配管腐食をAIで防止する方法は？画像認識を活用するメリット、導入事例を徹底解説！

工場やインフラ設備で日々進行する配管腐食は、放置すれば漏洩や稼働停止につながる無視できない問題です。2025年1月には埼玉県八潮市で道路が陥没した事故が起こりました。

道路陥没の原因としては、下水道管の腐食劣化が有力とされています。

本記事では、配管腐食を引き起こす様々な原因と、目視から非破壊検査、センシング技術を用いた早期発見の方法を解説します。さらに、画像認識をはじめとするAI技術がこれらの検査データの解析精度を高め、腐食の進行予測や原因特定をどのように支援するのか、具体的な活用法とコスト削減や安全性向上といった導入メリットを、実際の事例も交えてご紹介します。

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配管腐食とは

配管腐食とは、配管の内部または外部の金属が劣化し、強度や機能が低下する現象を指します。金属表面が酸化・溶解することで腐食が進行します。

配管腐食は建築物やインフラ、工場設備、上下水道などに影響を及ぼし、重大な事故や供給停止につながるリスクを伴います。ガス管、水道管の耐久性も都市生活にかかわる重要な側面です。

配管の腐食は見た目では判断しにくく、内部で静かに進行するため、早期発見や予防が重要とされています。

2025年1月28日、埼玉県八潮市中央一車線道路が陥没した事故がありました。陥没の原因は、下水道管の破損と見られています。つまり、配管が腐食・劣化して破損が生じたと考えられるでしょう。

配管腐食はこうしたインフラにおける事故を引き起こすリスクを高めます。

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配管腐食を引き起こす原因

配管腐食は、金属とその周囲環境との相互作用によって発生します。配管腐食が発生するメカニズムとして、以下のようなものが挙げられます。

• 電気化学的腐食
• 局部腐食
• 微生物腐食
• 水質
• 流速

以下では、配管腐食のメカニズムについて解説していきます。

電気化学的腐食

電気化学的腐食は、金属が水分や電解質と接触することで反応を起こし、金属イオンとして溶け出すことで発生する腐食です。

特に海水や地下水など、電解質を多く含む環境では進行が早まりやすく、配管の厚みが不均等に減少する原因になります。また、異種金属が接触した場合には電位差によるガルバニック腐食も発生しやすくなります。

電気化学的腐食は最も一般的なメカニズムであるため、材料選定や防食設計といった対策が重要です。

局部腐食

局部腐食とは、配管表面の限られた範囲に集中的に進行する腐食を指します。代表的な例として、以下のようなタイプがあり、目視では確認しにくい点が特徴です。

• 孔食
• すきま腐食

孔食は微小な穴が深く形成される現象で、主に不動態皮膜が局所的に破壊されることで発生します。一方、すきま腐食は通気性が悪い部分において酸素や水分が滞留しやすく、局地的に腐食が促進されます。

局部腐食は外見的に狭い範囲の損傷でも進行は速く深いため、構造材や配管における重大事故の原因になることがあります。そのため、定期的な検査と腐食環境の管理が欠かせません。

微生物腐食

微生物腐食は、配管内部や周辺環境に存在する微生物が腐食を促進する現象であり、微生物誘発腐食（MICn）とも呼ばれます。硫酸還元菌や鉄酸化菌などが代表的で、これらの微生物が生成する代謝物が金属表面を攻撃し、局所的な腐食を引き起こします。

水処理施設や油送管、地下配管などではこのタイプの腐食が顕著で、進行が突発的かつ不規則であるため予測と対応が困難です。また、微生物はバイオフィルムを形成して腐食の進行を隠すことが多く、従来の点検方法では見落とされやすい傾向にあります。

水質による腐食

配管腐食は、水質の影響を大きく受けます。以下のような成分は腐食を進行させます。

• 水に含まれる塩分
• 溶存酸素
• pH
• 硬度
• 塩化物イオン
• 硫酸イオン
• 残留塩素

条件によっては金属表面に防食皮膜が形成されず、腐食が促進されることがあります。特に酸性や高塩分の水質では、腐食反応が加速されやすく、長期間にわたって配管の耐久性を低下させます。

