課題
発電所周辺地域にて災害時に住民へ安全な避難経路を提供するため、社用車を活用した道路状況のリアルタイム把握を検討していた。位置情報から映像取得できる基盤の導入を見据えながらも、ユースケース、必要な機能、AIを含む導入・運用コストを評価できておらず、投資判断に向けた構想の具体化が求められていた
アプローチ
自然災害・大規模災害・平時の3シーンでユースケースを整理し、人が映像を確認する「地点指定方式」、指定経路をAIで解析する「経路指定方式」、全域をAIで解析する「全域検知方式」の3つの実現手段を比較検討した
AI解析については、ポットホール・段差・冠水などの道路異常を対象に、物体検知モデル（YOLO系）の選定、アノテーション手法、必要学習データ量、公開データセットの活用可能性まで技術方針を策定した
社用車による現地走行調査も実施し、平時の道路異常の発生実態を踏まえて平時は地域貢献サービスとして活用する方向性を提示し、手段別の3ヵ年の開発投資額と映像解析量に応じた年間運用コストを試算し段階的な導入ロードマップを策定した
成果
基盤構築から着手し、映像基盤の実用性を検証したうえでAI解析へ段階的に拡張する導入方針を提言した
手段別の投資額・運用コスト、年間数千万枚規模の映像解析を前提としたコスト構造、AI検知の技術方針を一体で示し、システム要件定義フェーズへ移行するための判断材料を提示した
