メトロAI 第20回 PJ推進会議

場所:東京地下鉄株式会社 本社 8F 日時:2019年5月16日 10:00〜12:10

資料

• 資料1:メトロ_AI活用業務改善プロジェクトマネジメント支援_20190516
• 資料A:WG-A_経営・業務分析(BI)システム開発業務_20190516
• 資料B:WG-B_はく離箇所抽出＆自動描画システム_自動抽出を行う優先順位
• 資料C:WG-C.健全度判断支援・対策事例提案システム開発業務

参加者

• メトロ:小西、伊藤、千葉、今泉、榎谷、田中、石川、野口(正)、野口(弘)
• MRF:篠原、小川、米丸、土屋
• 東建土木コンサル:塙
• 北大:(学会のため欠席)
• NII:相原
• 東大:石川
• BC:西垣、猪村、大島谷、蓑田

PMO(西垣、資料1)

• 次回の推進会議は6月13日木曜日(定例通り)を予定している。
  • 問題ない(一同)
• それ以降の推進会議は、7月11日(資料1で掲示した日付は誤り)、8月8日を予定している。
  • 問題ない(一同)
• SharePointにアクセスできていない方がいれば申し出てほしい。

WG-A(大島谷、資料A)

大島谷が資料Aに沿って説明。要旨は以下の通り:

• BI Dashboardの展開について、土木工事所、及び、MRFへのヒアリングを実施した。
• KPIで用いる指標については継続的に検討している。
• 南北線の通常全般検査のデータを用いたBI Dashboardを作成した。

質問、コメント

• 過年度の南北線の検査データの一部に、通常全般検査の周期から外れる検査記録が含まれており、これらを適切に処理しないと過年度との比較が適切にできない(大島谷)
  • 2つ可能性がある。1つ目は、工務管理システムを導入する前は検査記録をExcelでしているが、曖昧なデータも多く含まれており、Excelから工務管理システムのDBへの変換に失敗している。2つ目は、通常全般検査後に、特別検査相当の追加の検査を実施していた時期があり、その記録かもしれない(榎谷)
• 検査→措置計画→工事のサイクルを現場の人が即座に把握できるような形にしていきたいと考えている(今泉)
• BI DashboardとUI/UXの棲み分けについて。これらは、劣化予測、重点箇所、点検している人にとっては必要。外力的な部分の見る方法はどちらを想定しているか?(篠原)
  • どの粒度でデータを見せるのかということを考えていく必要がある(大島谷)
  • 個々のデータは揃ってきていると思うので、集計する方法、集約する方法を検討する必要がある(篠原)
    • ひび割れは数としては多いので、密度等の指標を用いて区間で見えるようにしていく必要がある(猪村)
  • 俯瞰したり、ドリルダウンしたり柔軟にデータを見る方法は、重ね合わせUIで進めていくことになる(猪村)
    • 外力的な要素についても重ね合わせUIで見られるようにしていく予定(大島谷)
  • 補修順位は「その他」で対応するのか?(篠原)
    • まずはデータを集めて見られるようにすることが大事だと思う(今泉)
• 今年度からは、検査記録の自由記入欄に漏水との関連を記録するようにしたので、新しい気づきをデータからもたらせるかもしれない。今までは写真からしか判断できなかった(榎谷)
  • 外的要因で劣化することはめったにないというのが現場感覚としてある。コンクリート構造物が劣化する要因は漏水等、たいていは水が関係している(榎谷)
  • 漏水というファクトと、漏水の影響があるというファクトに違いはあるか?(石川)
  • 漏水の発生箇所等で違いはある(榎谷)
  • 漏水跡は漏水としてカウントされない。漏水が出ていたのが止まったら漏水跡になるが、最初から漏水跡のものは把握できてない(榎谷)
• MRF内で、経験者の知見を言語化してほしい(石川)
  • 承知した(篠原)
• 漏水のメカニズム自体をもう少し研究的に解明していきたい(千葉)
  • 背面の地盤の問題が大きい。地盤改良している箇所にバクテリアスライム?が出てくることが多い(小西)
  • バクテリアスライム対策用の注入材は3ヶ月しか持たないので対策が煩雑である(小西)
• データ化されていないところがデータ化され、知見が有形なものとして伝承できていくと良いものになっていくと思う(石川)
• ツールとして社内に浸透していくことが課題。現場志向だと、有事のときだけ使うといったことになりがちだが、本社側としては、これを予算計画等にも活用していくなど、日常的に使う方向にしていきたい(伊藤)
  • データの信頼性を担保するのが課題。予算計画の書類等も見せていただけると、こちら側としても適切なものを提案できると思う。実際に担当者が使っているExcel等のデータをそのまま提示してもらう形で構わない(石川)
  • まずは単契の工事に対してそういったものを考えていく方向で行きたい(大島谷、今泉)
• 補修時期と補修工法の最適化は、検査と紐付けられるのが理想ではあるが、検査で実際に見つかる漏水は、実際の漏水の半分程度であり、もう半分は現場から直接挙がってくる依頼であり、そこが課題。可能な限り検査と紐づく形で記録ができるようにしていきたい(野口(正))
  • 計画外の工事箇所が多い現状はなるべく減らしていきたい(田中)
  • 例えば、過去3年間の実績データを見たら、この問題はデータに現れてきているのか?(石川)
  • 現れてきている(田中)
  • その実績データもいただけると嬉しい(石川)
    • 来月以降の時期で提供できるようにする(野口(正))
  • 後々予算に反映する等、問題意識が見える形でデータを記録すると良いと思う(石川)
  • 季節によって漏水の数が増減するし、全ての漏水を厳密に記録しようとすると、作業量がかなり増大するのが課題(田中)
  • 例えば、レールに滴下している漏水は無条件にAランクになる、といった健全度の目安は見直した方が良いのかもしれない(榎谷)
  • 土木だけでなく、軌道のデータも投入して何らかの因果関係が見えてくると良いと思う(今泉)

