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インフラ点検(橋梁・送電線・太陽光)

Infrastructure inspection (bridges, power lines, solar)

0 できない ／ 1 デモ止まり ／ 2 補助 ／ 3 実務品質（要確認） ／ 4 専門家並み ／ 5 専門家超え。「予」は予測。

専門家と比べて

ドローン点検は橋梁のひび割れを0.1mm幅まで94%の精度で検出し、従来3日かかった点検を30分に短縮(コスト62%削減、4倍速、8倍のデータ取得量)。太陽光パネル点検も従来2〜3週間かかった作業を2〜4時間に短縮。この分野は既に専門家の点検員を上回る効率とカバレッジを実現

できること

定期的な目視点検・熱画像点検の高速・高精度な自動化

まだできないこと

検出した異常の原因診断や修理要否の複雑な工学的判断は依然人間技術者が担当

なぜそうなのか

画像認識ベースの異常検出はAIの得意分野である一方、構造的な健全性評価には専門工学知識を要する複合判断が必要なため

これからの予測の根拠

点検データの蓄積とAI診断精度向上ペースから2028年に一部の診断判断まで専門家超えに到達すると推定

いま使える主な道具

Skydio、DroneDeploy、Boston Dynamics Spot + FieldAI

根拠

• Autonomous inspection drones for infrastructure monitoring 2026
  橋梁ひび割れ0.1mm・94%精度検出、3日→30分、コスト62%削減
• Boston Dynamics and FieldAI partner for construction site autonomy 2026-03
  ドキュメンテーション労力を60-70%削減、ただし点検・監視用途に限定

同じ分野のほかの仕事（農業・建設・インフラ点検）

• 果物収穫ロボット(いちご・りんご)
• 自律トラクター(耕作・散布)
• 精密除草(レーザー)
• 建築3Dプリント
• レンガ積みロボット

AIエージェント能力アトラス 2026（2026-09-06 時点・v1.0）の1マスです。レベルは公開された実験・ベンチマーク・報告から付けた目安で、2027年以降は予測です。全マスに根拠のリンクがあります。作者は個人で、AI（Claude）と一緒に調べて作っています。