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Fracta
事業開発ディレクター

樋口 宣人

公共分野のデジタル化──AI技術を活用した水道管路劣化状況のオンライン診断

1“水道崩壊”──ライフラインを支えるインフラの現状と将来
水道管路の現状

人口減、少子高齢化によるインパクト
さらに日本の場合には、少子高齢化の進行による人口減少という大きな問題も抱えている。水道事業は、原則水道料金によって運営されているが、人口近年、米国では、水道管路の老朽化が大きな社会減少、それに加え節水型の洗濯機やトイレの普及問題になっている。その原因は、配管の老朽化が進にともない、水道料金収入の総額も減少している

んでいるにも関わらず、効率的かつ十分な配管更新（2001年には年間2.5兆円だったものが、2016年がなされていないためである。実際に、老朽化によには2.3兆円に減少）。特に地方では、人口の減少

る配管の破損・漏水が頻発しており、年間で報告幅が都心と比べて大きいため、水道事業体は施設のされる漏水は、実に約24万件にものぼる。計算す更新や投資に使用できる予算が非常に少なく、かつると1日あたり650件以上の漏水事故が発生してい減少傾向にあるのが実情である。

ることになる。全米水道協会（American Water

このように日本の水道事業においては、今後は確Works Association）は、現状の方法で水道配管実に水道料金収入が減少する。他方で、前述の通りの更新を行うことを前提とすると、今後30年間で水道管路の維持・管理費用は増大していく。このま

全米の上水道配管の更新には合計約100兆円の投までは維持・管理を続けること自体が難しくなる。

資を要すると発表している。

これから20 ～ 30年後の日本が、“水道崩壊”と呼

一方、日本ではどうか。水道配管の大半は高度経んでもよいほどの、かなり切迫した状況を迎えるこ

済成長期に敷設され、その更新時期が到来しつつあとになってしまうのが、ある程度は予想がつくのでる。ところが、更新投資は年々減少の一途を辿り近はないだろうか。新しく街を作り、積極的に新規の年は横ばいという状況である。
『最近の水道行政の配管を敷設する時代は既に過去のものとなった。こ動向について』（厚生労働省 医薬・生活衛生局水道れまでの配管の残り寿命を把握し、適切に修繕・更課／平成31年2月）によれば、上水道配管の更新新を進めることが水道事業体の急務となっている。

率は、2001年の1.54%から、2015年には0.74%まで減少したという。管路の老朽化が進行する中で更新が進んでおらず、このままでは米国のような状況に陥りかねないと危惧されている。

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投資の最適化、アセットマネジメントの必要性
もちろん、先に紹介した米国やイギリスの現状と比較すれば、まだ日本では漏水事故の件数は少なく、

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水道管路の管理状況もそこまで悪化しているとはい

環境に大きく影響を受けるため、劣化や腐食はすべえない。これは堅実に水道配管を更新してきた成果ての水道管が同じ速度で起こるわけではない。

ではあるものの、裏を返せば、水道配管に過剰な投米国水道協会によれば、かつて水道管として多く資が行われてきたといえなくもない。道路の下に埋採用されていたねずみ鋳鉄管の寿命は120年といまる水道配管の状況は把握しづらい。もし水道配管われているが、実際には60年で破損するものもあの状況が手に取るように分かるようになれば、過剰れば180年保つものもあるという。これはつまり、投資を防ぐという意味でも、水道事業体の財務状況平均値ではなく実寿命、それぞれの実際の劣化や腐を改善できる可能性がある。投資の最適化、すなわ

食の進行状況をより正確に予測できれば、健全度をち不要不急の投資を回避し、中長期的な視点から必適切に診断・評価し、リスク評価等による優先順位要な場所へ必要な投資を行うことができるようにな付けを行うことで水道管の更新の最適化を図る余地

