維持管理データの連携による床版下面点検計画の高度化

抄録

道路インフラの維持管理においては，分野横断的なデータ連携が進みにくい一方で，個別の業務に関する多様な記録・データが蓄積されつつある．本研究では，特に点検負担の大きい床版下面に着目し，複数の点検データを連携させて損傷状態を予測する手法を提案する．データ連携の過程では，欠損値の存在，クラスの不均衡などといった課題が生じるが，それらに対処するために深層学習モデル TabNet を活用し，高い予測精度と特徴量の解釈性の両立を図る．阪神高速道路における実データを用いた分析を通じて提案手法の有効性を実証する．本研究により，従来分断されていた点検データを横断的に活用することで，効率的かつ戦略的な点検計画の立案が可能であることを示した．