保全課題を抱える自治体・企業必見
現場データを管理・AI分析し、
メンテナンスを最適化・自動化
INFRAI（インフライ）は、
劣化診断、更新計画策定、経営戦略策定など
一連の業務プロセスを単一のAI基盤モデルで
一気通貫に支援するプラットフォームです。
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PROBLEM
こんな課題は
ありませんか？
更新計画の根拠作りが難しい
どの管路・設備を優先的に更新すべきか、庁内・議会・経営層に定量的に説明しづらい。
老朽化対策が後追いになっている
漏水・破損・事故が発生してから対応するケースが多く、予防保全に移行できていない。
計画策定・資料作成に工数がかかる
更新需要の集計、シナリオ比較、アセットマネジメント計画、説明資料作成に多くの時間がかかる。
熟練者の判断が属人化している
経験豊富な担当者の勘や暗黙知に依存しており、担当者変更時に判断軸が継承されにくい。
POINT
INFRAI
の特徴
1
グラフ理論を活用した劣化診断
東京大学発の最先端AI技術により、管路ネットワークの接続関係・経年情報・環境データを統合分析。エリア単位のマクロ予測ではなく、管1本ごとに「壊れやすさのスコア」を算出します。従来の機械学習では到達できなかった精度で、優先的に点検・更新すべき箇所をピンポイントで特定します。
2
経営戦略まで一気通貫で自動化
データ基盤構築から劣化診断、更新計画策定、経営戦略シミュレーションまでを一つのプラットフォーム上で連結。複数シナリオの収支比較、予算配分、説明資料の作成といった「これまで人手とExcelで分断されていた業務」を自動化し、担当者の経験への依存から脱却します。
3
ホワイトボックス化された出力
すべての判断に「なぜそうなったのか」の根拠を提示。SHAPによる特徴量寄与の可視化、計算過程のログ保持、AIチャットでの追加質問に対応し、議会・監査・住民説明にそのまま使える形でアウトプットを生成します。ブラックボックスではない、説明責任を運用として回せるAIです。
INFRAI
を使ってみませんか？
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CASE
導入事例
おかげさまで、多くの企業様に
ご導入いただいております！
AIによる更新計画の立案が実現
自治体 水道局 S様
INFRAIを活用することで、管路ごとのリスクを可視化できるようになりました。更新優先順位の検討がしやすくなり、計画策定の効率化につながっています。
設備保全の意思決定が迅速に
水エンジニアリング企業 M様
設備情報や点検履歴をAIで分析することで、保全計画の立案がスムーズになりました。設備ごとの状況を把握しやすくなり、保全業務の効率化を実感しています。
ガス管路管理をより高度に
都市ガス企業 O様
管路データや過去の漏えい履歴をもとにAIがリスクを分析します。更新や巡回の優先順位を検討しやすくなり、保安業務の高度化につながっています。
CUIリスク評価を効率化
化学プラント企業 T様
化学プラント内における高圧ガス配管の点検履歴や設備データをAIで分析することで、CUIリスクを可視化できます。点検計画の精度向上と保全業務の効率化に役立っています。
TRUSTED BY
FEATURE
機能一覧
劣化リスクマップ
管路ネットワーク全体の劣化確率をAIで算出し、地図上にヒートマップ表示。管1本ごとに「壊れやすさのスコア」を可視化し、優先的に点検・更新すべき箇所を直感的に把握できます。
更新計画の自動作成
予算制約・耐用年数・リスクスコアを統合し、年度別の最適な更新計画を自動策定。延長距離・コスト・健全率の試算を即座に出力し、Excelベースの手作業から解放します。
アセットマネジメント
管路だけでなく経営全体を俯瞰。更新需要分析と財政シミュレーションを連結し、財政計画策定要領（国交省様式）に準拠した分析結果を生成します。
経営戦略シミュレーション
「標準更新」「全面設備更新」「口径別優先更新」など複数シナリオの収支・健全度・企業債残高を一括比較。料金改定や広域化の影響も定量的に検証できます。
報告書自動生成
アセットマネジメント計画書・更新計画書・経営戦略書を、Word/Excel/PowerPoint形式で自動生成。議会・監査・住民説明にそのまま使える成果物を即時出力します。
AIチャット・根拠説明
「なぜこの管を優先したのか」を自然言語で質問可能。SHAPによる特徴量寄与の可視化と組み合わせ、AI判断の根拠を誰でも追跡できる設計です。
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FLOW
サービスご利用の流れ
1
お問い合わせ・ヒアリング
担当コンサルタントが現状をヒアリングし、課題に最適な診断方針をご提案。契約前でも打ち合わせは何度でも可能です。対象エリアや経済インパクト算定の前提（事故対応・漏水調査工数、更新年数の仮説など）もここで整理します。
2
データリストの送付確認
台帳データ（配管・設備・構造物など）・管網図・事故履歴・漏水調査結果、および費用単価表（人件費・外注費・補修費など）をご準備いただくためのリストをお送りします。
3
データアップロード
『INFRAI』プラットフォームへデータをアップロード（メール・チャットでの送付も可）。
例：管路データ（設置年・長さ・口径・材質）、事故・故障履歴、環境条件（地形・土壌・交通量）など
4
データ整形・AI分析
受領データを確認し、必要に応じて弊社にて整形。『INFRAI』でAIによる劣化予測・経済インパクト分析を実施。
5
成果物の提出
・INFRAIプラットフォーム閲覧権限
・診断レポート（従来手法との比較）
・診断結果データ（csv/shp）
・経済インパクト分析レポート＆試算シート
6
効果検証・改善
実際の事故履歴や現場評価と照合し有効性を検証。必要に応じて前提・モデルを見直し再計算。
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