省人化・省力化技術を活用し、インフラ維持管理や物流輸送の効率化を目指す。
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第2章 国土交通分野における取組と今後の展望 第2節 望ましい将来への展望 国土交通省 2 みんなで支え合う活力あふれる社会が実現する将来の展望 みんなで支え合いながら、活力あふれる社会を目指す姿を展望。 省人化・省力化技術を活用した業務効率化として先端技術による「維持管理」、「物流輸送」等の事例を紹介。 【未来の省人化・省力化技術】 省人化・省力化技術の開発・導入やICTを活用した業務効率化(DX)が進展。インフラの建設・維持管理、物流輸送、地域公共交通における生産性を確保。 インフラの維持管理では、AIやカメラ、各種センサ等を用いた診断技術等が開発される中、広範囲に敷設されている管渠の効率的なメンテナンスを安定的に、持続的に管理していくため、衛星画像とAIを活用した取組が浸透。 物流輸送では、限られたトラックドライバーを効率的に活用する手段として、積載率の向上が重要。より効率的な輸送が可能となるよう、AIによってより効率的な運行・配送計画を策定。 コラム:人工衛星とAIを活用した漏水調査の効率化 漏水調査に熟練した職員の高齢化等、担い手不足が懸念される豊田 市では、人工衛星とAIを活用し、調査を効率化。 衛星画像から漏水の可能性があるエリアを直径約200m単位で検知。 複数種類の衛星から水管管渠にストレスを及ぼす環境要因をAI解析し、漏水エリアを更に絞り込み。 従来の調査方法に比べ、調査距離は10分の1程度まで削減され、5年ほどかかる調査期間を約7カ月に短縮。 漏水エリア特定診断 漏水リスク評価 1つの漏水エリアを 直径200mの範囲 で抽出 地表ビュー 地下ビュー 水道管 非水道管 資料)豊田市 コラム:物流分野における量子コンピューティングの活用 量子コンピュータ技術を活用した配車と積付けを組み合わせた高速自動計算システムを活用。 荷物情報・荷室・車両・荷物の大き等を量子コンピュータで分析することで、配車・積付け業務を効率化、積載率も向上。 配車・積替えのイメージ 配車 積替え 40% + 40% 40% 60% + 60% 資料)NEXT Logistics Japan(株) 16