曖昧な言語指示でも検知条件を指定可能な、インフラ・プラント設備の点検向け画像異常検知AIを開発～言語指示をAIが最適化し正常画像と組み合わせることで、過検知を従来比 約半分に抑制～

鉄道・道路・プラントなど老朽化する社会インフラの点検向けに、曖昧な言語指示でも検知条件を指定できる新しい画像異常検知AIが開発された。従来の差分検知型技術は、少数の正常画像と比較して変状を検出できたが、背景が複雑な場合は過検知が課題だった。本研究では、画像と言語を組み合わせたVLMを導入し、曖昧な表現をAIが自動的に最適化、正常画像と併用することで柔軟かつ高精度に異常箇所を特定できるようにした。公開データセットでの評価では、過検知を従来比で約半減でき、トップレベルの性能を確認。適用対象は鉄道・橋梁・送電線・太陽光パネル裏面など危険でアクセス困難な設備にも広がり、ドローンや車載カメラとの併用で省力化と安全性向上が期待される。今後は実用化に向け、鉄道システムやエネルギー事業部門と連携し、点検業務への導入と新サービス開発を進める予定。