メディア

下水道に特化した管路劣化予測AIアルゴリズムを確立：維持検査・点検

EY新日本、EYストラテジー・アンド・コンサルティング、FractaおよびFracta Japanは、AIを用いた下水道管路劣化予測に関する調査を共同で実施し、今後の老朽化対策への技術および財政効果を確認した。

» 2022年08月19日 08時00分公開

[BUILT]

EY新日本、EYストラテジー・アンド・コンサルティング、FractaおよびFracta Japanは2022年7月11日、AI（人工知能）を用いた下水道管路劣化予測に関する調査を共同で実施し、今後の老朽化対策への技術および財政効果を確認したと発表した。

　4社は今回、上水道分野で既に用いているAIアルゴリズムを下水道分野に応用し、下水道に特化した管路劣化予測AIアルゴリズムを確立した。

　モデル都市の大津市において、同アルゴリズムを用いた下水道管路の劣化予測精度を確認したところ、既存の手法の半分以下の調査で直近2年間に生じた腐食を発見できることが明らかになった。

　また、布設年度からの経過年数のみを変数とした既存の管路劣化予測式を用いた場合、50年間でコンクリート管213kmの更新が必要という推計となった。一方で、今回の手法を用いたところ、50年間で劣化するとみられるコンクリート管は45kmにとどまった。

　同技術による財政効果を確認したところ、劣化診断精度が向上することで、ストックマネジメントの維持管理費用（管路のテレビカメラ調査費用）の約75％を削減できる可能性があることも判明した。

AIを用いた下水道管路劣化予測の概要　出典：EY新日本プレスリリース

英国内2万6000キロの水道管網を対象に、AIの劣化予測ソフトを丸紅らが開発
Fractaと丸紅は、英国北東イングランドに本社を置く「Northumbrian Water Group」と共同で、同国の水道管を対象とした劣化予測のソフトウェア開発に着手する。
日本鋳鉄管とFracta、AIを用いた水道管路劣化診断を神戸市水道局と開始
日本鋳鉄管とFractaは、神戸市水道局とAI/機械学習を用いた水道管路劣化診断の試行に関する覚書を締結。水道管路の劣化状態を解析し、管路の破壊確率を可視化する取り組みを開始した。
マンホールをIoT計測しAIで異常検知など、下水道新技術9件を国交省が研究対象に採択
国土交通省は、2019年度のB-DASHプロジェクトと下水道応用技術研究の対象として計9件の新技術を採択した。B-DASHプロジェクトとは、新技術の研究開発および実用化を加速することで、下水道事業における低炭素／循環型社会の構築やライフサイクルコスト縮減、浸水の対策、老朽化対策などを実現し、企業による水ビジネスの海外展開を支援することを目的に、2011年度よりスタートした下水道革新的技術実証事業を指す。
AIで人間並みの精度、護岸の劣化検知を自動化
八千代エンジニヤリングは河川の護岸コンクリートの劣化検知作業を、人工知能技術の1つである機械学習を利用して効率化する技術を導入した。コンクリートの画像から、劣化状況を人の目視検査並みの精度で検知できることを確認したという。