関連記事：「水質検査とは？検査手法や精度を高める方法、AIの活用例を徹底解説！」

流速による腐食

水の流速も重要な要素であり、低流速と高流速で以下のような腐食を誘発します。

• 低流速：スケールや沈殿物が付着、局部腐食を誘発
• 高流速：摩耗と腐食が同時に進行するエロージョン・コロージョンが発生

こうした条件の変化は短期間で起こることもあるため、継続的な監視が求められます。

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配管腐食を早期発見する方法

配管腐食は進行が見えにくく、発見が遅れやすいという特徴があります。そのため、腐食を早期に把握するための技術を活用するのが、予防策として有効です。

以下では、配管腐食の代表的な検査手法について紹介します。

定期的な目視検査（外面）

定期的に配管の外面に発生する、以下のようなポイントを注意深く観察する外観検査です。

• 錆
• 変色
• 塗膜の膨れや剥がれ
• ピンホール（微小な穴）
• 漏れ（結露との区別が必要）
• 支持部との接触部分の異常

特に溶接部、曲がり部、フランジ接続部などは腐食が発生しやすい箇所です。

定期的な目視検査（内面）

開放点検時や、ボアスコープ（内視鏡）やファイバースコープを使用して配管内部の以下を確認します。

• 錆
• スケール付着
• 潰食（エロージョン・コロージョンによる摩耗）
• 孔食（ピッティング）

流体分析

配管内を流れる流体（水、油など）の成分を分析することで、腐食の兆候を捉えます。例えば、水中の鉄イオンや銅イオンなどの濃度が上昇している場合、配管材料が溶け出している（腐食している）可能性があります。

また、pH、導電率、溶存酸素などは腐食を促進または抑制する要因となるため、定期的な監視が重要です。

超音波厚さ検査

超音波検査は、金属内部に超音波を送信し、反射時間から配管の肉厚を測定します。

よく使われる非破壊検査技術の一手法です。配管を破壊せずに内部や表面の劣化状況を把握できます。

超音波検査は精度が高く、深部の異常検出に最適です。広範囲の肉厚減少（全面腐食）や、局所的な肉厚減少（孔食など）を発見できます。

定期的に同じ箇所を測定することで、腐食の進行度を把握できます。

渦電流探傷検査

渦電流探傷検査も、よく使われる非破壊検査技術の一手法です。渦電流検査は金属表面に発生させた渦電流を測定することで、表層の腐食や亀裂を高感度に検出する技術です。

特に熱交換器のチューブなど、薄肉管の表面近傍の欠陥検出に適しています。

センシング技術

センシング技術とは、配管の状態を連続的かつ高精度に監視する技術です。センシング技術として活用されているのは、以下の2つです。

• 光ファイバーセンサー
• 磁気センサー
• 電気抵抗 (ER) プローブ

光ファイバーセンサーは、温度やひずみの変化を広範囲にわたって検出できるため、腐食や構造劣化の兆候を早期に把握するのに有効です。配管に沿って設置することで、異常が発生した箇所をピンポイントで特定することができます。

一方、磁気センサーは金属の磁気特性の変化をとらえることで、腐食の進行を間接的に監視する技術です。特に、非接触かつ設置が容易な点で導入が進んでいます。

電気抵抗 (ER) プローブは、プローブ先端の金属線の断面積が腐食により減少すると電気抵抗が増加することを利用し、累積腐食量を測定します。

非破壊検査は現場で人手を要しますが、センシング技術は遠隔・自動監視が可能です。また、配管の変化や兆候を検知する技術として知られています。

PEC（パルス渦流探傷）

PEC（パルス渦流探傷）は、金属内部の腐食を非接触で検出できる先進的な検査技術です。金属表面にパルス状の磁界を与え、その際に生じる渦電流の分布の変化を解析することで、内部の欠陥を把握します。

PECは塗装や断熱材を取り外すことなく検査が可能なため、プラントや配管設備における効率的な保全手法として最適です。従来の検査と比較して作業時間が短く、広範囲の検査を一度に行えることから、点検コストの削減も実現できるでしょう。

配管の腐食防止にAIを活用する方法

AI技術の進化により、従来は熟練者の経験や勘に頼っていた部分が多い配管の腐食管理を、よりデータに基づき、効率的かつ高精度に行える可能性が広がっています。配管腐食の管理にAI（人工知能）を活用する方法について解説します。

画像認識による検査画像の自動解析

超音波探傷（UT）、放射線透過（RT）、内視鏡などの検査で得られた画像や信号データを画像認識AIで解析します。腐食の兆候（ピッティング、減肉、き裂など）を自動で検出し、その種類や深刻度を評価できます。

