査は、担い手の高齢化と若手不足が深刻化する中で持続が困難になっています。技術継承が追いつかなければ、点検品質そのものが低下しかねません。

動画解析AIは、熟練者が現場で「見回して確認する」動きに近い以下のような情報をシステムとして再現します。

• 複数角度からの確認
• 劣化の広がり把握
• 時系列比較

異常候補の自動抽出により、経験年数に左右されにくい一定品質のスクリーニングが可能になるため、少人数・短期育成のスタッフでも安定した点検を実施できる体制を整えやすくなります。

ドローンと組み合わせて高所・狭隘空間への立入リスクを減らす

インフラ点検は労働災害リスクの高い以下のような現場の連続です。

• 高所作業
• 狭隘空間への立ち入り
• 足場設置
• 夜間作業

ドローンや走行型カメラ車両と動画解析AIを組み合わせることで、危険箇所の一次点検を遠隔・非接触で実施できます。AIによる異常候補の自動抽出を経てから現地確認を行う運用にすることで作業員の現場滞在時間を最小化し、人が危険エリアへ直接立ち入る頻度を大幅に削減できます。

点検品質を落とさずに人的リスクを構造的に下げられる点が、安全面での大きなメリットです。

劣化の進行予測が予防保全につながり、維持管理コストが下がる

従来の人手中心の点検は、高所作業車・足場の設置や交通規制といった直接コストに加え、再点検・追加確認の積み重ねにより長期的な維持管理費が膨らみやすい構造でした。

動画解析AIは、この構造を二段階で変えます。

まず現地作業を削減できます。ドローンや固定カメラで取得した映像の自動解析により、これまで人手をかけていた一次スクリーニングを省力化できます。

次に、より重要な点として、事後対応から予防保全への転換を後押しします。

動画が持つ時系列データとしての特性を活かすことで、前回点検との劣化進行比較・劣化傾向の可視化・異常発生確率の分析が可能になります。SfMによる3D再構成と組み合わせれば、変位やたわみの進行を定量的に把握し、「いつ・どの設備に・どの程度の補修が必要か」を予測する継続的モニタリング体制を構築できます。

劣化兆候を早期に捉えることで大規模修繕の前に計画的な補修を実施でき、突発的な更新費用を抑えてライフサイクル全体のコストを最適化できます。

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インフラ点検で動画解析AIが注目される背景

以下では、近年インフラ点検で特に動画解析AIが注目される背景を紹介します。

インフラ老朽化の加速

日本では、国土交通省が「建設後５０年以上経過する社会資本の割合」で示しているように、高度経済成長期に集中的に整備された道路橋やトンネル、河川管理施設が一斉に老朽化期を迎えています。

建設後50年以上が経過する構造物は今後さらに増加すると見込まれており、維持管理の負担は年々高まっています。点検対象が増加し続ける一方で、従来の目視・打音を中心とした人手依存型の体制では対応が追いつかなくなっています。

この状況は、公共インフラの管轄機関だけの問題ではありません。

自社敷地内の設備や工場、物流施設、エネルギー関連設備を保有・管理する企業にとっても、老朽化した資産の点検コスト増大と維持管理リスクの上昇は経営上の課題として直結しています。

広範囲を効率的に管理する手法が求められるなか、経年比較や時系列解析が可能な動画解析AIへの関心が高まっています。

社会インフラDXの推進

国土交通省を中心に、建設・維持管理分野のデジタル化を進める「インフラDX」が推進されています。

インフラDXとは、点検・診断・補修といった一連の業務プロセスをデータでつなぎ、効率化と高度化を図る取り組みです。現場で取得した情報をデジタルデータとして蓄積・共有し、意思決定に活用することで属人的な判断からデータドリブンな管理への転換を目指します。

映像解析による異常検知AIはその中核技術の一つです。ドローンやカメラ車両で取得した動画を解析し、ひび割れや腐食、漏水などの異常候補を自動抽出することで、点検業務の効率化と精度向上を実現します。

