カメラ映像のAI監視で排水処理の異常予兆を捉える、第一工業製薬の早期警戒システム

排水処理は微生物の働きに支えられたデリケートな工程で、処理槽の状態は刻一刻と変わります。従来のやり方では、pHや汚泥の状態が異常値として現れた時点ですでに悪化が進んでいることが多く、元に戻すまでに長い時間と労力を要していました。最悪の場合、排水基準の超過を避けるために生産ライン自体を止めるという、経営に直結する判断まで迫られます。担当者が定期的に見回ってはいても、常時張り付くことはできず、夜間や休日は人の目が届きにくい。

編集部の見立てでは、ここでの困りごとの本質は監視要員が足りないという人手の問題ではなく、異常が計測値として数字に出た時にはもう手遅れになっているという、気づくタイミングのずれにあったのではないでしょうか。数値が動く前に、水面の見た目にはすでに変化が出ている。その「まだ数値になっていない段階」を誰も継続的に見ていられなかったことが、遅れの正体だったように読めます。

点ではなく水面という面全体を映像で捉える発想が、この取り組みの出発点になっています。スカムや油膜は軽く、風向き次第で位置を変えるため、決まった場所で測る定点センサーでは取りこぼしが避けられません。どこに現れるか分からないものを追うなら、監視する側も範囲で見るしかない。この割り切りが、屋外の排水処理施設という難しい対象にカメラ映像を持ち込む理由になっています。

もう一つ効いたのは、誤検知の要因を最初から設計課題として名指ししたやり方です。雨や雪による水面の波立ちと白い映り込み、そして処理過程で自然に出る無害な泡。これらを「ノイズ」「良性」としてあらかじめ区別すべき対象に据えたうえで、本当に検知すべき悪性の浮遊物だけを見分けることを目標に置いています。屋外の監視は、異常を見つける難しさより、異常でないものを異常と言わない難しさのほうが実運用を左右します。そこに先に手を打った設計だからこそ、現場が使い続けられる形に着地したと考えられます。

検証の順番も、実務に寄せた組み立てになっています。まず実際の処理施設の状況をもとに、風や天候の影響を含む環境下でカメラ映像による判別が成り立つかを確かめ、そのうえで現場での利用を想定し、継続的な映像監視で異常の兆候を把握できるかを評価する。単発の判定精度と、動き続ける現場で兆候を追い続けられるかは別の話です。この二段構えの確かめ方が、実用性の判断を曖昧にしなかった要因ではないでしょうか。

人が巡回していない時間帯もAIが監視を続けることで、異常の予兆段階での対処が可能になり、大規模なトラブルや操業停止のリスクが大幅に低減しています。担当者の経験則に委ねられていた良性・悪性の判断もAIによる客観的な基準での判定に置き換わり、属人化の解消につながりました。現場からは、常時監視で予兆を捉える仕組みが安心と安全を支えているという受け止めも示されています。同社はこのシステムを環境管理の要として本格運用に乗せ、蓄積データを異常の原因分析や運転条件の自動最適化へ広げる計画です。