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日本航空123便御巣鷹山墜落事故(過去の痛みVol.1)

日航機123便の画像

JALの赤坂社長=18年8月12日 PHOTO: Tadayuki YOSHIKAWA/Aviation WireJALの赤坂社長=18年8月12日 PHOTO: Tadayuki YOSHIKAWA/Aviation Wire

御巣鷹山遺族登山の様子の写真33回忌の御巣鷹山尾根の今…

2018年8月12日で33回忌を迎えた日本航空123便墜落事故。人工知能開発基金事務局スタッフ一同も空の安全への願いを込めて尾根へ登山させていただきました。改めて520名の方のご冥福をお祈りいたします。JALの社員は95%が事故を知らない年代へと交代しており、この新たな世代が航空機の安全を担います。

慰霊祭の写真改めて原因を考える…

520名の命を奪った原因を改めて検証すると、あまりに単純な理由で気持ちの置き場を見つけることが難しくなります。人間のミスというよりは、修理意識の欠落といった、誠に奇異な出来事です。

何がダメだったのか…

日本航空123便は伊丹空港での尻もち事故を起こしその修繕のためボーイング社で修理作業を行いました。その修理内容が下の図になります。

日航123便の修理の図

圧力隔壁の修理で2枚のバルクヘッドを1枚の結合板で繋ぎ合わせるところを、2枚の分離した結合板で繋ぎ合わせています。上の図の不適切な修理の左側の結合板は片方のバルクヘッドにしか接合されていないので、全く強度を補強するのには関係しないのです。この物理的な意味を修理実施者は理解せず施工しています。また日本航空側でもそれを確認せず運航していました。人工知能でミスを防ぐ場合、本来人間が正しい正解を持っていないと利用ができません。いわゆる人工知能の3適応は、1、人が行っている作業で特定の熟練者に依存してる作業。2、事象に対して正解が定義できる作業。3、事象が電子データ化できることとなります。2番目の事象に対する正解自体が間違ってるということは、この事故ではAIによる予防措置はできないことになります。したがって品質管理の画像チェックで欠陥修理を見つけ出すことにディープラーニングの効果が見込まれます。レポートタイトルロゴの画像

  1. こんにちは、これはコメントです。
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