映像データを活用した継続的なモニタリングは予防保全型の維持管理にもつながり、インフラDXを支える重要な技術として注目されています。

人材不足と技術継承リスク

インフラ点検の現場では、深刻な人材不足が課題となっています。国土交通省によると、インフラ整備分野の建設業就業者のうち55歳以上が約3割を占める一方、29歳以下は約1割にとどまります。

この人材バランスの偏りは、技能継承の困難さや点検品質のばらつきというリスクに直結します。目視・打音に依存する従来型の点検は熟練者の経験に左右されるため、担い手が減るほど品質低下のリスクが高まります。

この構造的な課題は、インフラ事業者に限らず、社内に点検・保守部門を持つ製造業やエネルギー事業者にも共通しています。

「ベテランが退職したら点検品質を維持できるか」という問いは、多くの事業会社にとってすでに現在進行形の経営課題です。動画解析AIによる属人性の低減と判断基準の標準化は技術継承リスクへの実践的な対応策として注目されています。

映像解析・ドローン技術の高度化

動画解析AIが実用段階に入った背景には、ハードウェアとソフトウェアの双方が同時期に成熟したことがあります。

ハードウェア面では、ドローンが高解像度カメラの搭載・長時間飛行・高精度な姿勢制御・自動航行といった点検用途に必要な性能を備えるようになりました。

橋梁下面や高所構造物、送電設備など人が近づきにくい箇所でも安定した映像取得が可能になり、GPSや各種センサーによる位置保持機能の向上で同一ルートの再飛行や定点観測も容易になっています。これにより、時系列比較を前提とする動画解析AIとの親和性が大きく高まりました。

ソフトウェア面では、ディープラーニングによるひび割れ・腐食・漏水の自動検出精度が飛躍的に向上し、フレーム間の差分解析や動的変位の推定など、動画ならではの連続データ活用も実用水準に達しています。

さらに、クラウドや5G通信の普及により大容量映像の高速伝送と遠隔解析が現実的なコストで実現できるようになっています。現場でのデータ取得からクラウド上での解析・結果共有までの一気通貫な運用が可能になっています。

取得できるデータの品質と、それを処理する解析技術の両方が揃ったことが、インフラ点検における動画解析AIの実用化を力強く後押ししています。

どんなインフラ点検で動画解析AIを活用できるか？

以下では、インフラ点検における動画解析AIの具体的な活用方法を設備種別ごとに紹介します。設備ごとに点検上の固有課題が異なるため、AIをどの工程に組み込むかの設計ポイントも異なります。

橋梁点検：足場コスト・交通規制の削減と診断精度の均質化

橋梁点検における最大の課題は、足場設置コストと通行規制に伴う社会的コストです。国内には約73万橋の道路橋があり、そのうち建設後50年を超えるものは2030年時点で過半数に達すると見込まれています。

しかし、近接目視を前提とした従来の点検体制では1橋ごとの足場設置費用や車線規制の費用負担が重く、点検頻度を維持することが困難になっています。

動画解析AIはドローンや高所作業車で撮影した映像から損傷箇所を自動解析し、次のような検出・計測を行います。

• ひび割れ幅の自動計測と位置情報への紐づけ
• 剥離・錆の検出と面積算出
• SfMによる3D座標管理と経年変化の比較分析
• たわみ・変位データをもとにした劣化推定

最近では、生成AIを活用して点検調書の診断案を自動作成する取り組みも進んでおり、NTTコムウェアらの実証では1橋あたりの診断作業時間を57%削減できることが確認されています。また、診断結果の均質化により、技術者ごとの判断ばらつきを抑える効果も得られています。

撮影データはクラウド型点検支援プラットフォームに集約し、既存の橋梁台帳システムと連携させることで点検→診断→修繕計画のサイクルをデータ一貫管理できます。橋梁ごとに蓄積されたデータを継続学習に活用し、モデル精度を段階的に高める運用設計が重要です。

トンネル点検：通行規制時間の最小化と面的カバレッジの確保

トンネル点検特有の難しさは、点検のための通行規制時間が直接的な交通影響・社会コストに直結する点です。高速道路や幹線道路のトンネルでは夜間の通行止め時間が制限されており、限られた時間内で覆工全面をカバーする必要があります。

