DITなど3社、浮流型IoTデバイスとAIを活用した下水管路画像診断の実証成果を発表、調査の作業人員を半減へ

デジタル・インフォメーション・テクノロジー株式会社(DIT)、DAIKO XTECH株式会社、株式会社ディアンドの3社は、北海道北斗市で実施した「浮流型IoTデバイスを活用した下水管路内AI画像診断による実証実験」の成果を発表した。

従来、管路内の調査は、自走式カメラを用いて実施されており、現場での撮影と同時に劣化判定を行う必要があったため、多大な作業時間と8〜10名程度の人員を要することが大きな負担となっていた。

そこで今回、下水道管路における撮影および劣化判定の自動化に向けた運用性検証と技術的検証が2025年11月より実施された形だ。

この実証実験では、浮流型のIoTデバイスを用いて管路内を撮影し、そのデータをもとにAIが劣化判定を行う。

従来の手法とは異なり、現場での撮影作業と劣化判定の作業を分離することで、現場での作業時間を大幅に短縮することが可能だ。

また、AIがあらかじめ劣化候補を一次判定として抽出するため、担当者が全ての動画を目視で確認する負担を軽減することができる。

実証に参加した現場関係者からは、従来の手法と比較して調査に関わる作業人員を半減できる可能性が示された。

さらに、専用車両が進入しにくい狭い路地においても長距離のケーブル設置作業を抑えられるため、周辺住民への影響や負担軽減につながるとの評価が得られている。

一方で、管路内の汚れや曇りといった環境条件に起因する過検出や、流れが緩やかな箇所での泥詰まりなど、機器や運用面での実用化に向けた課題も明らかになったとのことだ。

DITら3社は今後、AIおよびIoTを活用することで、下水管路の調査から修繕計画の策定に至る一連の業務プロセスのデジタル化を推進していく計画だ。

具体的には、点検データや劣化判定結果、修繕履歴などを一元的に可視化するダッシュボードを構築し、修繕判断の効率化を目指すとしている。

DITなど3社、浮流型IoTデバイスとAIを活用した下水管路画像診断の実証成果を発表、調査の作業人員を半減へ
今後の取り組みの概要図

また、自治体との連携による実証をさらに展開してデータの蓄積とAIモデルの精度向上を図るとともに、行政と協力して簡易検査に関する制度整備や検査基準の確立に取り組んでいく方針だ。

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