ドローンなどで撮影した外面画像の自動診断も可能です。

膨大な検査データの解析作業を自動化・高速化し、見落としリスクを低減可能です。検査員の主観によるばらつきを抑え、評価の客観性と一貫性を向上させることができます。

腐食予測とリスク評価（予知保全）

以下に挙げるような、配管に関する膨大なデータをAIに学習させることで、特定の配管セグメントが将来どの程度の速さで腐食するか、どの箇所で腐食が発生しやすいか（リスクが高いか）を予測します。

• 配管の材質
• 設置年数
• 設計情報
• 過去の検査データ（肉厚測定結果など）
• 運転データ（温度、圧力、流量）
• 流体の性状（水質分析結果など）
• 環境データ（土壌条件、気象データなど）

上記データを分析することで残存寿命を推定できます。また、リスクの高い箇所を特定し、検査やメンテナンスの優先順位付けを行って予知保全を実現可能です。

腐食の根本原因分析

腐食が発生した事例について、関連する多様なデータ（運転条件、水質変動、メンテナンス履歴、環境要因など）をデータ分析AIで解析し、人間では見つけにくい複雑な要因間の相関関係やパターンを特定します。

腐食を引き起こした真の原因を特定し、より効果的な再発防止策の立案に繋げることができます。

防食対策の最適化

センサーデータ（水質、腐食速度モニターなど）をリアルタイムで監視し、最適化AIが腐食状況に応じて最適な防食剤（インヒビター）の注入量や、電気防食の電流量などを推奨・自動制御します。

過剰または不足な防食対策を防ぎ、コスト効率と防食効果を最大化できます。

LLMによるデータ統合と知識の抽出

点在する様々な形式のデータ（検査報告書、運転ログ、図面情報など）をLLM（大規模言語モデル）が統合・整理します。自然言語処理（NLP）を用いて、テキストベースの報告書から重要な情報を抽出することが可能です。

配管設備全体の健全性に関する包括的なビューを提供し、より高度な分析や意思決定を支援できます。

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配管腐食の管理にAIを活用するメリット

配管腐食の管理においては、AIの導入が注目されています。従来の点検や管理では見逃しがちな配管腐食を、AIによって早期発見・効率的な保全が期待されます。

以下では、配管腐食の管理にAIを活用するメリットについて解説していきます。

異常検知による早期発見が可能

AIによる異常検知は、配管腐食の兆候を早期に捉えるうえで有効です。センサーや画像データなどから得られる情報をAIがリアルタイムで解析し、人の目では見落としやすい微細な変化も高精度に検出できます。

従来の点検では目視での確認が必要でした。しかし、AIは常時監視が可能なため、腐食の進行を初期段階で把握し、トラブルが深刻化する前に対処できます。

また、過去の正常データと比較して異常パターンを学習・識別できるため、経験やスキルに依存しない安定した判断が期待できるでしょう。

結果として、突発的な配管トラブルを防ぎ、インフラの信頼性・安全性を高める効果が見込まれます。

点検コストの削減

AIを活用することで配管の点検業務の効率化が進み、コストの大幅な削減が可能です。従来の方法では、人手による目視確認や機器の持ち込み、足場の設置などに多くの時間と費用がかかっていました。

一方、AIはセンサーや画像データから腐食の進行状況を解析し、異常箇所の特定や優先順位の判断を迅速に行います。これにより、無駄な点検や過剰な保守作業を避け、必要な箇所に絞った効率的な対応が可能となります。

点検コストの削減については、AIによる常時モニタリングを導入することで、中長期的に見て保全業務全体のコストを最適化することにもつながります。

人為的ミスの低減

これまでの保守業務では、作業者の経験や判断力に依存する場面が多く、確認漏れや誤判定といったヒューマンエラーが発生するケースがありました。目視や手動による記録作業は環境条件や作業時間によって精度が左右されやすく、結果的に腐食の進行を見逃す要因になりかねません。

一方、AIは定量的なデータをもとに分析を行い、過去の異常傾向やリアルタイムの変化を自動で比較・判断します。こうしたシステムは人が関わる業務を減らし、点検や診断における人為的ミスのリスクを低減することが可能です。

これにより、作業員の経験に依存しない検出精度が確保され、保守品質の均一化が実現されます。

遠隔監視・無人化を推進できる

AIを用いた点検システムは、遠隔・無人化を推進するとして期待されています。AIやIoTセンサーを組み合わせることで腐食の進行状況をリアルタイムで遠隔から監視でき、危険区域やアクセスが難しい場所でも常時状況を把握できます。

こうした監視システムは作業員の安全性が向上するだけでなく、人手不足への対応や夜間・休日の自動監視も可能とします。また、異常が発生した際には即時に通知を行い、迅速な対応判断を支援するため、最小限の人的リソースで対応可能です。

