inspit

背景 土木構造物や建築物の完成検査や劣化診断は、人々の生活基盤であるインフラや建築物の安全性や耐久性を実現するためには重要で、現場担当者の熟練した目視検査により実施されています。しかし、経済成長期に建設された多くの土木構造物や建築物は、数十年の間に老朽化し、環境負荷から既存インフラや中古不動産の修繕機会が増える一方、建設業界の高齢化や若い人材の不足により、技術の継承が進まず、十分な成果を上げることが難しくなっています。一方、建設業界では、高齢化や若手の人材の不足により、土木構造物や建築物の丁寧な竣工検査や劣化診断を行うことが困難になっています。施工品質・劣化判定AIモデル「inspit」は、最新の画像認識モデルを活用しており、学習データとして数千～数万枚の画像を必要とする従来の画像認識モデルとは異なり、わずか数十枚の学習画像でも高い精度（95％以上）で品質を判定することができます。これにより、土木構造物や建築物の竣工検査や劣化診断の効率化、担当者による判定品質のばらつきの低減が期待されます。 どのような仕組みでしょうか？(例：土木構造物の施工の良し悪しの判断など） 1. 施工の良い画像と悪い画像を10枚以上用意し、「inspit」に学習させる。 2. 担当者が現地で構造物の写真を撮る。 3. 判定結果（良い・悪い）とその判定信頼度スコアが表示される。 4. 担当者は、良好な判定結果の中でも不良と判定された事例や判定信頼度が低い事例を確認し、対処方法を検討し、施工会社に指示する。 機能紹介 - 1つの建築構造物に対して、過去に調査した事例をもとに良否判定を行う。 - 画像の入力と判定結果の出力 カスタマイズオプション - 追加構造物のモデル開発（4,000ドル～、1ヶ月で納品可能） - 判定結果のダッシュボード化（4,000ドル～、1ヶ月で納品予定） - 様々なニーズに柔軟に対応いたしますので、お気軽にご相談ください。(12,000ドル～20,000ドル/エンジニア月) サービスの流れ 1. ヒアリング、2.要件定義、3.お見積もり、4.初期設定、5.サービス提供 ヒアリングから1ヶ月でサービスを開始することが可能です。