AI技術を駆使した下水道管調査業務の効率化へ向けた新たな取り組み

AIによる下水道管調査の革新

下水道は都市生活の重要なインフラですが、老朽化が進む中、効率的な管理が求められています。そんな中、京都市に本社を置く株式会社Ristが、AI技術を活用した下水道管の劣化判定を自動化するシステムの共同研究を開始しました。

背景と目的

全国の下水道事業において、管路施設の整備が進む一方で、古い下水道管が増加しています。これらはすでに標準耐用年数を迎えており、状態を迅速に把握することが、老朽化対策の鍵となります。従来の方法では、人的な判定作業が中心であったため、評価結果にばらつきが生じたり、作業効率が悪化したりする課題がありました。

このような背景から、Ristは京都市上下水道局およびパシフィックコンサルタンツと共に、AIによる劣化判定の自動化に向けた研究を進めています。

研究の内容

共同研究では、管口カメラを用いて撮影した下水道管の高画質画像データを分析するAIモデルを開発します。このAIが行う主な機能は、以下の2点です。

1. 良否判定機能: 撮影画像に照明不足やピントのずれがないかをチェックし、再撮影が必要かどうかを判断します。これにより、現場での調査の効率化と画像データの質の向上を目指します。
2. 劣化判定機能: 画像データに写る破損や腐食の程度を自動で評価することで、判定の精度を高めつつ作業の効率化を進めます。

この取り組みによって、従来は熟練した技術者に依存していた劣化判定が、AIにより一貫性のあるものになることが期待されています。

GISとの連携

2025年4月からは、RistのAIモデルが、京都市上下水道局が構築した地理情報システム（GIS）と連携し、更なる効率化を図る予定です。GISに蓄積された画像データに対し、AIが劣化判定を行うことで、調査記録や判定結果を整理したデータベースを作成し、タブレットを通じてユーザーが管理できる仕組みを目指します。

この新しいシステムにより、管口カメラ調査にかかる手間を大幅に削減し、データ管理を簡略化することで、業務の品質向上が実現できるはずです。

今後の展望

公共下水道事業では多くの老朽化進行中の下水道管を効率的に維持管理するため、限られた資源の最適活用が求められています。Ristは、この新しいAI技術を駆使し、持続可能な下水道サービスの維持に寄与することを目指します。この試みにより、高速で正確な劣化判定が実現し、将来的には全国の下水道業務に革新をもたらすことが期待されています。