お知らせ

下水道調査にAIを使うと何が変わる？

豆知識 2026.02.02

🤖 現場・評価・報告書はどう進化するのか

近年、下水道調査の現場では

ドローンの活用が急速に進んできました。

そして今、

その次のステップとして注目されているのが

👉 AI（人工知能）の活用です。

ただし――

AIは「魔法の道具」ではありません。

この記事では、

下水道調査でAIが使われ始めた背景
AIで何が変わるのか
どこまで任せられて、どこは人がやるのか
現場実務はどう進化していくのか

を、実務目線で分かりやすく整理します。

🔍 なぜ今、下水道調査にAIなのか？

AI活用が注目される背景には、

下水道業界が抱える 構造的な課題 があります。

① 調査量が増え続けている

老朽化施設の増加
ストックマネジメントの本格化
定期調査の高度化

👉 人の手だけでは回らない時代に入っています。

② 技術者不足・属人化

経験者の高齢化
若手技術者の不足
判断がベテラン依存

👉 知見を“仕組み”に落とす必要性が高まっています。

③ データは増えたが、整理が追いつかない

ドローン映像
TVカメラ映像
写真・報告書

👉 情報はあるが、活かしきれていない

ここにAIが入る余地があります。

🛠 AIは下水道調査の「どこ」で使われるのか？

AIは、下水道調査のすべてを置き換える存在ではありません。

得意な場所があります。

① 映像・画像の整理と抽出

AIが最も得意なのが👇

大量の映像・写真の整理
異常候補の抽出
同じような変状の分類

👉 人が見る前段階の“ふるい”

ドローンやTVカメラと、非常に相性が良い領域です。

② 劣化パターンの可視化

AIは、

ひび割れ
剥離
腐食痕

といった 過去データとの類似比較 が可能です。

👉

「よくある劣化」

「注意が必要なパターン」

を 客観的に示せる ようになります。

③ 報告書作成の補助

実務で効果が大きいのがここ。

写真整理
所見文のたたき作成
判定文の定型化

👉 技術者の“書く時間”を減らす

⚠ AIに「できないこと」もはっきりしている

重要なのは、

AIにできないことを正しく理解すること。

❌ 緊急度 I・II・III の最終判断

社会的影響
周辺条件
進行性の評価

👉 これは人の判断領域

❌ 補修・更新の方針決定

工法選定
コストと効果のバランス
将来計画との整合

👉 責任を負う判断はAIにはできない

❌ 現場の“違和感”を感じ取ること

臭い
湿り気
音
空気感

👉 人の五感は代替できない

⚖ AIと人の正しい役割分担

これからの下水道調査は👇

AIが

　👉 見つける

　👉 整理する

　👉 支援する

人が

　👉 判断する

　👉 決める

　👉 責任を持つ

という関係になります。

👉 AIは“部下”であり、“相棒”

👷‍♂️ 現場・評価・報告書はどう進化する？

現場

ドローン＋AIで危険箇所抽出

人が入る場所を最小限に

評価

AIが候補提示

技術者が最終判定

報告書

AIが下書き

技術者が整える

👉 調査の質を保ったまま、省力化

🌱 まとめ｜AIは「下水道調査を賢くする技術」