れば、水道料金の高騰を抑え、安全安心な水道サーがあることになる。

ビスを持続できる可能性が高まるということだ。
水道におけるアセットマネジメント（資産管理）

水道管データ×環境ビッグデータとは、「水道ビジョンに掲げた持続可能な水道事業

残念ながら、米国では水道管の老朽化が進んでいを実現するために、中長期的な視点に立ち、水道施るにも関わらず、効果的かつ効率的な配管更新がな設のライフサイクル全体にわたって効率的かつ効果されてこなかった。水道事業者は、一般的に配管の的に水道施設を管理運営する体系化された実践活

敷設年数の古いものから順に更新するというシンプ動」を指す。即ち、アセットマネジメントにおいてルなアプローチを採用してきた。敷設年数は、確か

は、技術的な知見に基づき、現有管路の老朽化を把に重要な要素だが、劣化・腐食を促進する因子は年握、健全度を適切に診断・評価し、リスク評価等に数だけではない。実際に、水道事業の運営者の話による優先順位付けを行った上で、点検・調査、修繕・よれば、敷設年数が古い配管を掘り返しても配管表更新等を実施し、施設全体を最適化することが求め面の劣化・腐食が見受けられず、本来は更新せずにられる。さらに、中長期の更新需要を検討し、財政済んだ配管を更新してしまったケースが多々あると収支見通しを踏まえて更新財源を確保できる方策をいう。これは、配管の劣化・腐食は必ずしも敷設年講じる等により、事業の持続可能性を担保する必要数だけではなく、配管を取り巻く数多くの環境要因がある。

によって引き起こされている証しである。

水道管路に最適な投資を行っていくためには、アそこでAI技術の出番となる。配管素材・使用年数、セットマネジメントがますます重要になってくる。

過去の漏水履歴など、水道管に関するデータは、水では、今後の老朽化の進展状況を考慮しながら、リスク評価等による優先順位付けを適切に行っていく

2にはどうしたらよいのか。

図1

環境データベース①建物②気温③漏水ポイント④土壌

水道事業における活用事例
水道配管の実寿命
水道管の表面は、道路の下の土の中に埋め込まれた時から、まわりの環境による物理的・化学的な影響を受けて劣化や腐食が進行する。そして、何らかの衝撃が加わると破損し漏水する。これが外面腐食と呼ばれるものだが、設置した場所の土壌や周辺の（出典）Fracta作成

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道事業体が持っている。それらに加えて当社では、土壌、地形、気象、人口、交通網、建物、海、河川など、約100種類の環境要因を独自にデータベー

図2

漏水リスクマップ&管路分析結果

漏水リスクマップス化。さらに複雑な関係性を解析するために最終的には約1,000の環境変数を予測に活用した。そして、過去にどのような配管と環境で破損が起きたか、あるいは起きなかったかという、実際のデータに基づいた正解と不正解のパターンを、AI ／機械学習によってコンピュータに教え込み予測精度を向上させ管路分析結果（1）た。
米国で認められた技術を日本へ
上述の技術は、水道管の劣化が進む米国だったからこそ開発できたものだ。豊富な機械学習データは、水道管の破損が頻発する米国でしか得られない。

管路分析結果（2）

この米国で累計約11万kmにも及ぶ水道管を対象とした機械学習データから開発した、高い予測精度と実用性が十分に立証されている独自のアルゴリズムを、日本の水道管の環境に転用することで、さまざまなサービスを日本国内で提供することができる。
日本では2018年から実証検証に着手し、今春か（出典）Fracta提供

らは、日本の水道事業体に対しても、当社が開発し長期利用が期待できる管とを峻別し、破損確率の高たAI技術を活用した水道管路の劣化状態を診断すい水道配管から優先的に更新を行うことで中長期的るオンラインツールの提供を開始した。このオンラな管路維持コストを大幅に削減できる。これにより、

イン管路診断ツールは、水道管路に関するデータ（配配管の破損・漏水事故を最小限に抑えるとともに、管素材・使用年数、過去の漏水履歴等）と、独自にメンテナンスコストの最適化を実現することが可能

収集した1,000以上の膨大な環境変数を含むデータになる。

ベース（土壌・気候・人口等）を組み合わせて、各2019年には、当社の技術の日本における有効性水道配管の破損確率を高精度に解析し、その破損リを6つの水道事業体で検証。既に3つの事業体（川スクを診断する。

