パシコン・Ｒｉｓｔ・ＮＪＳ、ＡＩ判定とＧＩＳを連携 管路劣化調査効率化へ マイクリップに追加
京都市と共同研究
パシフィックコンサルタンツ（大本修社長）、Ｒｉｓｔ（長野慶社長）、ＮＪＳ（村上雅亮社長）は４月１日から、京都市上下水道局と管路劣化判定の効率化に向けた２件の共同研究を開始した。管口カメラ調査で撮影した画像データの良否判定を行うＡＩモデルおよび、下水道管の劣化判定を行うＡＩモデルを構築し、地理情報システム（ＧＩＳ）とＡＰＩ連携させ、管路内調査の効率化を目指す。
同局では、水道事業および公共下水道事業における浄水および下水処理等に係る環境負荷の軽減など、多様化かつ高度化する技術的課題への対応を目的として、先端技術を有する民間企業、公益法人、大学等教育機関、国および地方公共団体等と連携した提案型共同研究を実施している。今年度は、パシフィックコンサルタンツとＲｉｓｔが提案した「画像認識ＡＩを活用した下水道管路調査画像の劣化判定等に関する共同研究」や、ＮＪＳとＲｉｓｔが提案した「下水道管路調査による効率的なスクリーニングに関する共同研究」などが採択された。今回の共同研究は、この２件の提案に基づくもの。
「画像認識ＡＩを活用した下水道管路調査画像の劣化判定等に関する共同研究」では、管口カメラ調査で撮影した画像データの良否判定を行うＡＩモデルと下水道管の劣化判定を行うＡＩモデルを構築する。
良否判定モデルでは、画像データにピントや構図のずれ、照明不足等がないかをＡＩが認識し、劣化判定に使用できるか否かの判定を行う。撮影画像に問題がある場合には、判定結果から再撮影を促すことで、再調査の現場負担削減や画像データの品質確保・品質管理の自動化を行う。
劣化判定モデルでは、画像データの破損やクラック、腐食のランク等をＡＩが認識し、劣化判定を行う。判定の自動化による作業の効率化に加え、判定結果のばらつき防止にもつなげる。
「下水道管路調査による効率的なスクリーニングに関する共同研究」では、ＮＪＳが構築した調査データを効率的に蓄積できるＧＩＳと、二つのＡＩモデルをＡＰＩ連携させる。タブレットでの操作を可能にし、高画質管口カメラ調査における撮影、データ管理、劣化判定、判定結果の保存までを一括管理できるようにする。
共同研究期間は、いずれも令和９年３月３１日までの２年間。実用化に向けた実証実験も併せて行う予定。