水道管1,062kmをAI診断、掛川市が耐用年数頼みの更新計画を見直しへ

一律の年数ではなく、管路一本ごとの破損確率という形で結果を出す設計が、この取り組みの核心にあります。確率で表せば、同じ築年数の管であっても危ない順に並べ替えられ、どこから手を付けるかという議論が具体的な対象を伴って進みます。耐用年数という基準は分かりやすい反面、判断が「超えたか、超えていないか」の二択に固定されてしまう。連続した数値へ置き換えたことで、予算の規模に合わせて着手範囲を伸縮させる余地が生まれた点が効いていると考えられます。

学習に使うデータの組み合わせ方にも工夫が見えます。自市の管路データと漏水履歴だけでなく、環境ビッグデータと、他の自治体で蓄積された学習データが併せて使われています。一つの事業体に残る漏水履歴は、予測の材料としては決して量が多くありません。他自治体のデータで母数の不足を補い、土壌や気象といった環境条件で地域ごとの差を吸収する組み立てが、自前のデータが限られていても予測を成り立たせる条件になっていると読み取れます。

診断結果を、用途の異なる二つの見せ方に分けている点も見逃せません。管路単位の劣化予測は更新計画の基礎データとして、エリア単位の漏水リスクは漏水調査の行き先を決める材料として、それぞれオンラインツール上で可視化されています。計画づくりと日々の現場作業では、必要な粒度も、画面を開く人も違う。役割分担もこれに対応しており、AI診断サービスの提供と技術開発をFracta Japanが、活用の提案とプロジェクト統括、導入支援をNTTビジネスソリューションズが担う形で進められています。