非破壊検査にAIを使うとき——判定は資格者に残し、元データと条件を記録する

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この記事のポイント（結論先出し）

非破壊検査で AI に期待されているのは、資格者の判定を置き換えることではなく、見逃しを減らす支援である。放射線透過試験のフィルムは人が目で見て評価しており、経験に頼る部分が大きく、習熟に時間がかかり、見逃しも出る^[1]。フィルムの画像から AI できずを判定した研究は、資格者が見逃したきずを拾えた一方で、周りとの濃さの差が小さいきずを拾えず、検出漏れが重大な事故につながる性質上、検査員による最終判断は欠かせないとしている^[1]。超音波探傷では、波形を数値のまま残すか画面の画像として残すかでも学習の結果が変わり、模擬の波形での高い正解率は実測の波形にそのまま当てはまらない^[2]。AI を入れるなら、判定は JIS Z 2305 の資格者に残し^[3]、元の画像・波形、AI のやり方と条件、検出できる下限を記録に残して、後から別のソフトでやり直せるようにしておく^[4]。

この記事は、溶接部や鋳物などの非破壊検査を社内で行っている、または外の検査会社に頼んでいる製造業の品質担当が、検査の判定に AI を使うかどうか、使うならどう位置づけるかを決めるためのものである。非破壊検査を発注の仕様にどう書くか（方法の選び方、合否の基準、資格の読み方、報告書に求めるもの）は非破壊検査を発注で指定するときで扱ったので、ここでは繰り返さない。X 線 CT を外注するときの指定はX 線 CT 検査を外注するときにある。

なぜ判定に AI を使いたいのか

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非破壊検査の多くは、最後に人が画像や波形を見て判定する。1998 年の溶接学会誌の解説は、放射線透過試験では透過写真の濃淡の像を検査員が観察して溶接部の内部の欠陥を見つけるが、放射線の画像はコントラストが低く像がぼけるなど画像として好ましくない性質を持ち、観察には技能と熟練が要ると書いている^[5]。同じ解説は、検査員は暗い部屋で写真を観察器に置いて見ており、大型の溶接構造物の検査では 1 日に数百枚の透過写真を観察することもあって疲労も大きいこと、ほかの非破壊検査と同じく放射線透過試験もいわゆる官能検査であることも挙げている^[5]。

日本非破壊検査協会は、非破壊試験の結果の精度は技術者の技量に大きく左右され、同じ規格・同じ手順書に従って行う検査であれば、誰が行っても何度行っても同じ結果・同じ評価が得られなければならないので、技術者の技術の水準を一定にしておく必要がある、と資格制度の意義を説明している^[3]。AI への期待は、この「人によるばらつき」と「疲れによる見逃し」を減らすことにある。

研究で分かっていること

放射線透過試験のフィルム画像

日本知能情報ファジィ学会誌の研究は、鋼板とステンレス鋼板（SS400・SUS304）の突合せ溶接継手の製造時検査で得たフィルムを撮影し、畳み込みニューラルネットワークできずの有無を判定した^[1]。正解とするきずは、JIS Z 2305 に従って認証された放射線透過試験の資格者 2 名がきずと判断した箇所とした^[1]。結果は次のとおりである。

項目（この研究の条件と結果）	値
フィルムの枚数	計 123 枚（学習 88 枚・検証 22 枚・評価 13 枚）
きずありとみなす確率のしきい値	90%（経験則で設定）
評価用 13 枚での、正解のきずに対する検出率	平均 91.1%（フィルムごとに 58.3%〜100%）
分割した画像に対する適合率・再現率	平均 75.1%・53.9%
拾えなかったきずの特徴	周りの画素との濃さの差が小さい
しきい値を下げた場合	検出率は上がるが、誤った判定の数も増える

この研究で注目されたのは、AI の判定の中に、資格者が当初見逃したきずが含まれていたことである^[1]。見逃されたきずは、溶接から外れた位置にあるものや、不合格になるような長いきずの近くにあるものに見られ、心理的に見逃しやすいので、AI で見つけて強調して示せれば見逃し防止の一助になる、と書いている^[1]。一方で、今の精度は目視の判定の水準と比べて高いとは言い難く、検出漏れと誤検出が出ていることも明記している^[1]。そのうえで、非破壊検査の性質上、検出漏れは重大な事故や損害に直結するため、検出率に関わらず検査員による最終的な判断は欠かせず、この技術は検査の完全な自動化ではなく、フェイルセーフや人の判断の一助と位置づけるべきだ、と結んでいる^[1]。表の数字は 1 つの研究の限られた枚数での値で、他の検査に当てはまる精度ではない。

