画像：株式会社日立システムズより引用

株式会社日立システムズは2025年8月6日、兵庫県内の水道事業体と連携しAIを活用した水道管の劣化状態分析に関する実証実験の結果を発表しました。

実験の内容は、①兵庫県内の複数の水道事業体が保有する水道管に関する諸元データ（管種、敷設年度、管路延長など）や漏水履歴に加え、表層地盤などのオープンデータを統合したデータを、②日立システムズが展開する、統計分析技術に基づくAI解析によりインフラ設備の劣化状態や損傷リスクの分析・予測サービス「CYDEEN 劣化要因分析支援サービス」が解析するというものです。通常、AIが正確性を維持するには大量のデータが必要ですが、同社らは異常状態を示すデータが少ない場合でも、データ間の相関関係を見出すことで損傷や影響度の予測を実現。異常データが少ない場合でも複合要因を抽出できる仕組みを確立しました。

同社らは分析の結果について、水道管の劣化は老朽化による経年だけでなく、管種、管路延長、水圧、地盤条件といった複数の要因が影響していることが明らかになったとしています。耐用年数を超えた古い管でも漏水リスクが低い例や、敷設から30年未満の比較的新しい管でもリスクが高い例が確認され、従来の敷設年度のみを基準とした更新優先順位付けの限界が示されました。これにより、水道事業体は漏水発生の可能性が高い管路を特定し、限られた人員・予算の中で効果的かつ効率的な更新計画を立案できる環境が整った、としています。

日立システムズは今回の成果を踏まえ、水圧や流量などさらなるデータの活用による診断精度向上や、下水道管への分析技術の展開を計画しています。水道管の劣化は全国的な課題となっており、今後も「CYDEEN 劣化要因分析支援サービス」を軸に、水道インフラの維持管理業務を高度化・効率化し、全国の水道事業体への波及が期待されます。

参照兵庫県内の水道事業体と連携し、AIを活用した水道管の劣化状態分析を実施。「老朽化」だけでない漏水発生要因と漏水の可能性が高い水道管を確認｜株式会社日立システムズ