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『雪庇はある？』『漏水している？』と聞くだけ。アトラックラボ、LLM搭載マルチモーダルAI設備診断システムを開発
[26/08/04]
提供元：PRTIMES
提供元：PRTIMES
AI（LLM）が画像やセンサー情報を意味として理解し、設備保全技術者のように診断・報告。専用AIの個別開発を大幅に削減。
株式会社アトラックラボ（埼玉県入間郡三芳町藤久保16-37 代表取締役 伊豆智幸）は、大規模言語モデル（LLM）を活用した「マルチモーダルAI設備診断システム」を開発しました。
本システムは、「雪庇はある？」「漏水している？」「ボルトは緩んでいない？」といった自然言語による質問に対し、AI（LLM）がカメラ映像、LiDAR、サーマルカメラなど複数のセンサー情報を意味として理解し、設備の状態を診断します。
さらに、異常箇所を検出するだけでなく、危険性の評価や推奨対応まで含めた設備診断レポートを自動生成できることが特長です。
開発の背景
設備点検では、腐食や漏水、ひび割れなど対象ごとに画像認識AIを開発することが一般的でした。そのため、新しい点検項目が増えるたびにAIモデルの学習やプログラム改修が必要となり、多くの時間とコストを要していました。
また、異常を検出できても、その後は設備保全技術者が画像を確認し、設備状態を評価して報告書を作成する必要がありました。
アトラックラボは、この課題を解決するため、AI（LLM）が画像やセンサー情報を意味として理解し、人のように設備状態を診断・報告するシステムを開発しました。
導入効果
本システムでは、
・ 点検対象ごとの専用AI開発を大幅に削減
・ 新しい点検項目へ自然言語で柔軟に対応
・ 点検レポート作成の自動化
・ ドローン・UGV・USVによる自律点検
を実現し、設備点検業務全体の効率化に貢献します。
システムの特長
１. 自然言語で点検内容を指定
利用者は、
・ 「雪庇はある？」
・ 「漏水している場所を探して」
・ 「ボルトの緩みを点検して」
など、人へ依頼するような言葉で点検を指示できます。
２. AI（LLM）が画像やセンサー情報を意味として理解
RGBカメラ、LiDAR、サーマルカメラなど複数の情報を統合し、
・ 現在どのような状態か
・ 劣化が進行しているか
・ 危険性はあるか
・ 次に確認すべき事項
まで総合的に報告します。
３. 設備保全技術者のような診断レポートを自動生成
異常箇所を検出すると、AI（LLM）は設備保全の知識を活用し、技術者が作成するような診断レポートを自動生成します。
[画像: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/52796/115/52796-115-86dd809afc7dd799052216a2b404e6c8-574x769.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
点検対象設備の例
AI診断レポート例
設備状態
・ 全面にわたる激しい発錆を確認
・ タンク底部に貫通腐食が疑われる欠損を確認
・ 雨水による腐食進行を確認
AIによるリスク評価
・ 漏えいおよび構造強度低下の可能性
・ 圧力容器である可能性があり、重大事故につながるリスク
推奨対応
・ 超音波厚さ測定
・ 詳細腐食調査
このように、単なる画像認識ではなく、設備保全の知識を踏まえた診断結果を文章で提示できることが、本システムの大きな特長です。
４. マルチモーダルAIによる高精度診断
画像だけでは判断できない情報も、LiDARやサーマルカメラなど複数のセンサー情報を組み合わせて解析することで、より信頼性の高い設備診断を実現します。
５. ドローン・UGV・USVとの連携
本システムは、アトラックラボのPhysical AIプラットフォーム「AT-SYNAPSE」と連携し、
・ ドローン（UAV）
・ 無人車両（UGV）
・ 無人船（USV）
へ搭載可能です。
AI（LLM）が異常を診断すると、
・ 「もっと近づいて撮影」
・ 「サーマルカメラで再確認」
・ 「別方向から撮影」
などをロボットへ指示し、自律的に追加点検を行います。
想定される活用分野
・ インフラ設備点検（橋梁・トンネル・道路）
・ プラント・工場設備保守
・ 電力・エネルギー設備
・ 港湾・河川・ダム設備
・ 鉄道設備
・ 建築物外壁点検
・ 災害調査
・ 雪害監視
・ 地中設備調査
代表取締役 伊豆智幸 コメント
「私たちが目指しているのは、AIが画像を認識するだけではなく、画像やセンサー情報を意味として理解し、設備保全技術者のように設備状態を診断できるシステムです。さらに、診断結果を基にロボットが自律的に追加調査まで行うことで、設備点検のあり方を大きく変えていきます。」
株式会社アトラックラボについて
株式会社アトラックラボは、「Physical AI for Unmanned Vehicles」を掲げ、ドローン（UAV）、無人車両（UGV）、無人船（USV）向けPhysical AI技術および自律制御システムの研究・開発を行っています。AI、LLM、ROS 2、SLAM、通信技術を融合し、安全で実用性の高いロボットソリューションを提供しています。
会社概要
・ 会社名：株式会社アトラックラボ
・ 代表者：代表取締役 伊豆 智幸
・ 所在地：〒354-0041 埼玉県入間郡三芳町藤久保16-37
・ 事業内容：Physical AIプラットフォーム、自律制御システム、フィールドロボットの研究・開発