WG-B(米丸、資料B)

米丸様が資料Bに沿って説明。要旨は以下の通り:

• 変状の自動抽出を行う優先順位を決定した。

質問、コメント

• (スライドの訂正)スケジュール、5末の項目が、6月上旬になりそうな見込み(榎谷)
• 湧田先生が分析している打音検査の検証について、MRFのスケジュール感としてはどうなっているか(大島谷)
  • 6月に竹橋〜大手町間でWG-Bで抽出した打音点検箇所を検証するための全面打音を実施予定(小川)
• 自動抽出する箇所は、1度きりの箇所ではなく、何度も抽出する箇所に絞った方が良い(今泉)
  • こちら側としては、昨年度も同様のことを今年度も継続して行っていきたいが、作業のリソース配分はもちろん配慮する(篠原)
  • 自動抽出の技術は、北大由来のものか、計測検査由来のものかを分けておいたほうが良い(今泉)
  • 初期の補修と、それ以降の補修は見分けがつくのか(猪村)
    • まだ機械で区別をつけられてはいないが、人間は判断できる(篠原)
• 今年度は、実務に落とし込む段階が大事だと考えているので、それに向けてどのような取り組みをしているのかという報告をお願いしたい(石川)
  • 承知した(篠原)

WG-C(猪村、資料C)

猪村が資料Cに沿って説明。要旨は以下の通り:

