古くなった水道管や下水道管を、限られた予算で「どこから、いつ直すか」。多くの自治体が抱えるこの悩みに、AIで挑む実証が始まります。AIVALIX株式会社と三菱総合研究所（MRI）は2026年11月12日、静岡市上下水道局と連携して、上下水道管路の劣化・破損リスクをAIでまとめて評価する取り組みを始めると発表しました。実証期間は2026年11月から2027年10月までの予定です。
目次
ここがポイント
- 水道と下水道をまとめてAIで評価。管路の劣化や破損のリスクを一体的に見て、更新・点検の優先順位づけに使います。
- 使うのは、AIVALIXの意思決定支援AI「INFRAI（インフライ）」。管路台帳や点検・修繕の履歴などの現場データを分析し、劣化診断から更新計画までを支えるAIです。
- 静岡市上下水道局の実データを使用。役割は、MRIが評価の設計と行政実務への橋渡し、AIVALIXがAI分析と技術の実装です。
- 得られた知見は、他の上下水道事業体への展開も視野に入れています。
何が新しいのか
今回検証するのは大きく3点です。1つ目は、「壊れやすさ」と「壊れたときの影響の大きさ」を組み合わせたAIによるリスク評価。評価に効いた要因を見える形にして、現場の職員が納得できるかも確かめます。
2つ目は、更新・点検の優先順位づけです。過去の不具合の記録や現場の経験と照らし合わせるほか、同じ道路の下にある水道管と下水道管を同時に工事できる候補も洗い出し、工事の効率化や費用削減の可能性を探ります。3つ目は、人口減少で水の需要が変わる将来を見据え、施設の集約・分散や更新計画、既存の更新基準の見直しに使えるかの検証です。
DXマスターの視点
水道管の老朽化は、全国共通の課題です。目視や経験にたよった点検から、データとAIで「壊れる前に手を打つ」予防保全へ。これは製造業の設備保全でも進んでいる流れで、インフラ分野のアセットマネジメントにAIを生かす、わかりやすい事例です。
注目したいのは、AIの答えだけでなく「なぜそう評価したか」を現場職員が理解できるかまで検証する点です。AI活用が成果につながるかは、現場が使いこなせるかで決まります。DXマスター（DX MASTER）は、AIをどう業務に生かすかを考える材料として、この実証の成果にも注目していきます。なお、現時点は実証の開始発表で、効果は今後の結果を待つ必要があります。
DX検定に出るかも？ 関連キーワード
- アセットマネジメント…道路や水道管などの設備の状態を見ながら、点検・修繕・更新を計画的に行う考え方
- 予防保全…壊れる前に点検・部品交換を行い、故障や事故を防ぐ保全の方法
- デジタルツイン…現実の設備や街をデータで仮想空間に再現し、分析や予測に使う技術