また、GPS電波が届かない閉鎖空間での自律飛行・位置特定も技術的なハードルです。

動画解析AIは、専用点検車両や走行ロボット、SLAM（自己位置推定と地図生成の同時処理）搭載ドローンで取得した連続映像を処理し、壁面全体を面的に把握しながら次のような検出を行います。

• 覆工コンクリートのひび割れ・漏水・剥落リスク箇所の自動抽出
• 3Dレーザースキャナとの複合解析による変状箇所の立体的な位置特定
• BIM/CIMへの点検結果の統合と、前回点検データとの差分比較
• 交通規制前の事前スクリーニングによる、規制時間内の近接点検箇所の絞り込み

「自走式計測で事前に変状候補を抽出→通行規制内で優先箇所のみ近接確認」という2段階ワークフローが実用上の標準になりつつあります。撮影環境が暗所・閉鎖空間である特性上、照明条件の標準化と画像補正処理の品質管理が精度に直結するため、撮影プロトコルの策定を導入初期に行うことが重要です。

電力インフラ点検（送電設備・鉄塔）：高所作業リスクの構造的排除と複合センサー解析

送電鉄塔・送電線・がいしなどの電力インフラ点検は、高所作業そのものが最大のリスクです。従来はベテラン作業員が鉄塔に直接登り、5段階でサビを目視判定していましたが、個人差によるばらつきと高所作業リスクの両立が長年の課題でした。

ドローンと動画解析AIの組み合わせにより、地上からの遠隔点検への移行が進んでいます。活用できる検出・検知は次のとおりです。

• 主柱・補強材の腐食・塗装劣化の検出とサビ面積率の算出
• ボルト・ナットの欠落・緩み、接合部の亀裂・変形の検知
• がいしの損傷検出
• 赤外線カメラ映像との複合解析による発熱異常・電気的劣化の検知
• 過去点検データとの比較による劣化進行の定量的把握

電力インフラ点検では可視光カメラと赤外線カメラの2系統のデータを同時に扱うことが多く、モダリティの異なる映像を統合的に解析するパイプライン設計が、システム構築上のポイントになります。

導入・運用のポイント：鉄塔ごとに設備年数・構造形式・設置環境（海沿い・山間部など）が異なるため、学習データの環境多様性を確保することが精度維持の前提条件です。定期点検データを継続的に蓄積し、劣化ランクの自動判定精度を追加学習で向上させる運用サイクルが求められます。

プラント配管点検：危険物環境での立入時間最小化と漏えい予兆の早期検出

プラント配管点検における固有課題は、危険物・有害物質を扱う環境での作業員の立入リスクと複雑に入り組んだ配管設備の全域カバレッジです。定期シャットダウン時にのみ実施できる点検も多く、限られた停止時間内での網羅的な確認が求められます。

固定カメラ・点検ロボット・ドローンで取得した動画をAIが解析することで、次のような検知・把握が可能です。

• 配管表面の腐食・減肉箇所の検出
• フランジ部・継手の漏えい兆候の抽出
• 保温材の破損・劣化の検知
• 赤外線映像による異常発熱・温度ムラの定量的把握

プラント点検で動画解析AIを効果的に使うには、「通常稼働時の継続モニタリング」と「シャットダウン時の集中点検」を組み合わせた二層の監視体制を設計することがポイントです。常設カメラや固定センサーによる平常時の映像を時系列で蓄積しておくことで、シャットダウン時の近接点検では異常兆候が検出された箇所の詳細確認に集中でき、停止時間とリスクの両方を最小化できます。

学習データはプラントの設備種別・稼働年数・保有媒体（石油・化学・ガスなど）ごとに劣化パターンが大きく異なります。汎用モデルをそのまま適用しても期待精度が出ないケースが多いため、自社設備の点検データを用いたファインチューニングをPoC段階から計画に組み込んでおくことが重要です。

