劣化予測手法について
- どのように劣化予測していますか? 事業体様から頂く水道管データ(布設年、管種、口径、位置情報等)及び漏水データと、独自に収集・構築した環境データベースに基づいて、機械学習のアルゴリズムを用いて、水道管の劣化を予測します。
- 環境データはどのように集めていますか? 主に官公庁、研究機関等が提供しているオープンソースから集めています。多種多様な膨大な環境データ(人口、土壌、河川、交通網、地震など)をFracta独自で構築しています。
- 環境データベースはすでに構築されていますか? すでに日本全土を網羅するデータを構築済みです。
精度および検証方法について
- 精度の検証はどうやっていますか? モデルの検証においてはタイムシフトスタディという手法を採用しています。具体的には、頂いた漏水データ(例:2010-2020年の10年分)を学習データ(2010-2018年)と検証データ(2018-2020年)に2分し、学習データを活用してモデルを構築し、劣化予測を行います。劣化度が高いと予測した管と上記検証データを照合し、実際に発生した漏水をどれだけ捕捉できたかという観点で検証を行っています。上記以外にも診断結果と管体調査結果との照合なども進めています。
機能について
- 配管の絞り込み検索や表示機能はありますか? 漏水リスクレベル、布設年度、管種、管径、過去漏水履歴でフィルター機能をご利用いただけます。
- データ更新履歴は残りますか? 現在、更新した履歴がアップデートされる仕様にはなっておりませんが、今後機能のアップデートの可能性はございます。
- 日本版はありますか? 2020年サービス提供を開始しており、約40の事業体様に診断実績がございます(2023年3月時点)
劣化予測の対象範囲について
- 給水管も診断可能ですか? 給水管の管路データ(布設年、管種、口径等)と漏水データがあれば可能です。
- バルブなど付属品も診断可能ですか? 現時点においては管本体を診断対象としておりますが、お客様のご要望にお応えすべく検討しております。
- 下水道、工業用水にも使えますか? 工業用水については既に複数の実績がございます。下水道については、2021年に国土交通省の応用研究スキームで滋賀県の大津市様にご協力頂き、EY新日本監査法人様と共同で実証検証に取り組み、結果を踏まえて実装段階に入っております。
費用について
- 料金体系はどのようになっていますか? 管路延長距離やデータの整備状況に応じて御見積させて頂きます。詳しくは個別にお問い合わせ下さい。
導入事例について
- 導入事例は? 2019年に6つの水道事業体様(神奈川県企業庁、川崎市上下水道局、神戸市水道局、大阪市水道局、越谷・松伏水道企業団他)にて検証しました。これにより有効性が確認されたため、2020年4月より水道事業体様に向けて提供を開始しています。2023年3月時点で約40の事業体様に診断実績がございます。
導入までに必要なこと
- 導入に必要なデータは何ですか? 基本的な水道配管データ(布設年、管種、口径、長さ、位置情報等)、並びに過去の漏水履歴データ(漏水地点、漏水要因、布設年、管種、口径等)をご提供頂ければ、弊社の劣化予測ソリューションをご利用可能です。
- 配管データや漏水データの電子化は可能ですか? 可能です。お客様のデータ管理状況を把握した上で、御見積もりを提示させて頂きます。
- 社内の既存システムに繋げられますか? 既存のマッピングシステムで閲覧頂けるよう、shpファイル・csvなどの形式でご提供可能です。
導入後について
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アフターフォローにはどういうものがありますか?費用は発生しますか?
製品の使い方等についてご不明点ございましたら、専門スタッフが適宜対応させて頂きます。
アフターフォローの費用については契約形態によって異なりますので、個別にお見積りにて対応させて頂きます。