今後の展望について教えてください。

現時点でひび割れセグメントから推測できるのは、近似点から求めたひび割れの位置情報や長さなどに留まっています。しかし、今後は、せん断ひび割れや曲げひび割れなどの、ひび割れの種類も推定できるようにしたいと考えています。

特に曲げひび割れに関しては損傷度だけではなく、次の2つを推定可能にすることが目標です。ひとつは、水平荷重を受けた際に部材が傾く角度（部材角）。もうひとつは、被害を受けた建物が次の地震のエネルギーをどれだけ吸収できるかを示す能力（残余エネルギー吸収能力）です。これらを数値化し、現時点での耐震性能を見極め、補修方法の検討まで可能な仕組みづくりを目指します。

将来的には、本研究で開発した手法で識別した損傷度や、残余エネルギー吸収能力などの情報を活用し、「竣工直後」「地震後」「修復後の耐震性能」の建物や各部材の変化をデジタルデータで蓄積する「構造性能カルテ」の構築を考えています。

欧米では建物を3Dモデルで表現し、そこに材料や性能、コストなど、設計・施工に関わる必要な情報を付与するBIM（Building Information Modeling）という仕組みがあります。日本でも近年になって国が建築業界への導入を推進しているため、構造性能カルテの情報をBIMに紐づけし、各部材や建物全体の詳しい情報を取得できるようになれば、維持管理に役立ち、安全な暮らしを守ることに繋がると見込んでいます。

使いやすいユーザーインターフェースを開発し、より多くの非専門家の人々に被害写真を撮影してもらい、学習データとして使うことも考えている

ありがとうございました。それでは、この特定領域研究助成に応募したきっかけと、ご感想をお聞かせ願えますか。

ひび割れセグメントの抽出に用いる深層学習モデルの精度を向上するためには、大量の学習データと、十分な計算資源を備えたコンピュータが必要です。そのために、金額が大きく、また自由度の高い助成制度を調べていたところ、セコム科学技術振興財団に出会うことができました。ちょうど地震レジリエント研究が応募テーマに設定されていたので、迷わず申請した次第です。

潤沢な助成金をいただいたおかげで、損傷度推定の土台となる技術をほぼ完成させることができました。高性能GPUを活用できたのはもちろん、実物大の模型を使った実験に取り組むことができたことも、ひじょうにありがたかったです。

継続審査での面接では、マルチモーダルAI（画像や音声、動画など、複数の形式のデータを同時に処理できる機械学習モデル）活用の可能性について、助言をいただくことができました。自分でも考えていたことではあったので、あらためて検討しているところです。　

そのほか、勉強会では自分の研究を振り返るとともに、他分野の最新の動向に触れることができました。特に高橋典之先生のご研究は共通する部分が多く、様々な情報交換から大きな刺激をいただきました。

最後に、これから特定領域研究助成に応募される研究者へのメッセージをお願いします。

どのような助成制度にも言えることですが、採択されるためには、自分の研究の土台をしっかりと築き上げて、ある程度の見通しを立てておく必要があります。日々の研究でその土台作りを意識して地道に取り組んでいれば、きっと採択に繋がるでしょう。そして、手厚い支援により研究を発展させていくことができるはずです。３年間腰を据えて、大きな目標に取り組む機会を与えていただけるので、ぜひチャレンジしてほしいと思います。

民間の助成で、ここまで潤沢なものはたいへん珍しい。ある程度の基盤ができて、新しいことに挑戦しようと考えている研究者には、大きな支えとなる助成だと実感している