Fracta JapanとTHガスNWが世界初のAIガス導管劣化予測技術を開発、日本ガス協会技術賞を受賞

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

PR TIMES より

記事の要約

Fracta JapanとTHガスNWがAIガス導管劣化予測技術を開発
2024年度日本ガス協会技術賞を受賞
世界初のガス導管用劣化予測アルゴリズムを構築

AIによるガス導管劣化予測技術の開発と技術賞受賞

Fracta Japan株式会社と東邦ガスネットワーク株式会社は、2019年からAI技術を活用したガス導管の劣化予測技術の開発を進め、2024年11月に一般社団法人日本ガス協会主催の技術賞を受賞した。従来の経年手法から世界初となるAI技術とガス導管の維持管理ノウハウを組み合わせた新しい予測手法への転換が評価されたのだ。^[1]

この予測技術は、AI技術と独自に構築した環境ビッグデータを用いて埋設管の劣化状態を5段階評価で地図上に可視化するサービスとして提供されている。水道インフラのサポートを主としてきたFracta Japanにとって、保安レベル向上を目指すガス業界への参入は大きな一歩となっている。

ガス導管の劣化は経年だけでなく土壌や交通量などの環境因子、使用材料や接合方式などのガス導管独自の因子が複合的に作用して発生する。機械学習によってこれらの複雑な要因の相関を分析し、劣化しやすい箇所を特定して対策の優先順位付けに活用することが可能となった。

AIガス導管劣化予測技術の特徴まとめ

項目	詳細
開発期間	2019年から現在
主な特徴	5段階評価による劣化状態の可視化
分析要素	環境因子、使用材料、接合方式など
技術的革新	世界初のガス導管用アルゴリズム
期待される効果	効果的な保安対策の実現

機械学習について

機械学習とは、人工知能の一分野であり、データから規則性やパターンを学習し、予測や判断を行う技術のことである。以下のような特徴が挙げられる。

大量のデータから自動的にパターンを見出す能力
複数の要因の相関関係を分析可能
継続的な学習による精度向上

ガス導管の劣化予測においては、環境因子や材料特性など多様なデータを分析し、劣化リスクを評価することが可能となっている。この技術により、従来の経年基準による更新から、より効率的で科学的な保守管理への転換が実現している。

AIガス導管劣化予測技術に関する考察

AIによるガス導管劣化予測技術は、従来の経年基準による更新から科学的根拠に基づく予防保全への転換を可能にする画期的な技術である。特に複数の環境要因や材料特性を考慮した分析が可能となることで、より効率的な保守計画の立案が期待できるだろう。

今後の課題としては、予測精度の継続的な向上と、予測結果の実務への効果的な活用方法の確立が挙げられる。そのためには、更なるデータ収集と分析手法の改良、現場作業者との連携強化が不可欠となってくるはずだ。

将来的には、このAI技術を他のインフラ設備の予防保全にも応用することで、社会インフラ全体の安全性向上に貢献できる可能性がある。水道分野での実績を活かしながら、ガス業界特有のニーズに応えていくことが重要となるだろう。

参考サイト

^ PR TIMES. 「Fracta Japan×東邦ガスネットワーク『AIによるガス導管劣化予測技術の開発』が2024年度日本ガス協会技術賞を受賞！ | Fractaのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000028.000052114.html, (参照 24-11-24).

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