下水道管の調査業務を効率化する新たなAIシステム開発の取り組み

AI技術による下水道管調査の効率化

株式会社Ristは、京都市に本社を構える企業で、下水道管の調査業務を効率化するためのAIシステム開発に着手しました。この取り組みは、京都市上下水道局と共同で行われ、劣化判定の自動化を目指します。下水道は都市インフラの一部として重要な役割を果たしており、熟練者による人的判定に依存していたこれまでの方式は、限られた作業時間や人的資源による課題を抱えていました。

現在の課題

日本全体で取り組まれている下水道事業は、これまでの発展に伴い、老朽化した管路施設の状態把握が急務となっています。特に、標準耐用年数を迎える管が増える中、迅速かつ効率的な状態確認が求められているため、合理的な優先順位に基づいた改修作業が必須となります。

さらに、京都市上下水道局では、管の状態を知るために高画質管口カメラを用いた調査を進めており、画像データをもとに劣化を判定する手法を模索しています。しかし、これまでの方法では人的作業に頼り、判断にばらつきが生じることや、処理すべき件数の制限が課題でした。

Ristの取り組むAIモデル開発

Ristはこのような課題に対処するため、AIによる画像解析を用いた劣化判定の自動化に取り組んでいます。AIモデルは、下水道管調査で撮影した画像データの良否を判定し、撮影条件によって見えるべき詳細を識別します。さらに、管内の状態をミリ単位で判定し、破損や腐食のレベルを評価することができるようになります。これにより、判定の精度が向上し、効率的な作業が実現されるのです。

具体的なシステム構築計画

2025年4月からは、Ristが開発中のAIモデルを用いて、京都市上下水道局が管理する地理情報システム（GIS）との連携を進めていきます。このシステムが完成すれば、管口カメラで撮影された画像データをAIが処理し、判定結果をリアルタイムでデータベースに記録できるようになります。また、タブレットなどのデバイスで一元管理ができる仕組みも整え、現場での操作が容易になるでしょう。

今後の展望

下水道管の老朽化対策には、予算や人が限られる中での適切な維持管理が求められています。Ristは、十分なデータ分析を通じて、下水道施設の永続的な持続可能性を支える仕組みを構築することを目指します。AI技術を駆使することで、さらなる社会的価値の創出につながると信じています。公共下水道事業における安定性向上に貢献し、高度な維持管理が期待されます。

RCistは、「画像AI事業」と「データ分析事業」を掲げ、さまざまな課題に対するソリューションを提供しています。AI技術を幅広く活用し、 durableな社会インフラ構築を目指す同社のプロジェクトに、今後も多くの注目が集まることでしょう。