• WG-Cの4つのサブ課題の進捗報告と今後の方針について。

質問、コメント

• 概ね計画通り進捗していると思う。研究色の強い課題についてはもっと突っ込んだ議論をしても良いように感じるので、それらの全てが直接日常保守につながるものでもないので、優先順序をつけて現場に役に立つような形で進められると良いと思う(今泉)
• 自然言語処理の対象となる文書はどの範囲になるか?(小西)
  • 似たような文書が大量に集まっている方が良い結果が出やすいと思う(猪村)
  • データ形式はなんでも良いのか?(小西)
  • 可能であれば、スキャン画像のPDFではなく、Word等から作ったPDFの方が作業は進めやすい(猪村)
  • 自然言語処理をしなくても、電子化は重要だと思う(石川)
  • 自然言語処理の課題は、誰がどの範囲に責任を持って進めて行くのかを明確にしたほうが良い(石川)
• 自然言語処理で「漏水の結果、何が起こるのか」という事柄は分かるのか?(小西)
  • 工学的な因果関係を見出すことはできない。あくまで、情報技術の観点からは、関係性相関性が高いことまでしか分からず、そこから先は土木の専門家に頼る必要がある(石川、猪村)
  • 大震災等の今までになかった状況に対して、自然言語処理で対策を見出すことは可能か(小西)
    • 私見だが「これはやるべき」「これはやるべきではない」といった観点で選択肢を絞るといった使い方はできるかもしれないが、未知の状況に対して直接的な答えを出すのは難しいと思う(石川)
    • 「これはやるべきではない」といったことが分かるだけでもある程度有用性はあると思う(小西)
      • うまく行った事例だけなく、うまく行かなかった事例も蓄積していくことが重要(相原)
      • 小西さんや千葉さんの頭の中にある、うまく行かなかった事例やそこから得た知見を言語化、文書化するようなことも重要になってくるのではないか(大島谷)
      • ようやくマニュアル化している段階ではあるが、今後知見は蓄積されていくと思う(小西)
    • 情報技術の基本的な考え方は、過去の事例を蓄積したものから結論を出すことが、原理原則なので、今までにない事例から結論を出すことは基本的に難しい(猪村)
    • 猪村先生に同意。結論を出せない事象に対して、人間のクリエイティビティを伸ばすための情報技術を考えるという方向はあり得るが、システムの作り方が異なる(相原)
• 自然言語処理の話と、Googleの検索等との違いは何か?(メトロ石川)
  • 基本的なアイディアは同じではあるが、Googleの手法は大量のデータを用いているからうまくいく手法であって、限られた量のデータから知見を得るには、予め土木の知見を入れるなど工夫が必要(猪村)
• 自然言語処理の有用性は十分理解できたので、これを実際にどのようにして役立てるかは今後議論したい。その上で深掘りをしていきたい(今泉)
• 高須先生の認識していた課題は、技術的に自然言語処理はできるが、それをどのように役立てるかの出口戦略が見えづらくなっている、ということだ。自然言語処理の技術自体は、必ずしも前面に出ている必要はなく、可視化UI等の背後でさりげなく活用されていれば良く、結果的に利用者が自然言語処理技術を認識してなくても利便性が上がることに繋がると思う(相原)
• 7月以降の長井先生の現場見学について、どのような現場を視察したいのかを猪村さんの方で整理してもらいたい(田中)
  • 長井先生が当初想定していたものより、変状のバリエーションが多かったようなので、それらを整理した上で、視察したい現場箇所を提示する(猪村)

最後に

• 今年度のスケジュール感みたいなものはまとまっているか?(メトロ石川)
  • それぞれのWGの資料に線表が提示してある(西垣)
• BI Dashboardからは変状の「大きさ」といったものは分かるのか?(土屋)
  • 現在は維持管理委員会のためにBI Dashboardを作ってるため、BI Dashboardは通常全般検査のデータを用いている。したがって、変状の大きさの情報は現段階では可視化されていないが、可視画像の情報等も追加で用いれば、可視化が可能になるかもしれない(大島谷)
• 今年度は未だ本格的にお見せできるものがないが、今後ヒートマップを何ケースか作っていく予定なので、その際にはどうぞよろしくお願いします(塙)
• 業務システム内にあるデータだけが全てではない。色々な場所にあるデータを寄せ集めて組み合わせていくことで良いものができると思う(石川)
• 今後も、メトロ側の要望をきちんと伝えるようにしていきたい(小西)