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公開：2025-05-05

HmcommがAI異常検知アプリFAST-Dを山形県企業局に導入、送水ポンプの維持管理効率化へ前進

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）

記事の要約

• HmcommがAI異常検知アプリ「FAST-D」を山形県企業局で開始
• 送水ポンプの稼働音をAIが常時モニタリングし異常を検知
• 将来的な漏水検知技術への応用も視野に入れる

AIを活用した設備モニタリングアプリ「FAST-D」による送水ポンプの異常検知

Hmcomm株式会社は山形県企業局と連携し、送水ポンプの異常検知に関する取り組みを2025年4月30日から本格的に開始した。設備の稼働音をAIで常時モニタリングする「FAST-D」は、外れ値検知モデルを自動作成して異常の兆候を捉えることが可能であり、遠隔地の送水ポンプの状態をリアルタイムで把握できるようになっている。^[1]

高度経済成長期に整備された水道インフラの老朽化が深刻化している中、突発的な故障や破損事故が社会的課題となっており、人手不足や費用低減の観点から点検頻度を増やすことが困難な状況が続いている。大型ポンプは数年ごとにオーバーホールが必要とされているが、決められた年数での点検に留まり、保守費用の最適化ができていない現状があるのだ。

Hmcommは稼働音データをもとに外れ値検知を行う「FAST-D」によって送水ポンプの状態を常時監視する取り組みを開始し、今後はポンプ異常検知とともに水道管の漏水検知技術への応用も視野に入れている。水道インフラの維持管理全般の効率化を支援することで、社会インフラの安全性向上に貢献することが期待されている。

FAST-Dの機能まとめ

外れ値検知について

外れ値検知とは、データセット内で他のデータから著しく異なる値や傾向を示すデータポイントを識別する手法のことを指す。主な特徴として以下のような点が挙げられる。

• 正常な値の範囲から大きく逸脱したデータを自動的に検出
• 機械学習アルゴリズムを活用して異常パターンを学習
• リアルタイムでのモニタリングと予測的分析が可能

FAST-Dの外れ値検知システムは、送水ポンプの稼働音データを常時分析し、通常とは異なる異常パターンを早期に発見することができる。この技術により、従来の定期点検では発見が困難だった異常の予兆を捉え、事前対応が可能となり、水道インフラの安定運用に大きく貢献している。

FAST-Dによる送水ポンプの異常検知に関する考察

AIによる常時モニタリングシステムの導入は、人手不足が深刻化する水道インフラの維持管理において画期的な解決策となる可能性を秘めている。特に遠隔地に設置された送水ポンプの状態をリアルタイムで把握できる点は、保守管理の効率化とコスト削減に大きく寄与するだろう。

一方で、AIシステムの精度向上や誤検知への対応、センサー設置環境の最適化など、技術面での課題も存在する可能性がある。また、収集したデータの長期的な蓄積と分析により、より正確な予知保全モデルの構築が必要となってくるだろう。

将来的な漏水検知技術への展開は、水道インフラ全体の維持管理を革新する可能性を持っている。特に高度経済成長期に整備された水道管の老朽化対策として、予防保全の新たな手法となることが期待される。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「Hmcomm、山形県企業局と連携し、AIを活用した設備モニタリングアプリ「FAST-D」による送水ポンプの異常検知を開始 | Hmcomm株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000131.000033941.html, (参照 25-05-05).
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