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公開：2025-05-24

Solvvyとハイクリ、AIを活用した公共水道インフラ老朽化診断の実証実験を開始

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

• SolvvyとハイクリがAI老朽化診断の実証実験を開始
• 公共水道インフラの故障リスク予測、劣化状況可視化を実現
• 自治体の維持管理計画策定支援、効率化とコスト削減を目指す

SolvvyとハイクリによるAI老朽化診断実証実験開始

Solvvy株式会社と株式会社ハイクリは、2025年5月23日より公共水道インフラに対するAI老朽化診断の実証実験を開始した。これは、今年1月に発生した埼玉県八潮市の大規模な道路陥没事故を受け、老朽化する水道インフラの効率的な維持管理へのニーズの高まりを受けてのことだ。

本実証実験では、地方自治体が保有する水道管データをAIモデルを用いて分析し、故障リスクを予測、劣化の進行状況を可視化する。データ整理、診断、レポーティングを一貫して提供することで、インフラ管理の効率化とコスト削減を実現することを目指しているのだ。

ハイクリが開発した水道管網特化の高度な深層学習モデルが活用され、過去の故障データ、管路接続関係、環境要因を考慮した高精度な予測を実現する。さらに、Solvvyが得意とするアフターメンテナンススキーム構築と組み合わせることで、地方自治体の労働力不足解消にも貢献する革新的なメンテナンス手法の確立を目指す。

Solvvyは、この実証実験を通じて得られた知見を住宅の水道設備への応用も視野に入れている。AIとDeepTechを活用したストックビジネスコンサルティングのさらなる進化を目指し、クライアント企業の課題解決に貢献していくとしている。

実証実験概要と関係企業

Solvvy株式会社株式会社ハイクリ

AI故障予測モデルについて

本実証実験で用いられるAI故障予測モデルは、ハイクリが開発した水道管網特化の深層学習モデルだ。このモデルは、限られたデータでも高精度な予測を実現できる点が特徴である。

• 過去の故障データの活用
• 管路接続関係の考慮
• 環境要因の考慮

ビッグデータ解析による予測精度の継続的な向上も目指しており、地方自治体のインフラ管理に大きく貢献する可能性を秘めている。

AI老朽化診断実証実験に関する考察

本実証実験は、老朽化する日本の公共インフラの維持管理に革新的なアプローチをもたらす可能性を秘めている。AIによる効率的な診断と予測は、自治体の負担軽減と安全性の向上に繋がるだろう。しかし、AIモデルの精度やデータの信頼性、プライバシー保護といった課題も考慮する必要がある。

AIモデルの精度向上のためには、より多くのデータ収集と分析が必要となる。また、データのセキュリティ確保や、自治体職員へのシステム操作に関する教育も重要だ。さらに、AIによる診断結果をどのように維持管理計画に反映していくのか、そのプロセスについても明確なガイドラインが必要となるだろう。

将来的には、本実証実験で得られた知見を基に、他のインフラ分野へのAI技術の応用も期待できる。AIを活用したインフラ管理は、社会全体の効率性と安全性を高める上で重要な役割を果たすだろう。そのため、継続的な技術開発と社会実装への取り組みが不可欠だ。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「Solvvy、「公共水道インフラのＡＩ老朽化診断」の実証実験を開始 | Solvvy株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000081.000048067.html, (参照 25-05-24).
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