AIVALIX株式会社が水道インフラAIで工数約61%削減、水みらい小諸と実証達成
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AIVALIX株式会社は、長野県小諸市において水道事業の包括委託を担う株式会社水みらい小諸との実証実験において、インフラAI基盤モデル「INFRAI（インフライ）」を活用し、水道アセットマネジメント（AM）計画策定および経営戦略策定の総工数を業界一般水準比で約61%削減できることを確認しました。
INFRAIが挑む水道インフラの三重苦
国内の水道事業は施設老朽化の進行、人口減少に伴う料金収入の縮小、技術職員の不足という構造的課題に直面しています。「どの管路・施設から更新すべきか」を判断し、その妥当性を住民や議会、関係機関に明確に説明することは、現場担当者にとって極めて重い負担となっていました。
こうした判断は、熟練技術者の経験や暗黙知に依拠する場面が多く、判断の再現性・客観性の確保が課題です。AM計画書類や経営戦略書類の作成においても、複数の様式間の整合性確認やシナリオ別の財政シミュレーション、根拠データの整理と説明文書化など、高度な専門性と多大な工数を要する業務が累積してきました。
これまでの水道分野におけるAI活用は、漏水検知や劣化予測といった個別領域の最適化に主眼が置かれてきました。一方で現場が真に必要としているのは、劣化診断結果を起点として更新計画・経営戦略の策定まで一気通貫で接続される、意思決定プロセス全体を支援する基盤です。
本実証はこうした構造的課題に対して、AIが計画・経営判断レベルまで実務的に貢献し得るかを、現場運用フローに即して検証することを目的としています。
INFRAI実証概要と水みらい小諸の企業情報
長野県小諸市の水道事業のアセットマネジメント（AM）および経営戦略の策定業務を対象に、INFRAIによる支援効果を通常の業務遂行と比較する形で定量評価しました。全国上下水道コンサルタント協会「設計等業務委託積算歩掛(案)(水道)(令和6年度改訂版)(2024年12月)」の業界一般水準106.3 人日に対し、INFRAI活用後は41.4 人日となり、約61%削減が確認されています。
工程別の削減効果は次のとおりです。
- 現状把握・将来推計:33.1人日 → 6.0人日（▲26.1人日／約79%削減）
- 更新需要・財政検討:47.8人日 → 18.2人日（▲28.6人日／約60%削減）
- まとめ・照査・調整:25.4人日 → 17.2人日（▲8.2人日／約32%削減）
住民説明・庁内調整等の対人協議工程についても母集団から除外せず正味工数に算入したうえで削減率を算出しており、削減効果を過大に見せない設計となっています。対人協議領域はAIで完全に代替するのではなく、引き続き人が担うべき領域として位置付けられています。
また本実証を通じて、INFRAIが以下の成果物を草案レベルで自動生成可能であることも確認されました。
- AM計画関連書類:年齢別資産、健全度評価、更新需要、シナリオ別評価 等
- 更新計画:劣化リスクに基づく更新候補路線の抽出および優先順位付け
- 財政収支見通し:複数シナリオに基づく中長期財政シミュレーション
- AM分析報告書:分析根拠を自動付与したホワイトボックス化された説明可能な分析草案
- 経営戦略・基本方針本文:シナリオおよび根拠データと連動した文書草案
劣化診断や更新需要試算に留まらず、計画書類および経営戦略本文までを一気通貫で生成できる点が、本実証における大きな前進とAIVALIXは捉えています。削減効果は定型的な様式生成領域に留まらず、報告書とりまとめ・分析整理など従来「属人化」しがちであった領域にまで及ぶことが確認され、意思決定プロセスそのものの設計を変える起点となり得ることが示されました。
| 項目 | 詳細 |
|---|---|
| プロダクト名 | INFRAI（インフライ） |
| カテゴリ | インフラAI基盤モデル |
| 実証対象業務 | 水道アセットマネジメント計画策定・経営戦略策定 |
| 業界一般水準工数 | 106.3 人日 |
| INFRAI活用後工数 | 41.4 人日 |
| 総工数削減率 | 約61%削減 |
| 実証先 | 株式会社水みらい小諸（長野県小諸市） |
| 出資構成（水みらい小諸） | 長野県小諸市 35％、水ingAM 55％、第一環境 10％ |
| 開発元 | AIVALIX株式会社（東京都文京区本郷5丁目29-13 赤門アビタシオン 702） |
| 代表者 | 中山太洋氏 |
| 設立 | 2024年4月 |
trends編集部の一言
業界一般水準106.3 人日の工数が41.4 人日まで圧縮されたという数字は、「効率化」という言葉では収まりきらない規模の変化です。マーケティング業界の文脈に置き換えると、複数のレポート様式の整合性確認やシナリオ別シミュレーション、根拠データの整理といった業務構造は、MA運用における効果測定レポートやキャンペーン分析資料の作成プロセスと構造的に重なる部分があり、「属人化しがちな報告書作成領域にまでAIの削減効果が及ぶ」という今回の知見は、業界全体の関心事として読み取れます。
特に注目されるのは、削減効果の内訳です。
現状把握・将来推計での約79%削減という数値は、データ収集・整理フェーズのAI代替可能性の高さを示しており、人手が引き続き必要な対人協議領域との役割分担を明示した設計は、社会実装を意識した現実的な枠組みとして評価されます。AI導入においてどの業務を自動化しどこに人的判断を残すかという設計思想は、マーケティング業界の動向としても注目される論点です。
References
- ^ PR TIMES. 「AIVALIXと水みらい小諸が、日本初の水道インフラ事業経営におけるAI高度化を実現 | AIVALIX株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000016.000163075.html, (参照 26-05-15).
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