土木・建築分野におけるAI技術と特許７

AI関連発明で特許を取得する際の留意点２

～仮想事例で考える「構造物の劣化診断画像の輝度調節に用いられる学習済みモデルの学習方法」

　発明の名称「構造物の劣化診断画像の輝度調節に用いられる学習済みモデルの学習方法」

　たとえば、橋梁、トンネル、道路、建物の外壁などをカメラやドローンで撮影し、その画像からコンクリートのひび割れや劣化箇所を診断する場合を考えます。

　撮影画像は、日差し、影、照明、撮影角度などの影響により、明るすぎたり暗すぎたりすることがあります。その結果、ひび割れや劣化箇所が見えにくくなることがあります。

　そこで、AIを用いて、撮影画像を診断しやすい明るさに自動調整することが考えられます。

　このとき、単にAIで画像を明るくするだけでなく、ひび割れ部分が白飛びや黒つぶれによって見えにくくならないように、AIの学習方法に工夫を加えることがポイントです。

　たとえば、ひび割れや劣化箇所が見えにくくなるような画像調整を、AIの学習上「大きな失敗」として重く評価するようにすれば、AIはそのような調整を避ける方向に学習します。

　このように、建設現場やインフラ点検で生じる具体的な問題を解決するために、AIの学習方法や画像処理方法に特徴がある場合には、進歩性が認められ、特許を取得できる可能性があります。

劣化診断画像の輝度調節に用いられる学習済みモデルの学習方法のイメージ