ＫＤＤＩテクノロジーが，設備・施設点検を自動化する取り組みとして、AI画像認識技術を活用したサビの自動検出技術、濃さ（濃度）と腐食面積率を分析する技術を開発したそうです。
　設備のさびについては，現状，巡視点検する人の主観でさび具合の優劣が付けられています。この人の主観によって，さびがひどいか否かを判断し，補修塗装の計画が計上されており，補修時期の最適化が設備修繕計画上の課題となっています。人間の目は，かなり優れているので，人の目視での判断による補修塗装の周期は，ＡＩによる判定とあまり変わらない可能性がありますが，一番重視されるのは，さびの状態を定量的に判定し，その補修時期を決定するということです。
　ＡＩによるさびの自動検出技術により，さびの濃さと腐食面積率を分析できるということで，それらの指標が何％になったら塗装をする，という風に活用することで，補修塗装の周期を決定することが可能であり，設備管理業務の効率化が図られるでしょう。また，その実績をデータとして積み上げていくことで，補修塗装周期の最適化が可能となり，修繕費用を低減することにつながります。
　ドローンによる鉄塔の巡視点検が，実運用に入ろうとしていますが，本技術を用いることで，数万基ある鉄塔の塗装が１％でも効率化できれば，大きな修繕費用削減につながるので，実運用での実績を積み上げて，精度向上することを期待したいですね。