▷ 4社の共同提案「AIによる下水道管路破損予測、財政効果の見える化ならびにストックマネジメント、アセットマネジメントの高度化に関する調査業務」が国土交通省の令和3年度下水道応用研究に採択
▷ 実績のある水道向けAIアルゴリズムを下水道分野に適用し、予測精度向上を目指す
▷ 環境データを活用し、AIの活用による下水道管の劣化予測の確立を目指す
EY新日本有限責任監査法人様およびEYストラテジー・アンド・コンサルティング株式会社様と弊社が共同して提案した「AIによる下水道管路破損予測、財政効果の見える化ならびにストックマネジメント、アセットマネジメントの高度化に関する調査業務」が、国土交通省の令和3年度下水道応用研究に採択され、共同で調査業務を開始したことをご報告いたします。
【共同研究体4社】
■EY新日本有限責任監査法人
■EY ストラテジー・アンド・コンサルティング株式会社
■Fracta
■Fracta Japan株式会社
日本の下水道施設では、老朽化に伴う陥没事故の発生や、将来の更新費用増大が課題となっており、劣化状況の把握や管路更新計画の立案、投資費用の削減（いわゆるストックマネジメント）が急務となっています。本業務では滋賀県大津市企業局様の協力を得て、AI/ 機械学習を活用した下水道管の劣化予測技術の確立を目指すとともに、今後の更新費用が財政に与える影響の見える化も検討します。
具体的には、AIを用いて下水道管路の管路素材・使用年数、過去の劣化情報などのデータやその他オープンデータの活用により弊社が収集・再構成した、地形データ・気象データ・交通網データ等の、管路を広く取り巻く膨大な環境データを組み合わせて解析することで、管路破損もしくはその予兆事象を効果的に予測する技術を確立し、管路の維持・更新に必要となる中長期的な支出の最適化を図る技術の検証を行います（下図参照）。また、EY新日本およびEYSCが予測結果を用いた財政シミュレーションを行い、今後の更新投資が下水道使用料や財政に与える影響を検討します。
本研究および本業務が、全国的に施設の老朽化が進む下水道事業の維持と住民にとって不可欠な公共サービスの持続に向けた端緒となるよう努力してまいります。
