下水道管の劣化判定をAIが自動化、調査業務の効率化へ向け共同研究開始

最終更新日:2025/07/04

下水道管劣化判定をAIで自動化

Ristは京都市上下水道局およびパシフィックコンサルタンツ、NJSと連携し、高画質管口カメラ画像による下水道管の劣化判定システムの共同研究を開始しました。

このニュースのポイント

高画質管口カメラ画像の品質チェックと劣化判定をAIで自動化
画像の再撮影促進や評価基準の標準化で業務省力化と精度向上
GISとAIを統合した調査記録管理・2027年3月まで実証へ

株式会社Ristは、京都市上下水道局およびパシフィックコンサルタンツ株式会社、株式会社NJSと共同で、下水道管の調査業務効率化を目指したAI劣化判定システムの共同研究を開始しました。

全国的に下水道の整備が進む中、今後は標準耐用年数を迎える管路施設が増加すると見込まれています。こうした背景から、下水道管の状態を効率的かつ迅速に把握し、緊急度に基づいた老朽化対策の実施が求められています。

従来の劣化判定では、人の目による評価が必要であり、判定者ごとの判断のばらつきや、作業時間の確保が課題となっていました。これに対し、RistはAIによる自動判定の実現を目指し、画像データの品質確認から劣化判定までを一括で行うシステムの開発に取り組んでいます。

本研究では、管口カメラで撮影された高画質画像に対し、AIがピントや構図のずれ、照明不足などを判別し、劣化判定に適しているかどうかの良否を判定。再撮影が必要と判断された場合には、現場での撮影作業を自動的に促す仕組みを導入し、調査業務の省力化を図ります。

さらに、AIは画像に写る破損、クラック、腐食などの状態を自動で識別し、劣化の度合いを分類します。これにより、作業の効率化だけでなく、判定結果の一貫性向上にもつながります。

また、Ristは本システムとGIS（地理情報システム）との連携も進めており、GISに蓄積された管路画像データをAIが自動判定し、その結果を調査記録として整理・保存するデータベースを構築する計画です。これにより、タブレット端末上で調査から判定、記録管理までを一括で操作可能となり、現場作業の効率向上が期待されます。

今回の共同研究は、2027年3月まで実施予定であり、京都市上下水道局が管理する下水道管の予防保全型施設管理の実現や、安定した下水道サービスの提供への貢献を目指しています。

出典：PR TIMES