橋梁点検データのAI解析による劣化要因の抽出と維持管理への応用の検討

抄録

本研究では，全国統一道路施設点検データベース（xROAD）を中心に，構造情報・気象データ・維持管理履歴等を統合したデータセットを構築し，AI 手法による橋梁の劣化要因の分析を行った．鋼橋に対しては，単位面積あたりの損傷スコア（Saa）を指標として導入し，主成分分析および SHAP を適用した解釈可能な機械学習モデルにより，腐食進行に影響を与える特徴量を明らかにした．一方，コンクリート橋に対しては，点検文書の「総合検査結果」欄に記載された自然言語情報を対象に，形態素解析およびtf-idfによる傾向分析を行い，健全度変化との関連性を示した．