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2024年

新潟県

AIを活用した舗装点検と三条ダム流入量予測で土木DXを推進。車載カメラ画像をAIで判定する舗装点検と、AIによる精密な水位予測で豪雨時の事前放流を最適化。

企業規模大企業(1,000名〜)
地域日本
導入段階部門導入
使用ツールAI舗装点検システム、AI水位予測システム

背景・課題

広大な県土の道路舗装点検は人手と時間がかかる業務。またダム管理では豪雨時の事前放流判断に精密な流入量予測が求められていた。

取り組み内容

車載カメラで撮影した路面画像をAIが自動判定する舗装点検システムを導入。三条ダムではAIによる流入量予測システムで事前放流を最適化。

成果・効果

舗装点検のAI自動判定、ダム流入量予測の精度向上

従来の人手による点検よりも効率的・客観的な舗装状態の評価を実現。ダム管理では予測精度の向上で豪雨への事前対応が改善。

教訓・ポイント

インフラ点検とダム管理は自治体のAI活用で特に効果が高い領域。画像認識AIと数値予測AIの組み合わせで幅広い土木業務をカバーできる。

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