維持管理業務で発生した保全データをAIで分析し
施設の損傷状況を予測
インフラ施設（道路、鉄道、電力、通信など）や設備（電気設備、通信設備など）に関する既存の維持管理データ（諸元、点検、補修データなど）をAIで分析し、施設や設備の損傷状況、健全度を予測。インフラ施設や設備の点検・補修計画の立案を支援します。
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これまで行なってきた点検や補修業務で蓄積された維持管理データをもとに、AIを活用した独自の分析手法を使って、施設や設備の劣化状態を見える化します。
これにより、社会インフラを管理する団体は、既存の維持管理データを活用してリスクを明確にし、点検・補修が必要な箇所の優先順位を決めたり、見落としを防いだりすることができます。
既存の維持管理データがあれば、河川や上下水道、建物など、分野を問わず分析が可能です。例えば、製造業の機械設備や石油、ガスなどのプラント設備機器、橋梁、トンネル、堤防、ダムなどの土木構造物、そして建築物に付随する設備といった対象も分析することができます。
これまでICTの活用が難しかった施設や設備でも、既存の維持管理データのみで本サービスを利用することができ、分析のために新たな計測機器を導入することなく、従来の運用手順を変えずに、コストを抑えながら点検や補修計画の業務を効率化できます。
本サービスは株式会社日立製作所が開発したデータ分析技術を基にしており、異常状態を示すデータが少ない場合でも、データ同士の相関性などを見いだすことで、「損傷予測(*1)」、「健全度予測(*2) 」、「影響度予測(*3)」を可能としています。 サービス化にあたっては、社会課題の解決に直結するさまざまなテーマについて、民間企業などとの共同研究を行う東京大学大学院情報学環・学際情報学府の社会連携講座「情報技術によるインフラ高度化」(*4)にて評価されています。
(*1) 施設や設備の諸元、点検、補修データなどから点検/補修優先度（損傷の確からしさ）を予測
(*2) 施設や設備の諸元、点検、補修データなどから健全度を予測
(*3) 損傷予測と健全度予測の分析結果から劣化要因の影響度を予測
水道管路の諸元情報や点検・補修データをAIで分析し、施設・設備の損傷状況や健全度を予測します。
これにより、適切な点検・補修計画の立案を支援します。
さらに、既存の維持管理データをもとに劣化傾向や原因を分析し、維持管理業務の効率化・高度化に貢献します。
どの管路を優先的に更新すべきかについても、次年度計画や中期計画の策定に資する判断材料をAIが提示します。
過去データや科学的根拠に基づき、網羅的かつ客観的な計画策定と合意形成を実現します。
人工衛星を用いて地表面の乾湿状態を判定し、AI技術により湿潤エリアを検出します。
遠隔・非接触で広範囲を監視可能な衛星技術により、従来の調査が困難な場所においても調査を実現します。
さらに、環境情報を組み合わせることで調査対象の絞り込みを可能とし、漏水の疑いがあるエリアを効率的に特定します。
人手・時間・費用の大幅な削減に貢献します。
（*5）本サービスは、一般財団法人リモート・センシング技術センター（略称：RESTEC）の「mizuiro 人工衛星を用いた上水道管の漏水調査サービス」を活用しています。
要望に応じた条件、表現方法で出力図を作成し、
PDF、GISデータ、Webアプリ等で提供
* ページに記載の仕様は、改良などにより予告なく変更することがあります。
