NTT DOCOMO Solutions 株式会社 京都府流域下水道事务所 株式会社 Tmsuk NTT DOCOMO Solutions 株式会社（总公司：东京都港区，以下简称 NTT DOCOMO Solutions）与京都府流域下水道事务所（所在地：京都府长冈京市）及株式会社 Tmsuk（总公司：京都府京都市，以下简称 Tmsuk）共同于 2025 年 4 月至 12 月期间，针对京都府内流域下水道管路进行了点检业务高度化之调查与验证（以下简称本验证）。本验证中，在 Tmsuk 开发的下水道管内行走用多足式机器人上搭载 LiDAR，针对所取得之下水道管内数据，应用了 NTT DOCOMO Solutions 开发的 AI（已申请专利），该 AI 可推估新建时之管壁形状，并与现状管壁形状进行差分分析。结果在本验证对象下水道管的部分区间中，成功实现了腐蚀劣化造成之减肉深度及范围的定量掌握与可视化。此外，利用京都府持有的过往管路点检数据，分析了现有劣化预测模型在下水道领域的适用可能性。结果获得了与下水道管理者依经验法则所感受到的趋势部分吻合之分析结果，包括容易发生劣化的区间及劣化成因等。 下水道的标准耐用年限为 50 年，但全国约 50 万公里的下水道管路中，截至 2022 年约有 7% 已超过耐用年限，预计 2043 年该比例将达到约 42%。※1 这些下水道管路的点检与更新，已成为各地方政府在财政与技术层面的课题。此外，近年来因下水道老化引发之道路塌陷事故接连发生，国土交通省正推动下水道点检指引之修订，检讨增加点检、调查之对象与频率，以及添加定量评估项目等。在此指引修订导致点检、调查对象与频率增加的情况下，下水道管理者被要求对众多管路适当判断修缮等优先级。然而，传统的目视及影像点检虽可确认腐蚀有无及裂缝等表面状态，却无法定量掌握腐蚀的深度与范围，因此难以判断修缮的紧急性与优先级。 基于上述背景，NTT DOCOMO Solutions、京都府流域下水道事务所与 Tmsuk 实施了本验证。 【本验证概要与成果】 ■实施时期 2025 年 4 月～2025 年 12 月 ■目的 针对京都府内流域下水道进行减肉之定量评估及管路劣化预测 ■三方角色 NTT DOCOMO Solutions 运用 AI 及数据分析技术实现减肉定量掌握之技术研讨、利用累积之点检数据进行劣化预测及劣化成因分析、本验证之企划与运行 京都府流域下水道事务所 运用管理广域干线管路所累积之知识进行对象管路选定、提供验证场域及累积之点检数据、本验证之成果评估 Tmsuk