建設分野のDX(デジタルトランスフォーメーション)が進んでいる。AI(人工知能)を活用した水道管の劣化予測など新たな挑戦も相次ぐ。注目すべき最新の建設DXの動きを追った。

 「漏水実績のデータを渡していないのに、算出された破損確率が実態と合っていた」。兵庫県朝来市都市整備部上下水道課の小谷康人課長は驚きを隠さない。朝来市の上水道管の破損確率を求めたのは、AI(人工知能)を開発する米スタートアップ企業のFRACTA(フラクタ)だ。

 2020年に朝来市が水道管の製造・販売を手掛ける日本鋳鉄管(東京・中央)に、水道管の劣化予測と台帳整備を発注。日本鋳鉄管はフラクタにAIを使った破損確率の算出などを委託した。

  • 職員4人で上水道を管理
  • 朝来市の水道事業の概要
  • ● 給水人口:約3万人
  • ● 給水戸数:約1万3000戸
  • ● 給水区域面積:35.95km2
  • ● 管路データの欠損率は敷設年度が約50%、口径が約14%、管種が約15%
  • ● 上水道の担当職員は4人で、2000年代前半に比べて3分の1程度に減少
  • 管路の破損予測
  • ● 2020年に日本鋳鉄管と契約し、フラクタのAIを使って管路の破損確率を算定
日本汎用モデルでは朝来市の漏水実績を使わずに破損確率を算出
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(画像:フラクタ提供)
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「古い順」より高い精度

 市は約36km2の区域で約1万3000戸への給水を手掛ける。1990年代に敷設が進んだため、法定耐用年数の40年に満たない水道管が多い。それでも漏水がたびたび発生し、補修費用がかさんでいた。

 市で上水道を担当する職員は現在4人と、2000年代前半に比べて3分の1近くに減少。全員が漏水対応に追われ、効率的な更新計画を策定する必要が生じていた。職員の間では「場所によって管の劣化の進行に差がある。管を古い順に更新していてはだめだ」との認識があり、管路ごとに破損確率を算出する必要性を意識していた。

 だが当初は分析手法の検討はおろか、データの整備も十分ではなかった。管路の位置情報はGIS(地理情報システム)で管理し、管の素材や口径などのデータとひも付けている。しかし、データの一部は電子化していなかった。

 フラクタはこれまでに米国や日本で管路データと漏水実績、そして土壌や河川、交通、気象などの外部環境データ100種類以上をAIに学習させて水道管の破損確率を算出している。国内では神奈川県営水道や川崎市、神戸市、愛知県豊田市などの水道事業者の施設で実績を積んできた。国内外合計で約100の事業者を顧客にしてきた。

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