阿部雅人（土木学会 AI・データサイエンス実践研究小委員会 副委員長）

近年は人流や購買ポイント、ETC2.0などから、分析に優れた包括的なデータが得られるようになり、“ビッグデータ”のさまざまな分野での活用が広がっています。今回は、コロナ禍での緊急事態宣言の効果や都市計画の検討、交通事故の防止などを試みた具体例を解説します。

連載第23回は、土木領域の設計や施工、維持管理などで活用が広がっている「点群」にスポットを当てます。点群から形状を抽出する方法や施工前後の比較、深層学習を用いた「セマンティックセグメンテーション」で地物を分類する研究などを紹介します。

連載第22回は、文字だけでなく、画像入力や音声出力も可能になったChatGPTの新機能「GPT-4V」や先立つこと2021年に登場した「CLIP」など、言語と画像のマルチモーダルなAIを土木の実業務に活用するアイデアを紹介します。

連載第21回は、交通インフラの事故防止や維持管理の諸問題を解決する目的で、車両搭載のIoTセンサーで取得したデータをAI解析する最新研究を紹介します。

連載第20回は、“デジタルツイン”にフォーカスして、土木工学の分野でどのような活用が検討されているのか、最新事例を交えながら解説していきます。

連載第19回は、ここ最近、AI関連でもっぱら話題となっている「ChatGPT」をはじめとする大規模言語モデル（LLM）の仕組みと、建設領域での可能性についての考察です。

連載第18回は、合成開口レーダ（SAR）やRTK-GNSSなどの技術を用いて人工衛星で取得したデータとAIのインフラ分野を対象にした最新研究を紹介します。

連載第17回は、データ分析によく使われ、将来を予測する回帰や分類で活用が見込める優れた「決定木」や「アンサンブル学習」といったAI技術のインフラ分野での応用について解説します。

連載第16回は、建設業界でも幅広く現場適用が進んでいるAIによる“物体検知”の技術のなかでも、検出能力で高速処理とリアルタイム性を併せ持つ「YOLO」の建設分野での多様な先端事例を紹介します。

連載第15回は、Web上で話題となっているAIで画像を自動生成する技術について、インフラ分野でどのように生かせるか、先端技術の論文を紐（ひも）解きながら紹介します。

連載第14回は、損傷程度の評価と分類の両方をこなす「マルチタスク学習」や構造物の損傷に説明文を自動で追加する「画像キャプション生成」など、インフラ点検を支援するAIの最新研究を紹介します。

連載第13回は、AIで得られた結果のなかで、未検出や誤検出を減らすために必要なAIの評価手法について論じます。