超音波探傷の波形

非破壊検査協会誌の研究は、鉄道車両の台車枠の超音波探傷を想定し、きずの有無を機械学習で判定する比較を行った^[2]。この研究は、車両部品の超音波探傷では現状、A スコープ波形（画面に出る波形）のエコーの高さに基づくしきい値での判定が主流で、加工していない「生の波形」の解釈には経験を要すると書いている^[2]。同じ波形でも、デジタルで記録した「数値データ」と、探傷器の画面をキャプチャしたような「画像データ」では形が違い、その違いが学習の精度に及ぼす影響を比べた研究は見当たらないとして、両方を比べている^[2]。

結果は、模擬計算（シミュレーション）で作った波形で、数値データの学習では、時刻ごとの波形の数値を使った場合の正解率 0.989 が最も高く、周波数の成分（振幅スペクトル）の数値を使った場合は 0.959 だった。画像データの学習では、生の波形や時間と周波数で表した画像で 0.998〜1.0 だった一方、波形全体の周波数の成分（FFT）を画像にした場合は 0.931 にとどまった^[2]。著者は、模擬の波形を使った結果であり、きずの有無の判定がより難しいと想定される実測の波形に対しては、数値と画像を併用して多角的に評価すれば汎用性や正解率の向上が期待できる、と書いている^[2]。つまり、高い正解率は模擬の波形での話で、実測では下がりうるということと、データをどの形で残すかが AI の使い方を左右するということである。

判定は資格者に残し、AI は「二人目の目」にする

以上から、非破壊検査に AI を入れるときの基本の形は、資格者が判定し、AI が見落としの候補を示す、という分担になる。進め方として、たとえば次の 2 つが考えられる。

資格者が先に判定し、そのあとで AI の結果と照らし合わせ、AI だけが拾った箇所を資格者が見直す
AI が先にきずの候補に印を付け、資格者が全体を見たうえで、印の箇所を重点的に確かめる

前者は資格者の判定が AI に引きずられにくく、後者は見る順番が決まって作業が速くなりうる。どちらの場合も、AI が「きずなし」とした範囲を資格者が見ないで済ませる運用にはしない。研究が示したとおり、濃さの差が小さいきずは AI が拾えないことがある^[1]。人と AI の分担の考え方は、外観検査の場合をAI と人の検査の分担で扱っている。

資格について、日本非破壊検査協会は、JIS Z 2305 に基づく非破壊試験技術者の認証制度を運営している^[3]。発注の仕様で資格をどう指定するかは上の発注の記事に書いたとおりで、AI を使う場合も、その判定を誰の名前で出すかは変わらない。

元のデータと条件を残し、やり直せるようにする

AI の判定は、使ったソフトや学習の版、しきい値で変わる。後から「なぜこの判定だったか」を確かめ、より良い方法でやり直せるようにするには、判定の結果だけでなく、元のデータと条件を残しておく必要がある。

この考え方は、国土交通省が道路橋の点検で、機器を使ってひびわれ図を作るときの参考資料にまとまっている^[4]。参考資料は、一定のアルゴリズムで客観性・再現性が明らかな機器で作ることを前提に、精度やキャリブレーションの結果が分かるよう、必要な情報をひびわれ図とともに残すこととしている^[4]。機器で検出したひびわれには診断する人が手を加えないこと、記録の対象とするひびわれの幅を 0.05 mm 以上とすること、使った機器の誤差の程度・性能を発揮する使用条件・実際に使ったときの条件・その条件で検出できる最小のひびわれ幅を記録することを求めている^[4]。さらに、元の写真を納めることで、時期を変えて別のソフトウェアでひびわれの検出をやり直せるようにすること、アルゴリズムによってはチョークの線をひびわれとして検出する場合があるので、そのおそれがあれば写真を撮ってからチョークで印を付けることも書いている^[4]。

工場の非破壊検査に置き換えると、次のものを残す決まりになる。

元のデータ：フィルムをデジタル化した画像、探傷器から取り出した波形の数値（画面のキャプチャだけでなく）
撮影・取り込みの条件：観察器の明るさ、カメラの位置と解像度、探傷器の設定
AI の条件：ソフトの名前と版、しきい値、学習に使ったデータの範囲
検出できる下限：その条件で拾えたきずの大きさ・濃さの差の目安
資格者の判定と、AI の結果との違い：どちらが何を拾い、最終的にどう判定したか

最後の「違い」の記録は、AI の得手不得手を知り、しきい値を見直す材料になる。チョークの例のように、検査のために付けた印や、表面の汚れが AI の判定をまぎらわすこともあるので、撮る前の手順も決めておく。

