現在、日本のインフラは老朽化と人手不足という二重の危機に直面しています。道路は傷み予算は限られる一方で、現場の負担は増え続けています。
こうした状況を解決するために必要なのは、現場でそのまま運用可能な技術であると考えています。多くの技術者がこの課題に取り組んでいますが、その成果は理想の環境を前提とした技術検証で終わることが少なくありません。整備されたテストコース、綺麗に舗装された道路、障害物のない歩道。そして現実がその前提に合わないとき、変えるべきは現実の方だとされてしまいます。
私たちのアプローチは異なります。
街には街本来の性質があります。路面のひび割れ、微妙な段差や勾配、車椅子やベビーカーを阻む障害物。私たちはそれを前提として受け入れ、ありのままの街をデータにする技術でこの社会課題に挑みます。
今ある街を今のままで変えていく。それが私たちの使命です。
社名の由来
阿修羅は三つの顔と六つの腕を持つ存在であり、これをあらゆる方向を同時に見据える姿として捉えています。街を一つの視点から測るのではなく、複数のセンサーで多角的に捉える私たちの技術と重なります。
また同時に、困難に対して諦めずに挑み続ける存在です。既存の仕組みでは解決できない課題を技術の力で解決する。それが私たちの姿勢であり覚悟です。
そして阿修羅にはもう一つの意味があります。完璧な神ではなく、現実の中で戦い続ける存在であること。私たちも理想の環境を描くのではなく、実際の街に出てデータを取り、その精度に責任を持ちます。一方で「唯一の正解」を高みから定義して押し付けるようなこともしません。
街に関わる皆さんと共に前に進みたい。その思いを社名に込めました。
阿修羅技研は街を見る技術を軸に、都市空間のデータ収集から解析・レポート納品までを一気通貫で提供します。現在ご提供できるサービスは「路面異常検知」と「都市調査」の2つ。いずれも要件をお伺いするところから始めます。
ひび割れ・わだち掘れ・段差・勾配といった路面の状態を計測し、区間ごとの損傷度と修繕優先度まで落とし込んで報告書としてお渡しします。ご相談から約1ヶ月で要件を確定し、検査・レポートまで実施します。縦断勾配や段差は、歩行空間のバリアフリーの観点でも重要な指標です。
人流、放置自転車、路上駐車など「数えたいもの・見つけたいもの」を調査します。技術的にはオブジェクト検出であり、対象が何であっても同じ枠組みで対応できるのが特徴です。まず何を検出すべきかを要件定義し、既存モデルで足りない対象は検出モデルをファインチューニングして用意します。その仕組みごと当社が持っているため、ご要望に個別に応えられます。
自社開発の自律走行ロボットが、街のデータを取りに行くサービスです。人手では難しい同条件下での定期検査を実現し、一度基準を取れば次からは前回との差分だけを見る運用が可能です。
実証実験へのご協力先を募集しています。ご関心のある自治体様はお問い合わせください。
様々なセンサーを統合可能なデータ取得基盤
産業グレードの多種多様なセンサーを組み合わせ、歩行空間をデータ化するプラットフォームを保有しています。整備されたテストコースではなく、実際の街で高い品質のデータを取得できます。
検出したい対象に合わせてモデルを調整できる仕組み
検出対象の要件定義から、学習データの用意、検出モデルのファインチューニング、精度検証までを社内で回せます。汎用モデルで足りない対象でも、既製品を待つ必要がありません。
計測から報告書までを繋ぐプラットフォーム
収集・解析・可視化・レポート作成までを自社開発の基盤で完結します。生データの保管や個人情報への対応は当社が引き受け、お客様にはそのまま使える成果物だけをお渡しします。
ハードウェア含めた自社設計・開発の体制
ロボット本体・制御アプリケーション・データ基盤まで自社で開発しています。センサーの選定から解析アルゴリズムまで一貫して見られるため、精度向上や柔軟なカスタマイズへの対応が可能です。
自治体のセキュリティポリシーへの対応方針はデータの取り扱いに記載しています。
路面異常検知・都市調査のいずれも、まず要件をお伺いするところから始めます。一地区・数kmのスポット調査で成果物を確かめていただき、そのうえで対象範囲や頻度を決めていきます。
課題や対象エリア、ご予算感をお伺いし、どちらのサービスが適しているか、進め方とあわせてご提案します。
「何を、どの精度で、どんな形で確認したいか」を詰めます。都市調査で既存モデルにない対象を検出する場合は、この期間に検出モデルのファインチューニングまで行います。
対象エリアを実際に計測し、確定した要件にもとづいて解析します。一地区・数kmのスポット実施から可能です。
そのまま判断に使える成果物としてお渡しします。路面異常検知なら損傷マップと修繕優先度の報告書、都市調査なら集計レポートです。
定期的に計測してデータを更新。一度基準を取れば、次からは前回との差分で経年変化を追えます。
代表取締役
東京大学大学院 修士課程修了（生命科学）
株式会社RightTouch データサイエンティスト / AIエンジニア
専門分野
データサイエンス、画像処理、機械学習、LLM、Webアプリケーション開発、データレイク開発
