土木分野における人工知能を活用した取り組みこれまでに人工知能の技術的な事柄を紹介してきましたが、今回は技術的なお話ではなく、人工知能を活用する業務の発注状況についてお伝えしようと思います。研究機関で盛んに行われています。コンクリート画像からのひび割れ自動検出や打音検査の危険度分類などがあります。現状として人工知能の活用は研究段階ですが、国や自治体からの人工知能を活用する業務はどの程度あるのでしょう?そこで、入札ウォッチネットで人工知能を活用する業務を調査してみました。調査は、過去6ヶ月間を対象として「人工知能」と「深層学習」で全文検索を行いました。深層学習とは巷で話題のディープラーニングの和訳です。この2つのキーワードで検索した結果、3件の業務が見つかりました。これらの業務の詳細を見てみましょう。)業務の目的:本業務は、比較的小規模な河川における水位・流量の予測は従来の洪水予測手法では十分な精度が確保できない場合も多いことから、近年著しく発達した「ディープニューロネットワーク(DNN)手法」に代表される人工知能(AI)を用い、精度の高い洪水予測手法を開発しその精度の検証を行うものである。業務の目的に検証と記載されているため実用化できるのかを確認するための実験的なものと考えられます。これまでに観測した水位・流量のデータと気象データを人工知能で学習させることで、現在の気象状況から後の水位流量を予測できそうです。比較的小規模な河川が対象であるため、学習に用いる各データ量が気になるところですが、このような予測は人工知能に向いています。報告書作成一式この業務は情報が少ないため、どのように人工知能を活用するのかは予想できません。高度化するため、深層学習により素因特性が類似する地域の分類を行い、深層学習による分類基準の分析および過去の土砂災害発生地域が属する分類クラスを整理するものである。これは分類を得意とする深層学習(ディープラーニング)を活用する業務です。深層学習は画像分類で大きな成果をもたらしました。この成果を参考に、この業務は過去に土砂災害が発生した地域と似たような地域をピックアップするものだと考えられます。分類だけでなく、分類基準の分析も含まれています。学習後の分類(推論)において、どのように分類されたのかを知るためには深層学習に関する高度な専門知識が必要となります。今回は人工知能を活用する業務を紹介させて頂きました。研究段階であるため、現状としては発注数は少ないです。研究が進むことで様々な知見が得られ、人工知能を現実的にどのように利用したらいいのかが明確になってくると思います。2017年8月には、土木学会が「国土・土木とAI懇談会」[1]を開きました。このように、土木分野においても人工知能への期待が高まっているため、もう少し先だと思われますが、人工知能が実業務で活用される時代が来るはずです。