REALPIPE · AI下水道インテリジェンス
管路から、証拠へ。 ひとつのインテリジェンス・システム。
REALPIPEは下水道CCTVを測定可能かつ追跡可能なインフラ証拠へ変換します — 60分かかっていた一次判読を5分に短縮。
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プラットフォーム規模
自治体スケールで実証済み。
137,642
検証済み欠陥レコード
56,926
管理中のマンホール
16,638
処理済み調査映像
540km
処理済み下水道CCTV
90%
AI再検証の専門家一致率
44
自治体プロジェクト
課題
ボトルネックは撮影ではなく、人によるレビューです。
施工会社はCCTV映像を見ながら欠陥を判読し記録を作成し、自治体の担当者はその信頼性を判断するために映像を再確認します。一次判読を除いても、従来方式のレビューだけで1kmあたり約22.5分の監督時間が必要です。
22.5 分/km
従来方式の監督で必要となる自治体の実レビュー時間
- 01
視聴時間に縛られる調査能力
調査能力を制限するのは、どれだけ映像を撮影できるかではなく、人が映像を見られる時間です。
- 02
測定ではなく分類ラベル
従来のAIは欠陥の分類値のみを返します。形状・範囲・長さを測定できる損傷領域は提供できません。
- 03
分散した証拠
判読結果が映像・報告書・地図・台帳に分散しているため、担当者は判断ではなく検索に専門人材の時間を費やしています。
ピクセル単位AI
欠陥をピクセル単位で分離します。
マルチクラス・インスタンスセグメンテーション · 専門家一致率90+%
REALPIPEは画像領域内に欠陥が存在するという事実の識別にとどまらず、実際の欠陥領域をピクセル単位で分離します。欠陥は分類ラベルだけでなく、測定可能な特性として表現されます。
ひび割れがあるという報告にとどまらず、そのひび割れが占める測定済みの領域を返します — 自治体のレビュー担当者がインフラの意思決定に必要とする、より豊かな情報単位です。
- 形状
- 面積
- 長さ
- 空間範囲
- 幾何情報
ソース連携の証拠
すべての判読結果に出典があります。
AI予測はREALPIPEの最終成果物ではありません。すべての判読結果はNode–Link–Issue Web-GISの中で、CCTVソース、調査距離、管路位置、メタデータ、資産履歴と連携されます。
AIの信頼度スコアと欠陥ラベルが原本資料を代替することはありません — レビュー担当者はいつでも解釈結果から元の証拠へ戻ることができます。
すべての判読結果を支える証拠チェーン
- 01 ソースCCTVフレーム・映像
- 02 調査距離・タイムスタンプ
- 03 方向・時計位置
- 04 管路区間・資産メタデータ
- 05 苦情・補修履歴
- 06 最終的な担当者承認
設計段階からの完全性
撮影時SHA-256記録 · TLS 1.3転送 · ストア&フォワード復旧 · サーバー独立再検証。欠落や不整合のある証拠は例外として表面化されます。
AIが準備するレビュー
一次判読・報告を12倍高速に。
BEFORE — 手作業のレビュー。数時間の作業。
60分
AFTER — AI支援。数分で完了。
5分
約60分かかっていた手作業の判読・報告ワークフローが、現行ベンチマークで約5分に短縮されます — 標準化された成果物とともに。人の労力は最も重要な判断に集中します。
全量視聴ではなく、監督を
3.9km · CCTV114区間 · AI判読383件を対象とした5つの予備サンプルで、実測の自治体レビュー時間が1kmあたり22.5分から6.98分に減少しました。レビュー担当者は可視性を失うことなく、主要な判読結果と証拠の例外に集中します。
3.2×
監督効率の向上
−69%
実レビュー時間の削減
6.98
実測レビュー 分/km
コアケイパビリティ
5つの能力を、1つの証拠中心ワークフローに。
REALPIPEは、人によるレビューを保ちながら人の作業を減らす5つの能力を1つに結びます。
