この研究では、橋のメンテナンスと安全のための非破壊検査(NDE)データ解析の効率を高めるために、大規模言語モデル(LLM)を活用する革新的なアプローチを紹介します。さまざまなLLMを使用してNDE等高線マップを解釈し、橋の状態の詳細な分析を提供するLLMの有効性を実証します。具体的には、9つのLLMを用いて5つのNDE等高線マップを解析し、画像説明の生成、欠陥識別、実行可能な勧告の提供および精度の点で評価しました。その結果、4つのLLMが詳細で効果的な画像記述を生成し、ChatGPT-4とClaude 3.5 Sonnetは包括的な概要を作成するのにより効果的であることがわかりました。この研究は、LLMベースの分析が橋梁検査ワークフローの効率を高め、精度を維持できることを示唆しています。