品質工学会 ASI賞

　品質工学会はAmerican Supplier Institute Inc.（以下，ASIとする）の協力の元，一般社団法人品質工学会ASI賞を設けている。ASI賞は，前年の品質工学会誌に掲載されたすべての報文の中から，ASIが広く世界に紹介したいと考える報文を選定するものである。
　2025年の品質工学会誌（Vol.33）に掲載された報文に対してASI にて厳正な審査を行った結果，下記報文に対して2026年一般社団法人品質工学会ASI賞の授賞を決定した。

題　目	洗深層学習を応用した道路設備の腐食損傷検出方法の検討 ─CNNとMT法の利用─（Vol.33, No.4 開発と研究）
受賞者	矢野耕也*1　行木靖人*2　豊谷 純*2　大前佑斗*2　谷平春人*2　伊藤正人*3　高橋大樹*3  （*1日本大学 正会員　*2日本大学　*3 (株)NEXCO東日本エンジニアリング ）

 

　画像認識で利用される AI の中でも画像認識に応用される CNN（Convolutional Neural Network）によって得られた特徴量で MT法で利用した事例である。 
　MT法は AI の一種であることと、MT法は一般的にブラックボックスである AI よりも技術情報が得られる利点がある。この事例の場合、こうした利点が効いているかはともかく、特徴量の抽出に CNN の一種である ResNet を利用して画像の特徴量を抽出するという新しいアプローチを示した事例である。AIとMT法の組み合わせることで、より合理的なパターン認識の可能性を提案している。