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実際にインフラ点検へ動画解析AIを活用している事例

以下では、インフラ点検へ実際に動画解析AIを活用している企業事例について紹介します。

橋のたわみと車両重量をもとに劣化を推定する「橋梁劣化推定AI」を開発【NTTドコモ】

NTTドコモと京都大学は、橋のたわみと車両重量をもとにAIが橋の劣化を推定する「橋梁劣化推定AI」を世界で初めて開発しました。

国内の中小規模橋梁は目視や打音検査が中心ですが、技術者の熟練度により判断にばらつきが生じるほか、足場設置に伴うコスト負担が課題となっています。

解決策として、近年はドローンと画像解析により、橋梁表面のひび割れや腐食を検出する点検が進んでいます。しかし、表面に異常が出た時点では損傷が進行している場合が多く、老朽化インフラの効率的な管理には劣化をより早期に推定できる技術が求められています。

本技術は、橋梁上を走行する車両と通過時に生じる橋のたわみや揺れを動画で同時撮影し、動画解析AIが車両の重量を推定したうえで橋の複数箇所にある劣化状態を推定する技術です。

橋の変位は車両荷重の影響を受けるため、荷重条件を考慮したうえで構造挙動を評価することで、より正確な劣化推定を実現します。

AIによるリアルタイム高鮮明化・高精細化を実現するインフラ点検映像解析ソリューションを提供【アイ・ロボティクス】

地下鉄の天井裏やプラント煙突などの閉鎖空間・狭隘部では、360度カメラや4Kカメラを搭載した遠隔ドローン・ロボットによる点検が行われています。

しかし、そこで取得される映像データは、そのままでは産業用途に十分活用できません。例えば、光源位置による映像ムラや粉じんの巻き上げによる不鮮明化、機体フレームの反射によるピントずれなど遠隔ロボティクス特有の制約があるためです。

この課題を解決するために、アイ・ロボティクスは独自のAI解析技術と画像鮮明化技術を組み合わせた「インフラ点検映像解析ソリューション」の提供を開始しました。

AIによるリアルタイム高鮮明化・高精細化処理に加え、類似フレーム統合による360度映像の高圧縮化、異常データの自動抽出とパターン分類による専門家の判断支援までを一貫して実施します。ドローン映像に限らず、各種インフラや産業設備の点検映像にも適用可能です。

映像の取得から解析、レポート化まで支援することで取得データの実用性を高めるとともに、ドローン・ロボット活用を加速させています。

膨大な点検データの解析・劣化箇所の識別を自動化するAI搭載クラウドシステムを販売【ジャパン・インフラ・ウェイマーク】

インフラ点検分野ではドローンを活用した撮影が普及する一方、取得した膨大な画像データの効率的な解析が新たな課題として生じています。特に、管路・鉄塔・橋梁など設備種別ごとの点検基準の違いや、複数企業による分業体制における品質のばらつきへの対応が求められています。

こうしたニーズに対応するため、ジャパン・インフラ・ウェイマーク（JIW）は、AIを搭載したクラウド型点検支援基盤「PQRSシステム」を開発・提供開始しました。

PQRSシステムは、一連の点検業務をデジタルで統合管理できるクラウドシステムです。中核機能の一つであるWaymark AIは、各分野の点検専門家が監修した高品質な教師データを学習したモデルを搭載しています。

以下が具体的な機能です。

• 管路点検向けAI：点検対象構造物の認識とサビ・変形などの変状部分を認識する2種類のAIによりサビ面積率を算出
• 鉄塔点検向けAI：塗装鉄塔や亜鉛メッキ鉄塔などさまざまな鉄塔におけるサビ・塗膜透け・剥がれを検出
• 橋梁点検向けAI：コンクリートのヒビ・チョーキング・補修痕、鋼構造物のサビを検出

PQRSシステムは単なる画像解析ツールではなく、インフラ点検の標準化を進めるプラットフォームとして位置付けられます。

インフラ点検で動画解析AIを活用する際の注意点

以下では、インフラ点検で動画解析AIを活用する際の注意点について紹介します。

「完全自動化」ではなく「補助役」が限界

橋梁・トンネル・管路など、人命や社会基盤に直結する設備ではゼロ事故前提の安全思想が求められます。そのため、AIはあくまで補助的役割として設計する必要があります。

以下が、完全自動化が期待できる分野と、現時点では補助的に活用すべき分野の例です。

動画解析AIは、物理的安全性の向上をもたらします。ドローンとの組み合わせにより、高所作業の削減や狭隘空間への立ち入り回避、足場設置の減少が可能となり作業リスクを低減できます。

