ロックフィルダムの堤体表面にはリップラップ材と呼ばれる岩が配置され，その点検はダム技術者の現地調査により行われてきた．筆者らは，深層学習による物体検出を用いてリップラップ材の風化状況を自動検出する手法を提案し，点検作業の省力化と点検評価の均一化を実現した．本研究では，提案手法を現地調査と同等の3段階の風化区分に適用したケースと，より風化の特徴が明瞭でダム管理上も重要な強風化のみに適用したケースで比較を行った．その結果に基づき，提案手法をダム管理で実用化するための考察を加え，今後の課題について示す．
