Ｈｍｃｏｍｍ、福山市で下水道腐食リスク予測AIの実証を開始

Ｈｍｃｏｍｍは、広島県福山市でAIによる下水道腐食リスク可視化の実証を開始しました。
広島県の「The Meet 2026 広島オープンアクセラレーター Gov-Tech-Challenge」で提案が採択されました。
既存データと複数のセンサー情報を組み合わせ、重点的に点検すべき地点の抽出を目指します。

記事の概要

実証期間は2026年10月から2027年3月までを予定しています。
下水道・管路情報、点検・修繕履歴、腐食履歴、都市・建物情報などを広域分析します。
落差や合流などの管路条件も分析し、腐食や硫化水素の発生要因を調べます。
高リスク候補地点を抽出した後、現地確認を経て継続計測する実証地点を選定します。
硫化水素、溶存酸素（DO）、水位・水温、温湿度、管内流水音などを継続的に取得します。
複数の環境データと硫化水素の発生条件、管路腐食との関係を分析し、AIモデルを検証します。
日本大学の森田弘昭特任教授が、候補地点の抽出ロジックや分析結果などを技術監修します。

記事のポイント

1. 広域分析で候補抽出： 管路情報や腐食履歴、地形条件などを分析し、腐食リスクが高い候補地点を抽出します。
2. 複数センサーで継続計測： 硫化水素に加え、溶存酸素、水位・水温、流水音などを継続的に取得します。
3. 上水道の手法を応用： 滋賀県守山市で培った「リスク抽出・重点点検」の考え方を下水道へ展開します。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する自治体： 限られた人員・予算で点検優先順位を決めるには、既存データの整備状況や現地確認との組み合わせまで含めて導入効果を見極める必要があります。
• インフラ点検事業者： 下水道点検では、広域データから候補を絞り込む分析力と、複数センサーを現場運用につなげる設計力が、提案の差別化要素になる可能性があります。
• 自治体の予算担当者： 一律点検ではなく高リスク地点への重点配分を検討しやすくなり、AI導入時には予測結果を予防保全の支出判断へ結び付ける評価方法が求められそうです。

このニュースの背景

下水道では、管路の老朽化や腐食、硫化水素に加え、管内点検の安全面や作業負荷が維持管理上の課題になっています。
膨大な管路を限られた人員・予算で同じ頻度で点検することは難しく、優先的に確認する地点を事前に把握する仕組みが求められています。
福山市が「下水道管の無人インフラ点検・診断」を課題として提示したことを受け、上水道で培ったリスク抽出・重点点検の考え方を下水道へ応用する流れが生まれています。

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