デジタルを活用した取組の全体概要

• 当社が全国で展開する約4万台の通信機能付きドライブレコーダーの画像データと、東京大学発のスタートアップ企業であるアーバンエックステクノロジーズ社のAI画像分析技術を活用し、舗装道路の損傷個所を自動的に検出する道路点検支援サービス。
  （機能1.マップ上での損傷管理）
  ・広域な路面状態のデータを自動的に収集し、ＡＩが道路損傷箇所を検出しダッシュボードの地図上に可視化。損傷画像や位置情報の確認、修繕対応状況の管理を一元化する。
  （機能2.損傷レポートの出力／連携）
  ・検出した損傷個所を選択するだけで、簡単に帳票（レポート）を出力・印刷することが可能。調査レポート作成や道路保全事業者への連携業務の負荷を削減し、効率的な業務フローを実現する。
  （機能3.路線ごとの損傷評価）
  ・道路（リンク）毎の損傷数をカウントし、色分けして表示することで損傷が激しい道路を可視化。データによる定量的な評価を実施することで、限られた予算の中で最適な修繕計画の策定を可能にする。

デジタルを活用した取組による成果

アウトプットベース

• 当社のドライブレコーダーを搭載した企業の車両が道路を走行し、カバーする割合は、国道で平均9割、県道で8割、市道で4～5割である。サービス導入自治体の平均値として、1自治体・1か月あたり約500台の民間企業ドラレコが走行しながらデータ収集を行い、約15万件月の道路損傷を検出。

アウトカムベース

• 本サービス導入により、年間合計396万円の費用削減効果を見込んだ事例。
  ・年間巡視費用（外部委託費、職員人件費）：▲257万円／年
  ⇒巡視点検の約7割を代替し、従来よりも点検頻度を削減することで巡視稼働・人件費を削減
  ・損傷補修費（職員人件費、部材費）：▲139万円／年
  ⇒予めダッシュボードから補修対象の損傷を選別し、効率的に補修できるよう計画を組むことで、補修部材費のロス削減、補修のための人件費稼働を削減
  ・道路損傷の検知数：＋約2,900件/月
  ⇒目視による巡視点検では月間約100件の損傷検知を行っていたが、本仕組みの導入によって損傷検知を自動化することにより月間約3,000件の検知が可能。危険な損傷の早期発見を実現することで、住民通報を受ける前の補修対策が可能となり、道路品質が向上。

取組実施前後の数値比較（点検業務）

取組の成果をあげることが出来たポイント・工夫

• 本サービスは、高精度なAI技術と民間企業の車両から得られるビッグデータを活用し、公共インフラの維持管理課題を解決するこれまでにない取組である。道路全域の路面性状データやパトロール外地域の損傷発見など、従来手法では得られなかった新たな情報を活用し、既存業務の変革を共に検討することで、多くの自治体から評価いただける取組成果に繋がった。

取組を進めるうえで苦労した点

• 本サービスでサポートする道路巡視業務は自治体共通の業務である。しかし、各自治体で抱える業務上の課題は単一ではない。各自治体の担当者様と綿密にコミュニケーションしながら課題を明らかにし、他地域における成功事例を参考にしながら解決策を提案していくプロセスは個別性の高い要素が多く、苦労した。

今後、デジタルの活用に取り組もうとしている企業や自治体へのアドバイス

• 「まず、試してみよう」という担当者様の気持ちが、自治体でのDX実現の入り口。本サービスは多くの自治体の担当者と会話を重ねて進化してきた。担当者様の課題を解決する糸口を提案できる。既存の業務プロセスを変革し、課題解決を目指すための入り口として、ぜひ、最新のビッグデータ技術を体験してみてほしい。