桑名市上下水道部が、JAXAベンチャー天地人の開発する漏水リスク管理業務システム「天地人コンパス宇宙水道局」を導入

株式会社天地人

2024年10月22日 11時00分

宇宙ビッグデータを活用し、水道事業体や指定業者の効率的な漏水調査の実現を支援するクラウド型マッピングサービス「天地人コンパス宇宙水道局」を提供する、JAXA認定の宇宙ベンチャー株式会社天地人（東京都中央区代表取締役櫻庭康人)が、桑名市上下水道部さまと契約したことをお知らせいたします。

日本の水道インフラが抱える社会課題

上水道の「水道管の老朽化」が原因で全国各地で大規模な漏水事故が相次いで発生しています。しかしながら、国内には約16万km（約22％）の管路が法定耐用年数を超えており、現状の手法では経年管の点検・維持・修繕を実施するには、多額の費用を要するうえに、広域、かつ、短期間で行うことは困難とされています。さらに今後は、少子高齢化・人口減少により料金収入や職員数の減少が見込まれるため、問題は深刻さを増す一方です。天地人は宇宙ビッグデータを活用し、これらの課題解決に寄与したいと考えています。

出典：水道統計（日本水道協会）

桑名市上下水道部さまの取り組みについて

三重県北部に位置する桑名市は、約14万人の人口を有し、都市と自然のバランスの良さが人気を集める街です。六華苑、なばなの里、ナガシマスパーランド、多度大社、七里の渡しなど、豊富な観光資源に恵まれた、県下屈指の観光都市であり、機械・金属系を中心とする工業都市でもあります。明治時代には、日本全国でも7番目の近代的上水道である「諸戸水道」が築かれるなど、歴史ある水道設備を誇ります。

出典：諸戸水道（三重大学広報委員会）

「天地人コンパス宇宙水道局」は、漏水発見の効率化や、調査範囲の絞り込みなど、桑名市さまのより良い水道経営に貢献できるよう尽力してまいります。

桑名市さまのコメント　

近年、本市では、有収率が低下傾向にあります。従来、その対策として、漏水調査をエリアごとに区切り漏水調査の実施と修繕を行ってきました。しかし、漏水頻度が高くなっている中、現在と同じ調査方法では有収率低下が止まらない恐れが生じてきました。そこで、人に依存せずとも漏水リスクの高い地域の絞り込みが可能であり、効率的な漏水調査が可能となる天地人の技術を導入することで、有収率向上を可能とするものと期待しております。

「天地人コンパス宇宙水道局」について

画像は「天地人コンパス　宇宙水道局」のサンプルとなります。色のついている場所は水道管の漏水リスクが相対的に高い場所を指しています。漏水リスクの高低を5段階に分けており、赤色は漏水リスクの最も高い場所を指しています。

宇宙水道局は、衛星データとAI技術を駆使し、水道事業体や指定業者の効率的な漏水調査の実現を支援するクラウド型のマッピングサービスです。複数の人工衛星から取得するデータやオープンデータを活用し、100m四方の範囲で漏水リスクが高いエリアを特定します。電子化された給水台帳や配水管図と連携し、5段階評価の漏水リスクを一元管理。直感的で操作が簡単なインターフェースで、リアルタイムでデータを確認し、迅速な漏水検出と修理計画の立案を支援します。

本システムで日常的に漏水地点を登録・管理することで、蓄積した漏水データを基にAIが漏水リスクを再評価（精度向上が期待）することも可能です。2022年度に行った内閣府との実証実験や他自治体へのヒアリングを通して、点検費用は最大65%、調査期間が最大85%削減が期待できるとされています。

技術力の高さと導入ハードルの低さが評価され、厚生労働省、国土交通省、総務省などの各省庁が実施する「第7回インフラメンテナンス大賞」では厚生労働大臣賞を受賞。2023年のサービス提供開始から1年半で、20を超える自治体様に採用いただきました。（2024年10月現在）

天地人コンパス宇宙水道局特設サイト

https://suido.tenchijin.co.jp/

1.人工衛星データの活用

複数の人工衛星から膨大なビッグデータを取得、気候変動の影響も踏まえた漏水リスクを事業体ごとにご提案します。

2.AIによる漏水リスク評価

複数の人工衛星が観測したデータやオープンデータ、劣化・腐食要因や漏水発生情報等から機械学習(AI)を用いて統計学的に解析することで、評価精度を向上しています。

3.評価内容の確認・管理

クラウド型の漏水リスク管理業務システム「天地人コンパス　宇宙水道局」での評価内容を、モバイルPCによっていつでもどこでも確認可能です。現場での漏水調査の結果の入力・管理も可能となります。

4.検証・課題抽出

漏水調査結果や市民からの通報内容をナレッジ情報として図面上に保存・印刷できます。また、AIに学習させることで解析精度を高めることが期待できます。