国土交通省「河川機械設備（排水機場）の維持管理における AIモニタリングシステム」研究開発グループに採択

　当社は、国土交通省が公募した「河川機械設備（排水機場）の維持管理におけるAIモニタリングシステム」の研究開発グループに、当社を代表機関、株式会社鶴見製作所（本店：大阪市鶴見区、代表取締役社長：辻󠄀本 治）を構成法人とする研究開発グループが採択されました。
　今後、両社において排水機場ポンプ設備を対象とした異常検知システムおよび寿命予測システムの研究開発に取り組みます。　

1．背景
　近年、気候変動に伴い災害が激甚化・頻発化する中、排水機場等の河川機械設備について、これまで以上に適切な維持管理が求められています。一方で、これらの設備は昭和期に整備されたものが多く、今後、設備老朽化に備えた効率的・効果的な維持管理手法の確立が重要となっています。
　2025年7月、河川機械設備（排水機場）にAIモニタリングシステムを導入することを目的に、産学官関係者による「インフラ施設管理AI協議会」が設置され、必要な技術開発や制度整備等について協議が進められてきました。
　こうした背景を踏まえ、国土交通省は、民間事業者等が有する技術・知見を活用してAIモニタリングシステムを開発する研究開発グループを公募しました。

2．研究開発概要

研究開発課題	目的	概要
【課題A】排水機場におけるポンプの異常検知・要因分類	運転機会が少なく故障データが限られる排水機場でも、リアルタイムの監視データから異常を早期に検知し、異常要因まで特定できる実用的なモデルを構築する	3つの設備（主ポンプ・原動機・減速機）を対象に、リアルタイム計測データと鶴見製作所が有する振動診断データを活用。データ不足は疑似異常データで補い、検知精度・要因分類精度・現場適用性を段階的に検証する
【課題B】排水機場におけるポンプの健全性・故障リスク予測	点検・故障履歴と課題Aのリアルタイム監視結果を統合し、設備の故障確率と影響度を可視化。限られた予算の中で、更新・修繕の優先順位と時期を合理的に判断できる仕組みを構築する	少数データでも安定して推定できる確率・統計モデルにより、データ不足下の故障リスクを推定。課題Aのモデルで算定した異常度から健全性を評価し、実務で運用できる計画策定モデルとして整理する

3．今後の展開
　当社は代表機関として研究開発全体を取りまとめるとともに、AIモデルの構築を担います。具体的には、リアルタイム計測データと鶴見製作所が有する振動診断データをもとに、異常検知・要因分類モデルのほか、設備ごとの故障リスクや健全性を評価するモデルを開発します。
　本研究開発を通じて、故障の早期把握や原因推定の迅速化、点検・保全判断の高度化を図ります。あわせて、更新・修繕の優先順位や時期、中長期の予算・工事計画を根拠とともに示すことで、排水機場の効率的・効果的な維持管理の実現を目指します。

【参考】
国土交通省
AIモニタリングシステムの研究開発を実施する研究開発グループを採択しました
https://www.mlit.go.jp/report/press/kanbo08_hh_001371.html

三菱総合研究所
「河川機械設備（排水機場）の維持管理におけるAIモニタリングシステム」 研究開発グループの公募結果について
https://pubpjt.mri.co.jp/publicoffer/20261028.html