日立システムズは、道路などのインフラ施設や機械設備などの各種設備を管理する団体向けに、点検／補修計画の策定支援を目的とした「CYDEEN劣化要因分析支援サービス」の提供を開始する。
このサービスは、ユーザーが蓄積した点検／補修業務の維持管理データを基に、人工知能（AI）を活用した独自の手法で分析することにより、対象となる施設／設備の劣化状態を可視化する。これにより、点検／補修箇所の見落とし防止を図り、優先順位付けなどを効率化できる。
分析結果を可視化した例（出典：日立システムズ）
既存の維持管理データがあれば、河川、上下水道、建物など分野を問わず分析することが可能で、例えば製造業の機械設備やプラント設備機器、土木構造物のほか、建築物に付随する設備も分析することができる。
国土交通省では、i-Construction（建設現場のあらゆるプロセスで、ITを活用して生産性向上を図る取り組み）を推進すべく、2016年の国直轄工事より積極的に導入し、最近では建設業界のITの高度利用が普及し始めている。
これに伴い、一部のインフラ維持管理業務では、車載カメラ（路面測定車両）やドローンなどを用いた点検などで効率化が進められているが、施設や設備によっては車両が通行できない、ドローンが飛ばせないなどの理由からITの活用が難しい場合もある。また、社会インフラの個々の施設／設備において異常状態を示すデータが少なく、ビックデータを用いたAI分析で損傷予測や健全度予測をすることは困難となっている。
CYDEEN劣化要因分析支援サービスでは、これまで車載カメラ（路面測定車両）やドローンなどITの活用が難しかった施設や設備でも、分析のために新たな計測機器を導入する必要はなく、また従来の運用手順を変える必要もないため、一時経費と運用コストの両方を抑えることが可能となる。
CYDEEN劣化要因分析支援サービスの概要（出典：日立システムズ）
このサービスは、日立製作所が開発したデータ分析技術を基にしており、異常状態を示すデータが少ない場合でも、データ同士の相関性などを見いだすことで、損傷や健全度、影響度の予測が可能となる。サービス化に当たっては、社会課題の解決に直結するさまざまなテーマについて、民間企業などとの共同研究を行う東京大学大学院情報学環・学際情報学府の社会連携講座「情報技術によるインフラ高度化」で評価されているという。
