阪神高速グループの舗装点検では、現在、昼間にドクターパト搭載のラインセンサカメラにて、高速道路の路面の詳細画像を取得し、その取得画像を人の目で確認することで、路面の損傷判定を行いひび割れ率の算出を行っている。しかし，これら作業の大半は人の手で行われているため，多大な時間を要することが課題となっている．そこで阪神高速グループが取り組んでいるコミュニケーション型共同研究として，阪神高速技術（株）,日立造船（株），（株）ニチゾウテックの3社共同で，前述の作業省力化を目的としたひび割れ率自動算出システムの開発を実施している．本稿では，その開発で主軸となる深層学習とファジィC平均（以下FCM）を組み合わせた識別器によるひび割れ検出機能の性能評価について報告する．
