バイツサイズ・エレクトリック - ユーティリティ資産点検 – 第3話
送電資産点検に関する4回シリーズの第3回では、現場チームが送電資産の写真をどのように撮影・アップロードするか、そしてこれらの画像分析におけるAIの変革的な役割を探ります。高度な視覚知能を活用することで、点検プロセスはより迅速に、より正確に、そしてより先手を打ったものになります。 ジェフ・シト（シニアカスタマーサクセスマネージャー）は、IQGeoのAI製品担当バイスプレジデントであるアロワ・ブルネルと共に、これらの革新が公益事業ネットワーク管理の未来をどのように形作っているかについての洞察を共有します。
さあ、飛び込もう
ジェフ・シトー
送電資産点検に関する4回シリーズの第3回をお届けします。本日は点検チームが送電資産の写真を追加する方法と、新たなAIツールがそれらの写真を分析する仕組みについて見ていきます。IQGeoのAI製品担当副社長、アロワ・ブルネル氏をお迎えしています。アロワさん、お会いできて嬉しいです。
アロワ・ブルネル
ジェフ、ここに来られて嬉しいよ。
ジェフ・シトー
伝送資産の写真分析におけるAIの側面に入る前に、まずお客様が直面していた当初の課題、つまり手動での写真アップロードや一括アップロードの必要性について触れるべきでしょう。より良いアプローチとは何でしょうか？
アロワ・ブルネル
検査員にとっての目標は、写真の撮影と整理を簡単にすることです。このアプローチにより、作業指示書を確認しているのと同じアプリ内で資産の写真を撮影するだけで済みます。システムが自動的にその画像を正しい電柱や鉄塔に関連付けます。 ファイル名を変更したり後でドラッグ＆ドロップする必要はありません。即座に関連付けられ、オンラインに戻ると記録システムに直接同期されます。こうして写真処理全体が自然なワークフローの一部となるのです。迅速。確実。一貫性。
ジェフ・シトー
つまり、これは文書化プロセスにおける重要なステップであり、写真記録を提供することで、次回その資産が点検される際に、より包括的な履歴データを提供できるのです。しかし同時に、写真の自動分析手法の開発にも取り組んでいます。その点についてお聞かせいただけますか？
アロワ・ブルネル
そこで本当にエキサイティングな部分が始まります。写真をアップロードすると、当社のビジュアルAIが即座にリアルタイム分析を開始します。構造物の種類を認識し、主要な構成要素を検出し、目に見える問題や異常を特定します。例えば、絶縁体が欠落していたり損傷していたり、単に想定と異なる外観をしている場合、AIが自動的にフラグを立てます。まるで専門家による第二の目が一枚一枚の画像を24時間365日チェックしているようなものです。
ジェフ・シトー
差異や不一致が検出された場合、それは検査ワークフローにどのような影響を与えますか？
アロワ・ブルネル
AIは検査員の判断を置き換えるのではなく、それを強化します。検査チームが数百枚の写真を手作業で精査する代わりに、AIが導き出した洞察を提供します。正常な状態はこうです。 異常が認められる箇所。即時対応が必要な箇所。これにより、追跡作業の優先順位付けが可能となり、真に必要とされる資産に時間を集中させられます。つまりAIは現場において、代替ではなく信頼できる助手として、真の意味での戦力増強装置となるのです。
ジェフ・シトー
これは、AIが公共事業検査チームの既存業務プロセスを補完し、彼らの仕事を容易にするツールを提供する好例だと思います。ありがとう、アロイス。最終回は来週お送りします。
資産点検の未来とイノベーションが業界をどう形作るかについて、当社の送電資産点検シリーズ第4弾（最終回）をご覧ください。