Ｈｍｃｏｍｍ株式会社は、開発を進めるAI異常検知ソリューション「FAST-D」による漏水監視システムについて、滋賀県守山市における漏水監視実証の一環として、車両通過時にマンホール内の漏水判定データを収集する「ドライブバイ方式」を導入し検証を進めることを決定しました。あわせて、本方式の社会実装に向けて複数の大手運送会社と実証実験等に関する協議を開始しています。

同社はこれまで、漏水を発見してから対応する点検型の運用から、漏水リスクの高い地点を継続的に見守る予防保全型の漏水監視への展開を進めています。

守山市での実証成果と通信における課題

守山市での実証では、水道管情報や修繕履歴、地理空間情報等の広域データを活用して漏水リスクの高い地点をAIで絞り込み、現地で収集した音響データをFAST-Dで解析する手法を検証してきました。過去データに対する高リスク地点の分類精度は約81％、現地計測データによる漏水・非漏水の分類精度は約92％となり、琵琶湖沿岸部や市街地から離れた地点など実際に複数の漏水箇所を確認しています。

一方で、沿岸部や郊外・山間部等では広い管路網に対する維持管理の人員や予算の制約から更新・補修が行き届きにくく、漏水リスクが高い箇所が存在します。また、マンホール内では携帯通信網が不安定になる場合があり、継続的なデータ取得に向けた安定した通信手段の確保が課題となっていました。

物流車両を活用するドライブバイ方式の検証

こうした課題に対応するため導入されるドライブバイ方式では、マンホール内に設置した端末と日常的に地域を走行する物流車両等の間で近距離無線通信を行い、車両が通信可能範囲に入った際に漏水判定に必要なデータを取得します。

漏水音そのものを送信するのではなく、音圧や周波数等の特徴量を端末側で抽出・処理し、必要な情報のみを送信することで、限られた通信量でも漏水判定AIに活用できる仕組みを検証します。守山市の実証を通じて、走行中の車両との通信成立性や漏水監視IoT端末の仕様等の検証を進める計画です。

大手運送会社との協議と今後の展開

同社は既存の配送網を活用することで、独自に大規模な通信網や車両網を構築することなく効率的にデータを収集できる可能性があるとして、複数の大手運送会社と協議を開始しました。実証実験の実施方法や車両への受信機器の搭載方法、走行ルートとの組み合わせ等について協議を進めています。

将来的には、物流車両を活用したデータ収集に対して物流事業者へ対価を還元するなど、社会インフラ事業者と物流事業者の双方にメリットのあるエコシステムの構築についても検討していく方針です。また、すべての監視地点をドライブバイ方式にするのではなく携帯通信網等も組み合わせながら運用することを想定しており、下水道をはじめとする幅広い社会インフラ分野への展開も目指しています。

Ｈｍｃｏｍｍ株式会社の概要

• 所在地：東京都港区浜松町２－１０－６　PMO浜松町Ⅲ　4階
• 代表者：代表取締役社長CEO　三本 幸司
• 設立日：2012年7月24日
• 事業内容：人工知能（AI）音声処理技術を基盤とした要素技術の研究/開発およびソリューション/サービスの提供
• URL：https://hmcom.co.jp

本記事はＨｍｃｏｍｍ株式会社の発表をもとに作成。

Dellows News編集部

ビジネスパーソンの課題解決と納得感にこだわるDellows News編集部。キャリア論からAI、健康法まで幅広い分野に対応し、複雑なテーマでも平易な言葉で丁寧に解説。読者が「明日から使える」知識やヒントを得られるよう、具体的な事例・データ・専門家の見解を交えて執筆。情報を整理し、納得感ある記事づくりを心がけています。