この記事のポイント
- NTTと福岡市管工事協同組合が、路面の振動を測って水道管の漏水位置を探す技術を福岡市で実証。
- 実証では水平誤差75cm以内で正解率88%となり、測定からAI解析までは約15分でした。
- 専門的な熟練スキルなしで測定できる方式で、今後は解析精度と現場での使いやすさを高める方針です。
NTTは2026年10月21日、福岡市管工事協同組合と共同で実施した漏水検知の実証結果を公式サイトで発表しました。プレスリリースをもとに、技術の仕組みと実証結果を整理します。
路上で5分間測定し、振動から漏水位置を推定
水道管の漏水は、従来は作業者が漏水音を聴き、経験から位置を推定する仕事でした。音の違いから場所を絞るには経験が必要で、習得に数年かかるとされています。
今回の技術は、光ファイバに伝わる細かな振動を多数の位置で測り、AIが漏水の場所を推定します。この測定方式を「分布型音響センシング（DAS）」と呼びます。給水管の真上の路上に専用のセンサーを敷いて5分間振動を測定し、そのデータをAIが解析します。AIは環境ノイズに強いアルゴリズムで、周囲と似ていない「特異な振動」が出ている地点を漏水位置として自動で推定します。測定から解析まで、合わせて約15分です。
深さ30〜120cmの給水管で、位置特定の精度を確認
福岡市での実証では、水平誤差75cm以内・正解率88%という結果が出ています。現場で実用的とされる目安は「誤差80cm以内・正解率80%以上」とされており、今回の数値はこの目安を上回っています。対象は地下30cmから120cmに埋まっている給水管です。商用サービスの開始時期や価格は未発表です。
NTTは今後、実証データをもとに解析精度と現場での運用性をさらに高め、全国の水道事業者・自治体への展開をめざすとしています。2026年11月18日から25日に開催される「NTT R&D FORUM 2026」でも、この技術が展示される予定です。
まとめ
今回の実証は、経験に頼る漏水探査をセンサーと解析で補う試みです。現場の点検にAIを使う例としては、Boston DynamicsのSpotによる検査支援もあります。水道設備の点検を検討する方には、正解率に加え、管の深さや路面の条件、測定手順が自社の現場に合うかを見る材料になります。今後の実証では、現場での準備と解析後の確認も含めて比較するとよいでしょう。
※ 2026年10月時点の実証結果に基づきます。
