AIとロボット技術による下水道管の腐食評価手法の進化

2025年4月から12月の間、NTTドコモソリューションズ株式会社、京都府流域下水道事務所、株式会社テムザックが共同で実施した評価検証は、下水道管路の腐食状況をAIとロボット技術で定量的に把握する革新的な試みです。このプロジェクトは、老朽化が進む日本の下水道インフラにおいて、効果的な管理方式の確立を目指しています。

背景と課題

日本の下水道の標準耐用年数は50年ですが、全国の約50万キロメートルの下水道管路のうち、2022年時点で7%がその耐用年数を超え、2040年代には42%に達すると予測されています。これにより、点検や更新の必要性が高まっていますが、現状では目視や従来の画像診断に依存し、深刻な腐食状態の把握が難しいのが現実です。

このプロジェクトでは、実際に京都府内の下水道管路を対象に、テムザックが開発した多脚式ロボット「SPD-X」により、下水道管内を走行しながらデータ収集を行いました。このロボットにはLiDARが搭載され、詳細な環境データを取得することが可能です。

実施内容と新技術の導入

NTTドコモソリューションズは、取得したデータを基に独自のAI技術を用いて新設時の管壁形状を推定し、現在の状態と比較しました。この差分解析によって、腐食による「減肉」がどの程度進行しているかを定量的に把握することに成功しました。

具体的には、以下のような成果が得られました：

- 点群データから新設時の管壁形状を推定し、誤差1cm程度で現行の形状を明確化
- 減肉の深さや範囲を定量的に把握し、今後の維持管理に活用

劣化予測モデルの活用

さらに、過去に収集した京都府の管路点検データを基に、劣化予測モデルの適用を試みました。この分析により、劣化が進行しやすい区間やそれに関連する要因が特定され、下水道管理者が持つ経験則とも一致する結果が得られました。

主な成果としては、以下の点が挙げられます：

- 劣化が進行しやすい区間の特定
- Expectation寿命の予測による将来的な維持管理の方向性が見えた

今後の展望

このプロジェクトが示した新たな評価技術や劣化予測モデルは、下水道管理を効率化し、トラブルを未然に防ぐための重要なステップとなることでしょう。特に、減肉の定量的把握により、修繕の緊急性や優先順位の判断が容易になり、より効率的な資源の配分が可能になります。今後、NTTドコモソリューションズは本検証の成果をさらなるパートナーシップを通じて、自治体や下水道の事業者に展開していく予定です。

本プロジェクトの取り組みは、下水道の健全な維持管理を促進し、ひいては市民の安全を守るための重要な技術革新の一部となるでしょう。