出光興産株式会社

配管腐食評価の深層学習モデル

2017年8月から2019年2月の実証を2019年4月25日に報告。点検業務への継続活用は当時の予定。（資料時点）

出光興産は北海道製油所で、アクセンチュアなどと配管腐食評価の実証を行った。自社の評価基準を用いた深層学習モデルを構築し、撮影画像の解析と現場での結果確認を検証した。

会社は自社定義の基準で80％以上の解析精度を報告した。評価件数や独立検証は当該発表から確認できない。

実証結果に限定する。精度を全配管の診断保証や事故防止率とは扱わない。北海道以外への導入や現在の稼働は確認していない。

AIと人の役割確認できた範囲

自社導入で確かめたいこと検討のヒント（編集メモ）

腐食条件別の精度、見逃し、人による診断確認、点検計画との連携の検証。

当サイトの編集メモです。企業が実際に採用した条件とは区別しています。

導入企業の公式発表

出典ページ初回公開日：2019-04-25

詳しい記録・用途と導入条件

概要の詳しい記録: 出光興産は北海道製油所で、アクセンチュアなどと配管腐食評価の実証を行った。自社の評価基準を用いた深層学習モデルを構築し、撮影画像の解析と現場での結果確認を検証した。
導入段階の詳しい記録: 2017年8月から2019年2月の実証を2019年4月25日に報告。点検業務への継続活用は当時の予定。
成果の詳しい記録: 会社は自社定義の基準で80％以上の解析精度を報告した。評価件数や独立検証は当該発表から確認できない。
留意点の詳しい記録: 実証結果に限定する。精度を全配管の診断保証や事故防止率とは扱わない。北海道以外への導入や現在の稼働は確認していない。
企業・組織: 出光興産株式会社
掲載名: 出光興産｜北海道製油所の配管腐食を画像AIで評価する実証
対象業務: 業務運用・供給網
取組・サービス: 配管腐食評価の深層学習モデル
AIの使い方: 配管の画像・動画をAIで評価し腐食管理の判断を支援
主に使う人: 従業員向け

このサイトでは具体的な導入規模を確認できていません。

分類は取り組みの一部を示します。人の確認・引継ぎの範囲は、使い方と原典で確かめてください。

未確認は「非公表」「効果なし」とは異なります。試験・デモ・計画は本番運用と区別し、公表値を独立検証済みの効果として扱っていません。

出典の日付・掲載履歴と確認状況

AI活用開始時期、出典の公開・更新日、このサイトへの掲載日、確認日は別の日時です。資料の日付から開始時期を推測していません。