橋梁点検の記録としてこれまでに膨大な点検調書が作成されているが，その多くが紙媒体やPDF形式で保存されており，蓄積されたデータの利活用を困難にしている．点検調書から自動的にデータを抽出し，点検記録のデータベースなどを構築できれば，過去の膨大な点検記録に基づいたデータ分析などが可能になると考えられる．しかし，損傷部材の位置などを知るために重要な情報である部材要素番号などは，橋梁図面内の構造部材の線と重なっているものも多く，一般的なOCR処理では抽出が難しい．本研究では，点検調書内の橋梁図面に記載されている要素番号について，Deep Learningによる物体検出を活用して抽出を行った．その結果，直線と重なっている要素番号であっても精度良く抽出できることが確認できた．