崎市、神戸市、越谷・松伏水道企業団）では検証を完了し、米国で実用化しているサービスと同等の有素早くリスクを可視化

効性が確認されたため、2020年春から日本へ向け当社のオンライン管路診断ツールは、短期間で膨たサービスの提供を開始した。今後、神奈川県など、大な管路全体の健康状態を診断することができる。

残る水道事業体における検証が完了次第、得られた

また、診断結果をひと目で把握できるように、地図水道管路の劣化パターンをAIに学習させ、予測精度上に可視化（マッピング）している。さらに、各配をさらに向上させていく。当社では、このオンライ

管セクションの状態を配管情報や破損確率を容易にン管路診断ツールを2022年までに100超の水道事表示することができる。マクロな視点からミクロな業体へ提供することを目指している。

視点まで、管路網全体のリスクの直観的な把握を助け、適切な粒度で情報を提供する万能なダッシュボードである。これにより、早期対処が必要な管と46

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オンライン管路診断ツールの構築プロセス
当社ソフトウェアサービス提供までのプロセスを精緻に予測できる。機械学習アルゴリズムに分類される数学的手法にはさまざまなものがあるが、当社は、水道配管の破損確率の予測に最適化した独自アルゴリズムを開発しており、また、常に精度向上

機械学習とは

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オンライン診断では、AI・機械学習によるパターのための追加開発を行い続けている。

ン認識から各配管の破損確率を予測している。「機械学習（Machine Learning）」とは、一言でいえば、機械=コンピュータを用いて、過去の現象・事実・情報から、そのパターンを学習していくアプローチである。機械学習というと、極めて複雑なプロセス

水道事業体にとっての効果・効用

管路診断手法の変革がおよそ人間の認識・理解の範疇を超えて進むのでAI・機械学習を用いたオンライン管路診断技術はないか、と感じる方もいるかもしれない。しかし、を使うことによって、水道事業体は、さまざまな直それは杞憂である。仮に配管データ項目の数が少な接的な効果・効用を得ることができる。最もわかりく、かつ考慮すべき環境変数が少なければ、人間でやすいのは、各水道管の破損確率を高精度に解析すあっても（その精度は度外視するとしても）パターることで、管路全体の健全性の評価と可視化が可能

ン認識は可能である。とはいえ、多数のデータ項目になることだ。今はもう「上水道配管の寿命は平均や変数を用いる場合は、機械=コンピュータの力を60年といわれる」などといった、ある意味で“ど借りる（機械学習を使う）ほうがはるかに効率的かんぶり勘定”で評価する時代ではない。マクロな診つ正確であり合理的だ。

断で重点箇所を絞り、ミクロな診断で具体的なリス

機械学習を水道管路の診断に適用することの意義

クを把握、必要に応じて直接的に精密検査を行うとは、ひとつの水道事業者で数千〜数十万の配管セクいった、管路診断手法そのものの変革が求められる。

ションにも及ぶ大量のデータを扱うことができる上また、客観的な検証による数値を用いることで、に、高精度な破損確率の予測を行うために膨大な環公平・公正な管理を実践することができる。住民や境因子（変数）を考慮できる点にある。これを人間

議会などへの説明を行う際にも、管路全体の俯瞰的が実践しようとすると、何年、何十年もかかるため、な状況から1本1本の詳細な解析データまで、リス全く現実的ではない。米国のあるコンサルティング

ク情報を求められる情報の粒度で可変的に分析・可会社は、ひとつの水道事業者のために、AI・機械学視化した説明資料を提供することが可能だ。

習を用いずに、配管劣化の予測モデルを構築したと

さらに、予測に基づき破損確率の高い水道管からころ、約6 ヶ月を要し、その精度も満足のいくもの更新を行うことで、整備のためのメンテナンスコスではなかったという。こうした人力では気の遠くなトや投資計画の最適化を実現できるだけでなく、配るような膨大な作業を、短時間で、精緻に、しかも管の破損・漏水事故を最小限に抑えられる。水道事客観的な視点で行えるのが機械学習の強みである。

