宇都宮市の水道管の漏水をAIで判定する実証、漏水判断の8割置き換えが目標

漏水調査を「漏水音の収集」と「漏水診断」の2つに切り分けた設計が、この実証の起点になっています。集音は簡便なツールで担えるようにし、判断はAIと専門技術者の側に寄せる。この分解によって、人手を必要とする部分と熟練を必要とする部分が別々に扱えるようになり、それぞれに違う打ち手を当てられるようになりました。特定の技術・技術者によらない収集手法の検証をわざわざ独立した検証テーマに立てているところに、切り分けを本気で成立させようとする意図がうかがえます。

専門技術者がAIの診断結果を分析してフィードバックする工程を、検証項目そのものに組み込んだ点も見逃せません。熟練者をAIで置き換えるのではなく、熟練者を評価者の側に配置し、その知見をAIの診断確度の向上に還流させる位置づけになっています。現場に残る技能を、個人の中にとどめず判定の精度という形で蓄えていく作り。技能の伝承という課題と、AIの精度向上という課題を、同じ一つの工程で扱おうとする設計だと読み解けます。

データの通り道と役割分担の決め方も、この取り組みを実運用に近づけている要素です。現場で集めた漏水音はモバイルネットワークで分析環境へ迅速に伝送され、判定結果と音データはGIS（地図上に情報を重ねて表示する仕組み）のプラットフォーム上で統合・可視化されます。フィールドと管路情報の提供は宇都宮市上下水道局、伝送のための通信提供と実証の設計はKDDI、機器提供とデータの蓄積・解析、AIアプリの提供はwavelogyという分担が明示されており、どこが詰まったときに誰が動くのかが最初から見える形になっています。