下水道管の劣化判定をAIで自動化する新たなシステム開発

下水道管の劣化判定をAIで自動化する新しいアプローチ

株式会社Ristは、下水道管内の劣化判定をAI技術を使って自動化する新しいシステムの開発に向けた共同研究を始めました。これにより、下水道の調査業務を効率化し、より迅速に管路の状態を把握できることを目指しています。AIがもたらすこの革新は、既存の下水道システムの維持管理に大きな影響を与えるでしょう。

現状の課題と必要性

日本全国で進められている下水道事業は、これまでの普及が進む中で管路施設の整備が求められています。特に、標準耐用年数を迎える下水道管が増加することが予想され、劣化状況に応じた対策が急務とされています。しかし、現在の調査方法は人的な判断に頼っており、そのために評価結果にばらつきが生じることがあります。さらに、劣化状態の判定には限られた時間内での作業が求められており、効率化には課題が残されています。

京都市上下水道局の取り組み

京都市上下水道局は、高画質管口カメラを利用して下水道管内を撮影し、管内の状態を調査する「管口カメラ調査」を進めています。このアプローチは、撮影した画像データをもとに破損や腐食のランクを評価し、劣化の状態を明確にすることを目的としていますが、人的判断を減らすためには自動化が求められています。

RistのAI開発の進捗

Ristは、これらの課題を解消するために、京都市上下水道局やパシフィックコンサルタンツと協力してAIモデルの開発に着手しました。このモデルは、下水道管の状態を自動で判定し、劣化や破損を迅速に評価できる機能を持つことを目指しています。作業の効率化とともに、評価のばらつきを防ぎ、より信頼性の高い調査が可能となります。

具体的には、AIモデルは撮影された画像の良否を判定し、再撮影が必要な場合にはその指示を出します。これにより、調査業務の生産性を高めることが期待されています。また、画像に写った破損やクラックなどの劣化状態をAIが認識し、適切な判定を行います。

地理情報システム(GIS)との連携

2025年4月からの本格的な事業化を目指し、Ristは京都市上下水道局や株式会社NJSとの共同研究を開始します。この研究では、AIモデルとGISを連携させて、よりスムーズな調査記録の整理を行います。GISは、下水道管やマンホールの情報を一元管理し、タブレットでの閲覧を可能にします。これにより、現場でのデータ整理が一層簡略化されることになります。

今後の展望

社会インフラを支える下水道の維持管理は、今後ますます重要になると考えられています。Ristは、このAIによる自動化が公共下水道の効率的な管理を実現し、安定的で持続可能なサービスを提供する基盤となることを目指しています。これにより、限られた資源を最大限に活用し、適切な維持管理やリスクの低減を実現する仕組みが整うでしょう。