一方、誤検知や環境依存性、法的責任問題が現技術での課題です。

例えば、汚れや影をひび割れと誤認識する場合や、逆光によって精度が低下する場合があります。また、学習データに存在しない未知の劣化パターンには弱いという構造的な限界も抱えています。

そのため、AIが異常候補を抽出し、技術者が最終判定を行う運用が必須です。動画解析AIを高度なスクリーニングツールとして位置付けることが、安全かつ現実的な活用方法です。

なお、「自社設備に対してどの水準の精度が出るか」「誤検知をどう運用フローに組み込むか」は要件や環境によって大きく異なります。

AI Marketでは、インフラ点検AIの導入実績を持つ審査済み企業を無料で紹介しており、精度検証の条件設定やPoC設計の相談を年間1,000件超の対応実績をもとにサポートしています。要件がまだ固まっていない段階からでも相談可能です。

撮影品質の標準化を徹底

動画解析AIの精度は、入力データの品質に左右されます。撮影条件が不安定だと、期待した検出精度は得られません。

そのため、動画解析AIを活用したインフラ点検では、以下のような撮影品質の標準化が不可欠です。

現場ごとの差異を抑えるために、撮影距離・角度・時間帯・気象条件のルールを策定しましょう。

データ偏りを防ぐ

インフラ設備は、地域・建設年代・構造形式によって条件が異なります。例えば、古い橋梁と新設橋梁では劣化の出方が異なり、海沿いと山間部では腐食環境がまったく違います。

こうした多様性を十分にカバーしないまま学習データが特定条件に偏ると、別環境に展開した際に精度が急激に低下します。そのため、地域・構造・劣化パターンの分布を意識したデータ設計が不可欠です。

最低限行いたいデータ設計は、以下のとおりです。

• 地域・気候条件（海沿い・寒冷地・山間部など）ごとにデータを均等に収集
• 設備種別・構造形式（鋼橋・コンクリート橋・管路など）を横断的にカバー
• 劣化レベル（軽微・中度・重度）や撮影条件のばらつきを意図的に含める

導入前のPoC段階から多様な環境データを取り込み、継続的な再学習体制を構築することで、安定した現場精度を維持できます。

サイバーセキュリティ対策

社会インフラDXを進めるうえで、サイバーセキュリティは避けて通れない重大課題です。動画解析AIやドローンを活用した点検では、物理的安全性だけでなく、データの安全性も同時に確保する必要があります。

特に注意すべきポイントは、以下のとおりです。

インフラ関連データは、重要なインフラ情報に該当する場合が多く、情報漏えいや改ざんが生じると経済的影響が大きくなります。そのため、運用ルール・権限管理・監査体制まで含めた包括的なセキュリティ設計が不可欠です。

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インフラ点検の動画解析AI活用についてよくある質問まとめ

まとめ

インフラ点検において、動画解析AIは有効な選択肢です。

動画解析AIは、空間的・時間的な連続性を持つ動画を活用し、異常の有無だけでなく劣化の進行や変化まで把握します。また、ドローン技術の進化と組み合わせると、安全性向上やLCCの低減にもつながります。

ただし、最適なシステム構成や運用設計は設備種別・環境・既存システムとの連携要件によって大きく異なります。自社の点検データをどう学習に活用するか、既存台帳システムとどう連携させるか、撮影プロトコルをどの水準で標準化するかといった判断は、技術選定の段階から専門家の知見を借りることで後工程のやり直しリスクを大きく下げられます。

動画解析AIのベンダーやシステムインテグレーター選定にあたり、要件整理や複数候補の比較に手間を感じている場合はAI Marketへの相談が一つの選択肢です。年間1,000件超の相談実績を持つAI専門コンサルタントが要件を整理したうえで、審査済みの候補企業を無料・1〜3営業日で紹介しています。