実運用を見据えた橋梁診断所見の自動生成― 所見作成時に入手可能な情報に基づくIn-context Learningの再設計 ―
キーワード:
Infrastructure maintenance,
automatic findings generation,
multimodal large language model,
in-context learning
2026 年 7 巻 3 号 p. 364-375
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2026 年 7 巻 3 号 p. 364-375
橋梁の維持管理では，診断の根拠となる所見の作成支援が重要な課題である．これまで，過去の点検調書から類似事例を検索し，マルチモーダル大規模言語モデルの文脈内学習（ICL）で所見を生成する手法が提案されてきた．しかし従来手法は，検索に所見作成時には入手できない情報を用いるため，実運用が難しい．そこで本論文は，作成時に入手できる情報のみで所見を生成するため，損傷画像に紐づく点検記録のみから参照事例を検索するよう枠組みを再設計し，技術者の知見を反映した損傷画像の選定と，点検記録の事実および所見の記述要件を明示するICLを設計する．令和6年度の点検調書を用いた実験で，従来手法を上回る精度を確認し，さらに結論の正誤の分析から，重度な損傷を軽度側に判定する傾向を運用上の課題として示した．