01
ピクセル単位AI判読
マルチクラス・インスタンスセグメンテーションが個々の欠陥領域をピクセル単位で識別します — 単なる検出や分類ではなく、欠陥の幾何情報と測定値を表現します。
02
一次判読・報告の自動化
約60分かかっていた手作業の判読・報告が、標準化された成果物とともに約5分へ短縮されます — CCTV撮影後の反復的なレビュー段階を自動化します。
03
証拠連携レビュー
すべての結果がソースCCTV証拠、調査距離、位置、方向、メタデータと連携された状態を保ちます。担当者はすべてのAI出力の背後にある証拠を自ら確認できます。
04
例外中心の自治体監督
提出された映像をすべて視聴する代わりに、レビュー担当者は主要な判読結果と証拠の例外に集中します — 実測で3.2倍の監督効率向上。
05
長期インフラインテリジェンス
すでに1,285の管路区間が複数年度の調査とマッチングされています — 各調査を孤立した文書ではなく、時間を通じて比較可能な同一インフラとして扱います。
差別化ポイント
単なる検出ではなく、自治体の意思決定のためのピクセル単位証拠レイヤー。
従来のAIは「このフレームにどんな欠陥があるか」を問います。REALPIPEは欠陥が何か、インフラをどれだけ占めるか、証拠がどこにあるか、レビュー担当者が何を確認すべきかまで識別します。
- 検出 測定
セグメンテーションが各欠陥の実際の空間範囲を保存し、形状・面積・長さの測定を支援します。
- 予測 証拠
すべての予測がソース映像、距離、位置、資産メタデータ、調査履歴と結合されます — 追跡可能な証拠レコードになります。
- 手作業の一次判読 AI全数スクリーニング
撮影映像の反復的な一次判読を自動化し、人の労力は判断へ移ります。
- 全量視聴 完全な監督
自治体は可視性を失いません — REALPIPEは人が見るべき対象を変えるだけです。
- 単発の調査 インフラメモリー
Node–Link–Issueモデルが反復調査を同一資産に結びつけ、管路の履歴を保存します。
コミュニティの安全
隠れたインフラリスクを、表面化する前に可視化。
韓国で分析された地盤沈下事故957件のうち46.6%が下水道管路の損傷に起因していました — 地下に隠れていた欠陥が、地上の公共安全事故につながったのです。
REALPIPEは現在56,000件以上の漏水経路関連欠陥レコードを管理し、各イシューをソース証拠とインフラ位置に結びつけています。自治体は欠陥の有無だけでなく、状態が調査を重ねるごとに反復・変化・蓄積しているかを検討できます。
REALPIPEは公共安全の意思決定そのものを自動化しません。その決定を担う担当者に、より早い可視性、より一貫した証拠、より確かな判断根拠を提供します。
46.6%
分析された地盤沈下事故957件のうち下水道損傷起因の割合
56,000+
管理中の漏水経路関連欠陥レコード
1,285
複数年度の調査とマッチングされた管路区間
技術仕様
現場で駆動し、サーバーで検証。
- AI CORE
- マルチクラス・インスタンスセグメンテーション
- THROUGHPUT
- 下水道CCTVを最大30fpsで処理
- EDGE
- ハードウェア柔軟構成の産業用Edge Device — Jetson Orin NXリファレンス構成
- ACCURACY
- mAP50 55% · AI再検証の専門家一致率90%
- INTEGRITY
- SHA-256撮影記録 · TLS 1.3転送 · サーバー独立再検証
- WEB-GIS
- Node–Link–Issueモデル · 1秒レスポンス
- REPORTING
- 5分で標準化レポートを生成
- SCALE
- 540km処理 · 検証済み欠陥レコード137,642件
はじめる
REALPIPEをその目でお確かめください。
下水道CCTVが測定可能な証拠と責任ある監督へ変わるプロセスをご体験ください — 管路から、証拠へ。
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