URL：https://attraclab.com
本件に関するお問い合わせ先
株式会社アトラックラボ
E-mail：sales@attraclab.com
株式会社アトラックラボ（埼玉県入間郡三芳町藤久保16-37 代表取締役 伊豆智幸）は、大規模言語モデル（LLM）を活用した「マルチモーダルAI設備診断システム」を開発しました。
本システムは、「雪庇はある？」「漏水している？」「ボルトは緩んでいない？」といった自然言語による質問に対し、AI（LLM）がカメラ映像、LiDAR、サーマルカメラなど複数のセンサー情報を意味として理解し、設備の状態を診断します。
さらに、異常箇所を検出するだけでなく、危険性の評価や推奨対応まで含めた設備診断レポートを自動生成できることが特長です。
開発の背景
設備点検では、腐食や漏水、ひび割れなど対象ごとに画像認識AIを開発することが一般的でした。そのため、新しい点検項目が増えるたびにAIモデルの学習やプログラム改修が必要となり、多くの時間とコストを要していました。
また、異常を検出できても、その後は設備保全技術者が画像を確認し、設備状態を評価して報告書を作成する必要がありました。
アトラックラボは、この課題を解決するため、AI（LLM）が画像やセンサー情報を意味として理解し、人のように設備状態を診断・報告するシステムを開発しました。
導入効果
本システムでは、
・ 点検対象ごとの専用AI開発を大幅に削減
・ 新しい点検項目へ自然言語で柔軟に対応
・ 点検レポート作成の自動化
・ ドローン・UGV・USVによる自律点検
を実現し、設備点検業務全体の効率化に貢献します。
システムの特長
１. 自然言語で点検内容を指定
利用者は、
・ 「雪庇はある？」
・ 「漏水している場所を探して」
・ 「ボルトの緩みを点検して」
など、人へ依頼するような言葉で点検を指示できます。
２. AI（LLM）が画像やセンサー情報を意味として理解
RGBカメラ、LiDAR、サーマルカメラなど複数の情報を統合し、
・ 現在どのような状態か
・ 劣化が進行しているか
・ 危険性はあるか
・ 次に確認すべき事項
まで総合的に報告します。
３. 設備保全技術者のような診断レポートを自動生成
異常箇所を検出すると、AI（LLM）は設備保全の知識を活用し、技術者が作成するような診断レポートを自動生成します。
[画像: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/52796/115/52796-115-86dd809afc7dd799052216a2b404e6c8-574x769.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
点検対象設備の例
AI診断レポート例
設備状態
・ 全面にわたる激しい発錆を確認
・ タンク底部に貫通腐食が疑われる欠損を確認
・ 雨水による腐食進行を確認
AIによるリスク評価
・ 漏えいおよび構造強度低下の可能性
・ 圧力容器である可能性があり、重大事故につながるリスク
推奨対応
・ 超音波厚さ測定
・ 詳細腐食調査
このように、単なる画像認識ではなく、設備保全の知識を踏まえた診断結果を文章で提示できることが、本システムの大きな特長です。
４. マルチモーダルAIによる高精度診断
画像だけでは判断できない情報も、LiDARやサーマルカメラなど複数のセンサー情報を組み合わせて解析することで、より信頼性の高い設備診断を実現します。
５. ドローン・UGV・USVとの連携
本システムは、アトラックラボのPhysical AIプラットフォーム「AT-SYNAPSE」と連携し、
・ ドローン（UAV）
・ 無人車両（UGV）
・ 無人船（USV）
へ搭載可能です。
AI（LLM）が異常を診断すると、
・ 「もっと近づいて撮影」
・ 「サーマルカメラで再確認」
・ 「別方向から撮影」
などをロボットへ指示し、自律的に追加点検を行います。
想定される活用分野
・ インフラ設備点検（橋梁・トンネル・道路）
・ プラント・工場設備保守
・ 電力・エネルギー設備
・ 港湾・河川・ダム設備
・ 鉄道設備
・ 建築物外壁点検
・ 災害調査
・ 雪害監視
・ 地中設備調査
代表取締役 伊豆智幸 コメント
「私たちが目指しているのは、AIが画像を認識するだけではなく、画像やセンサー情報を意味として理解し、設備保全技術者のように設備状態を診断できるシステムです。さらに、診断結果を基にロボットが自律的に追加調査まで行うことで、設備点検のあり方を大きく変えていきます。」
株式会社アトラックラボについて
株式会社アトラックラボは、「Physical AI for Unmanned Vehicles」を掲げ、ドローン（UAV）、無人車両（UGV）、無人船（USV）向けPhysical AI技術および自律制御システムの研究・開発を行っています。AI、LLM、ROS 2、SLAM、通信技術を融合し、安全で実用性の高いロボットソリューションを提供しています。
会社概要
・ 会社名：株式会社アトラックラボ
・ 代表者：代表取締役 伊豆 智幸
・ 所在地：〒354-0041 埼玉県入間郡三芳町藤久保16-37
・ 事業内容：Physical AIプラットフォーム、自律制御システム、フィールドロボットの研究・開発
URL：https://attraclab.com
本件に関するお問い合わせ先
株式会社アトラックラボ
E-mail：sales@attraclab.com
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