CITYROVER 導入事例
ヴィル ド サン ジャン シュル リシュリュー、ケベック州
AIを活用した路面の穴検出により、道路維持管理の効率が向上
サン＝ジャン＝シュル＝リシュリュー市は、人工知能技術を活用して、市内の道路網全体にわたる路面の穴を事前に検知し、道路維持管理作業の最適化を図っている。ル・カナダ・フランセ紙とル・ジュルナル・ド・ケベック紙の報道によると、同市はCITYROVERプラットフォームを導入し、市営車両に搭載されたスマートフォンを用いて、路面の穴、ひび割れ、亀裂、わだち掘れ、その他の道路の欠陥を自動的に識別するシステムを構築した。
年に2回、市の車両が約900km（559マイル）に及ぶ道路インフラをスキャンし、地理情報付きの道路状況データを生成します。これにより、公共事業チームは修繕の優先順位をより効果的に決定し、メンテナンスルートを最適化できます。AIを活用したシステムにより、作業員は住民からの報告を受ける前にインフラの問題に積極的に対処できるため、重複した依頼を減らし、運用計画を改善できます。道路状況をデジタルでマッピングすることで、サン＝ジャン＝シュル＝リシュリュー市はメンテナンス効率を向上させ、重複したサービスコールや不要な現場作業を削減しました。
出典：www.journaldequebec.com
出典：www.journaldequebec.com
AIを活用した路面の穴検出により、道路維持管理の効率が向上
サン＝ジャン＝シュル＝リシュリュー市は、人工知能技術を活用して、市内の道路網全体にわたる路面の穴を事前に検知し、道路維持管理作業の最適化を図っている。ル・カナダ・フランセ紙とル・ジュルナル・ド・ケベック紙の報道によると、同市はCITYROVERプラットフォームを導入し、市営車両に搭載されたスマートフォンを用いて、路面の穴、ひび割れ、亀裂、わだち掘れ、その他の道路の欠陥を自動的に識別するシステムを構築した。
年に2回、市の車両が約900km（559マイル）に及ぶ道路インフラをスキャンし、地理情報付きの道路状況データを生成します。これにより、公共事業チームは修繕の優先順位をより効果的に決定し、メンテナンスルートを最適化できます。AIを活用したシステムにより、作業員は住民からの報告を受ける前にインフラの問題に積極的に対処できるため、重複した依頼を減らし、運用計画を改善できます。道路状況をデジタルでマッピングすることで、サン＝ジャン＝シュル＝リシュリュー市はメンテナンス効率を向上させ、重複したサービスコールや不要な現場作業を削減しました。
実施結果
約 900 km (559 マイル) の市道 AIを活用した道路検査により、年2回スキャンを実施 - 市営車両2台 CITYROVERシステムを搭載
- 道路スキャン作業は約 1週
- 市は、およそ 重複したサービス依頼と不要な現場介入を50%削減
- 修理が必要な穴の数は、約 3,000〜1,500 2020年以降、早期発見と予防的メンテナンスにより
- AIシステムは、市民からの苦情が寄せられる前に、路面の穴、ひび割れ、陥没、わだち掘れ、路面劣化を事前に特定します。
- 公共事業保守作業員のための最適化されたルート設定と修理優先順位付け
- 苦情対応型の事後対応ではなく、予防的なインフラ保守をサポートします。
年2回、数マイルに及ぶ市道がスキャンされる。
市道のキロメートル数を年2回スキャン
%
道路維持管理作業の削減