業体の価値とは、すなわち水道関連資産の価値であり、水道関連資産の大半は地中に埋設されている水破損確率の予測道配管が占めている。その水道配管の価値に関して、数千〜数十万ある配管セクションについて、機械当社のような精緻な状態評価ソフトウェアで、水道学習アルゴリズムによって、破損履歴を参照したパ配管の劣化状態を1本1本つぶさに観察し、その集ターン認識を繰り返し行うことで予測モデルが生成合体としての水道事業体の資産の実態価値を評価しされ、この予測モデルから、各配管セクションの将なければいけない時代がすでに到来している。

来の破損確率が算出される。1,000以上の変数を用いているため、人間では見分けのつかないようなパ

中長期的を見据えた持続的なマネジメント体制の構築

ターンの配管劣化を発見することができ、破損確率

また、間接的に得られる効果・効用としては、リ

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スクヒートマップから得られる気づきがある。興味

デジタル化することで効率化・最適化を目指すもの

深いことに、これまでの導入事例においては、AIにだが、デジタル化はあくまで手段であり、目的やゴーよる診断結果を職員が再評価する過程において、職ルではない。単に問題定義・解決プロセスの通過点

員自身が業務を通じて培ってきた経験知や暗黙知をにすぎない。当社の使命は、人々の生活や社会を支引き出し、取りまとめるための“トリガー”となっえるべきインフラが、逆に社会にとっての負債や重てきた。職員が個別に蓄積したままの経験知や暗黙荷とならないように、多くの構造的な課題を解決し、知の見える化を促進、技術承継の推進を支援する一社会益を創り出すことにある。科学技術を駆使して助となっている。職員の高齢化、技術者不足等の構現実社会が直面する課題に深く斬り込み、問題の構造的な組織課題に対するソリューションとしても有造やその対処策にデジタルツールを用いて分析評価効となることだろう。

することで、デジタル空間での問題定義・解決プロAIツールの活用により、水道事業が直面する多くセスのサイクルの高速回転化を図ると共に、現実社の問題を解決し、持続可能な事業運営の実現の支援

会での試行錯誤を極力減らし、試行錯誤に伴う悪影が可能となる。管路投資の最適化は水道事業体だけ響を最小限に留めようと狙うものである。デジタルでなく、財源の有効活用策として当該自治体へ貢献

ツールと生身の担当職員の方々がしっかりタッグをすることに繋がる。こうしたアプローチは、スマー組んでこそ、デジタル化の意義が増し、その真価がトシティ構想の実現に向けた布石として、具体的か発揮される。デジタルイノベーションは常に現実社

5つ実際的な打ち手となるとして注目を集めている。

デジタル化の価値と意義現実社会の変革に向けて会とともにある。
樋口宣人（ひぐちのりと）Fracta事業開発ディレクター
東大工卒、スタンフォード大経営工学修士。
1990年三菱総合研究所。専門はOR。官公庁

当社の事業は、水道だけではない。ガス、鉄道、の政策立案支援等の調査研究に従事。その後、プラントなどの劣化・破損などの予測に対しても、2000年ケンコーコム（株）常務取締役COOなど独自の機械学習アルゴリズムの適用を進めている。

ベンチャー企業経営者を歴任。2019年Fractaに

2019年より、ガス配管の劣化を予測する実証実験参画。日本の総責任者として事業統括にあたる。

を東邦ガスと着手し、世界初の試みとして注目を集

同社の提供する上水道配管の劣化（破損確率）めている。その他、鉄道、環境関連、通信、電力、を予測するソフトウェアサービスは既に全米27プラントなどの各種インフラアセットにおいて、機州60社以上において配管のメンテナンスに採用

械学習によるメンテナンスの効率化・高度化に向けされている。

た協議や取り組みを進めている。

https://www.fracta-jp.com/

当社の技術は、公共分野であるインフラの状況を

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