お客様の事例

道路・護岸の空洞化、橋梁床版・舗装内部、埋設物位置確認などの調査を行っているジオ・サーチ株式会社（以下、ジオ・サーチ）は、マイクロ波を使って地下の構造を見える化する自動車SKELE-CAR^®（以下、スケルカー）を使って全国の道路などを走り、インフラの保護や「減災」に貢献しています。「阪神淡路大震災を契機に、これまでの防災で被害をなくすという考え方から、いかに被害を最低限の影響に抑えるかという減災の考え方に変わってきました。自然災害の頻発化・激甚化の一方で社会インフラの老朽化も問題となってきていますが、AIを活用すれば、災害時に二アリアルタイムで被害状況を把握し迅速な復旧に貢献することが期待できます」とジオ・サーチ株式会社執行役員 減災事業本部長の藤井邦男氏は説明する。

ジオ・サーチでは、約20年前から路面下空洞調査の解析にAIを取り入れてきたという。「我々は、30年以上の知見を蓄積しながら路面下探査の解析を行ってきました。従来の方法だと、ジオ・サーチが1年間で調査できるのは、交通・物流の主要となる幹線道路を中心とした約2万㎞でした。しかし、日本の道路の総延長は約120万㎞あり、定期的に調査を行うには膨大な量の画像解析が必要となる一方、空洞診断士を育てるには最低でも5年、エキスパートとなるには10年の教育が必要となります。そこで、解析の自動化と効率化を行うために、AIを活用したいと考えていました」と話すジオ・サーチ株式会社減災事業本部画像診断プログラム統括の村瀬貴義氏は、ここ3年くらいでディープラーニングの技術が進化し、ようやく業務の一部として使えるようになってきていると明かしてくれた。

年間9,000か所の道路陥没が発生しているという調査がある中、道路陥没を半減させるためには年間12万㎞の路面下空洞調査が必要と考え、AIを活用して1日400～500㎞の調査データを半日で解析することを目指していた。そのため、ジオ・サーチ株式会社技術開発センターソフトウェア開発リーダーの近藤大樹氏が中心となり、東京大学と産学共同で新たなディープラーニングの推論モデルを開発してきたといい、この推論モデルを稼働させる優れたプラットフォームを求めていた。

新たな推論モデルの解析を行うために開発された環境は、TensorFlowを利用したDockerベースのコンテナAIである。その環境を動かすプラットフォームとしては、オンプレミスとパブリッククラウドの2つの選択肢があったと近藤氏は次のように説明する。「解析を行うためには、推論に必要なデータを1日に40～50GBサーバーに送る必要があります。パブリッククラウドを利用する場合は、それだけでも大きなコストがかかることになり、試算では、1年間のパブリッククラウド運用コストで、オンプレミス環境の導入コストが賄えるという結果となりました。また、パブリッククラウドのサービス自体が停止してしまうと復旧や問題回避の対応に向けて当社側で何もできなくなるというリスクもあり、オンプレミスであれば何かあっても自分たちでコントロールできると考えました」。

オンプレミスに導入するAI用途のGPUサーバーを探していたジオ・サーチでは、デル・テクノロジーズが提供している「GPUサーバー貸し出しプログラム」を見つけ、すぐにデル・テクノロジーズに相談を持ち掛けたという。「オンプレミスでの導入は既存システムと連携がしやすい、カスタマイズ性が高いといったメリットがありますが、導入後にリソースの変更がしにくいといったデメリットもあります。そのため、ＧＰＵ貸し出しプログラムで事前に検証できたのはよかったですね。また、ProSupport Plusの手厚いサポートが受けられるのも安心しました。GPUサーバーの選定は、①性能が満たせること ②拡張性があること ③自社で運用ができることを重視して決めました。あと、GPUサーバー導入は電源の検討も重要だと思います。検証時も電源について相談するとすぐに来てくれて100Vのコンセントで動作できるように設定変更してくれました」とジオ・サーチ株式会社減災事業本部ネットワーク・チーフエンジニアの小澤宏美氏は話す。また、近藤氏も検証機をすぐに使うことができて、作成した推論モデルが動作することを確認でき、十分に要求性能を満たせることが確認できたと評価している。

2021年8月にNVIDIA^® T4 TensorコアGPUを3枚搭載した4台のPowerEdge R740xdを導入し環境を構築後、並列処理も組み入れ、2022年2月からパイロットプロジェクトを開始させている。ディープラーニングの学習ではNVIDIA^® V100 TensorコアGPUを使っていたが、推論モデルの動作ではNVIDIA^® V100とNVIDIA^® T4に大きな速度の違いはなく、よりコストパフォーマンスの高いNVIDIA^® T4の枚数を増やしたほうがよいと判断している。

また、路面下空洞調査のデータは本社や各事業所に置かれたNASで管理しているが、拡張性や電源の問題からPowerEdge R740xdは自社データセンターに置くことにしている。「遠隔地にGPUサーバーがあるので、PowerEdge用のリモート管理ツールのiDRAC(アイドラック)で管理できるのは非常に便利ですね。OSも遠隔でインストールできて、現地に行かなくてもよいのは助かりましたし、使い方がわからないときにも的確にサポートしてくれました」（近藤氏）。