AI技術を活用した下水道管の自動劣化判定システム開発に向けた研究開始

AI技術を用いた下水道管の効率的な劣化判定

はじめに

株式会社Ristは、京都市下京区に本社を置き、AI技術を駆使したシステム開発に取り組んでいます。最近、下水道管の劣化判定を自動化する新たなシステムの開発に向けて、下水道事業の拡充を進める京都市上下水道局と共同研究を始めました。この研究の目的は、下水道管の状態を効率的かつ迅速に把握し、適切な保守管理ができるようにすることです。

現状の課題

日本全国で進められている下水道事業の中で、多くの下水道管が標準耐用年数を迎えつつあります。これに伴い、老朽化した管路施設の状態をいかに早く把握し、優先的な対策を講じるかが重要な課題となります。今までの方法では、人的な判定作業に頼っていたために評価にばらつきが生じやすく、また作業時間がかかるため、効率的とは言えない状況でした。

Ristの取り組み

そこでRistは、AIを利用した劣化判定モデルの開発を開始しました。共同研究には、インフラビジネスで豊富な実績を持つパシフィックコンサルタンツも参加しており、高度なAI技術と公共インフラに関する専門知識を掛け合わせることで、より精度の高い劣化判定を実現することを目指しています。

具体的には、以下の2つのAIモデルを開発中です。

1. 画像データの良否判定モデル
管口カメラで撮影された画像が劣化判定に適しているかをAIが判断します。不適切な画像があれば、再撮影を促す機能を持っています。

2. 劣化判定モデル
画像に写る破損や腐食の状態をAIが自動で判定し、評価します。これにより、人的評価のばらつきを防ぐと同時に、作業の効率化を図ります。

共同研究の開始

2025年4月から本格的な事業化を目指し、Ristは京都市上下水道局と新たに地理情報システム（GIS）との外部連携したAIシステムの共同研究を開始します。GISを用いますので、地元の上下水道局が蓄積したデータを効率的に利用することが可能です。

このシステムにより、管口カメラ調査の画像データと、実際の下水道管の位置情報を一つのデータベースにまとめることができ、劣化判定も自動化されます。また、タブレットを利用した簡便な操作環境を提供することで、現場での調査がよりスムーズになると期待されています。

今後の展望

京都市上下水道局では、2024年より管口カメラ調査の効率的なデータ蓄積手法を研究しています。この研究をもとに、RistのAIモデルとGISの連携を進め、実践的なシステムの構築を進めていきます。最終的には、下水道管の維持管理を一層効率化し、適切な保全措置を行うための重要な基盤を整える狙いです。

Ristは、今後も持続的な下水道サービスの維持とともに、公共事業の効果的な運営に寄与していく所存です。私たちのAI技術が、下水道事業の未来をより良く変えていく力となることを信じています。