外に頼むときに渡すもの・受け取るもの

AI を使った判定の支援を、検査会社やソフトの会社に頼むときは、次のものを揃える。

区分	中身
渡す：対象	試験の方法（放射線透過・超音波・磁粉など）、対象の継手や部品、適用している規格と合否の基準
渡す：過去のデータ	資格者が判定済みのフィルム画像・波形と、その判定結果。きずの種類ごとの数
渡す：データの形	フィルムか、デジタルの画像か。波形を数値で取り出せるか、画面の画像しか残っていないか
渡す：使い方の案	資格者が先か、AI が先か。AI の結果を誰がどこで見るか
受け取る：評価の結果	学習に使っていないデータでの、拾えたきず・拾えなかったきず・誤って拾った箇所。拾えなかったきずの特徴
受け取る：条件の記録	ソフトと版、しきい値、取り込みの条件、検出できる下限の目安
受け取る：データの扱い	渡した検査データを他の目的に使わないこと、契約が終わったときの返却や削除

判定済みの過去のデータは、資格者 2 名の判定をそろえて正解とした研究のように^[1]、正解の付け方を先に決めておかないと、学習にも評価にも使えない。検査員によって判定が割れているデータがあれば、それ自体を一覧にして渡す。

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検査報告を受け取る側として確かめること

仕入先や検査会社から非破壊検査の報告書を受け取る立場なら、AI が使われているかを聞いておくとよい。使われている場合は、最終の判定を資格者が行ったか、AI はどの段階で使ったか、元のデータが保存されていて求めれば出せるか、の 3 点を確かめる。報告書の書式や記載事項を仕様でどう求めるかは非破壊検査を発注で指定するときを参照してほしい。

よくある質問

AI の正解率が 99% なら、資格者の判定を省けますか

省けない。正解率は、どのデータで測ったかで大きく変わる。超音波の研究のように模擬の波形での高い値は、実測では下がりうる^[2]。フィルムの研究の著者も、検出率に関わらず検査員の最終判断は欠かせないとしている^[1]。

フィルムをデジタル化すれば AI に使えますか

使える可能性はあるが、撮影の条件をそろえることが先になる。研究では、観察器の上のフィルムを一定の高さに固定したカメラで撮影していた^[1]。明るさや距離が毎回違う画像では、学習も判定も安定しない。

探傷器の画面の写真しか残っていません

画像としての学習には使えるが、波形を数値で取り出せるなら、両方を残すほうが選択肢が広がる。数値と画像のどちらで学習させるかで結果が変わることが報告されている^[2]。これから取るデータは、数値で書き出せる設定にしておく。

まとめ

非破壊検査の AI は、資格者の判定を置き換えるのではなく、見逃しを減らす二人目の目として使う。研究では、AI が資格者の見逃したきずを拾った一方で、濃さの差が小さいきずを拾えず、検出漏れが重大な事故につながる以上、最終判断は検査員に残すとされている。模擬の波形での高い正解率は実測にそのまま当てはまらず、データを数値で残すか画像で残すかも結果を左右する。元のデータ、取り込みと AI の条件、検出できる下限、資格者と AI の判定の違いを記録に残し、後から別の方法でやり直せるようにしておく。

出典・参考資料

CNN を用いた放射線透過試験のフィルム画像からのきずの自動判定に関する研究（山本駿介・塚田義典・芳賀勝己・花田和彦／知能と情報（日本知能情報ファジィ学会誌）33 巻 1 号／2021 年）
超音波探傷波形の数値データと画像データによる機械学習の比較（牧野一成／非破壊検査 75 巻 7 号／2026 年）
資格試験（JIS Z 2305 非破壊試験技術者）（一般社団法人日本非破壊検査協会）
機械等によるひびわれ図の生成に関する参考資料（案）（国土交通省道路局国道・技術課／令和 4 年 3 月）
放射線透過試験の自動化の動向（川野征士郎／溶接学会誌 67 巻 6 号／1998 年）

検査の画像と記録を、AI で扱いやすくしたいとき

newji の AI/DX 支援は、業務の整理から AI・システムの導入、導入後の手直しまでを受け持ちます。対応する業務には画像による検品、検査記録の入力、品質データの集計、過去の記録の検索も含みます。1 つの検査・1 つの記録から小さく試し、AI を使わずに記録の残し方の見直しで済む場合は、そう提案します。非破壊試験そのものの実施や合否の判定は当社では行わず、最終の判定は資格を持つ人が行う形を前提に組みます。初回のご相談は無料で、秘密保持契約にも対応します。判定の精度や効果を前もってお約束するものではありません。

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