AIによる遠隔監視体制は、維持管理の自動化・効率化を両立させる重要な技術基盤して、今後導入が進められるでしょう。

予知保全を実現可能

予知保全とは、設備が故障する前にその兆候を捉え、最適なタイミングで点検・修理を行う保全手法を指します。AIは過去の検査データやリアルタイムのセンサーデータをもとに、腐食の進行状況や発生リスクを予測し、劣化の兆候を定量的に評価できます。

これにより、従来の時間ベースの保守計画から脱却し、状態に応じた柔軟な対応が可能です。不要な点検や修繕を避けつつ、突発的なトラブルが発生するリスクも低減できるため、運用コストの最適化と信頼性向上を同時に実現できます。

今後、配管管理を含むインフラ分野での持続可能な保全体制の構築には、AIによる予知保全の活用が不可欠となるでしょう。

AIを活用した配管腐食の防止事例

配管腐食へのAI活用は、すでに国内の自治体で実用化が進んでいます。以下では、実際にAIを導入した具体的事例を紹介します。

【福岡市】水道管路の老朽度を診断

福岡市水道局は、AI技術を活用して市内全域の水道管路約4,000kmの老朽度診断を実施しています。株式会社クボタが開発したAIを用いた劣化予測技術を導入することで、掘削せずに高精度な老朽度評価を可能にしました。

クボタが長年蓄積してきた水道管や土壌に関するデータとAI技術を組み合わせ、老朽度や漏水事故率を予測します。

福岡市の取り組みはAIとビッグデータを活用したインフラ管理の先進的な事例として注目されており、他の自治体や水道事業体にとってのモデルケースとなっています。

【長崎市】漏水音のAI診断検査システムの実証実験を開始

長崎市上下水道局は、wavelogy株式会社と連携し、AIを活用した漏水音診断検査システム「SuiDo_AI」の実証実験を開始しました。漏水音を可視化することで有収率を向上させ、持続可能な水道事業の運営を目指します。

従来の漏水調査は熟練技術者の経験や勘に依存しており、人材不足や調査コストの高騰が課題となっていました。「SuiDo_AI」は以下のような技術で構成されており、現場で収集した音をオンラインで共有、漏水箇所の予測やレポート作成を自動化します。

• 漏水音アップロードデバイス
• 漏水音共有GISプラットフォーム
• 漏水診断AI

長崎市上下水道局は「SuiDo_AI」の導入により、現在の漏水判断業務の80％をAIに置き換えることを目標としています。人材を問わない集音業務の実施や、現在のリソースで4倍以上の漏水識別が可能になると期待されています。

【恵那市】漏水リスク管理システムを導入

恵那市上下水道課では、JAXA認定の宇宙ベンチャーである株式会社天地人が開発した漏水リスク管理業務システム「天地人コンパス 宇宙水道局」を導入しました。天地人コンパス 宇宙水道局は、衛星データとAI技術を活用し水道管の漏水リスクを高精度に診断・評価するクラウド型マッピングサービスです。

具体的には、複数の人工衛星から取得したデータやオープンデータを基に、100m四方の範囲で漏水リスクが高いエリアを特定し、5段階評価で可視化します。

恵那市では、有収率の減少が課題となっており、従来の調査方法では期間や費用に見合う有収率の向上が得られていませんでした。そのため、「天地人コンパス 宇宙水道局」を導入することで漏水リスクが高い地域を絞り込み、効率的な漏水調査の実施と有収率の向上を目指しています。

プラント配管の腐食点検自動化（ギリア）

多くのプラント施設では配管の腐食や損傷などの異常を検出する業務がありますが、配管点検業務においてもAIが役立っています。

ギリア株式会社が開発したAI検出システムでは、錆こぶや板金の欠損、保温材の露出など、配管に関するさまざまな異常を自動でチェックし、高い精度で検出することを可能にしています。

この技術では、劣化の程度や緊急性を判断する際に作業員の主観に依存することのない、統一された基準による自動化を実現することが可能になります。これにより、判断のばらつきがなくなるという大きなメリットももたらします。

特に、配管や構造物の維持管理においては、早期発見と迅速な対応が重要であり、本検出システムは維持管理作業の質と速度を大幅に向上させます。

本システムはドローンへの応用も視野に入れており、それにより高所や広範囲の点検も容易になり、大幅な生産性の向上が期待できます。

配管腐食についてよくある質問まとめ

まとめ

配管腐食は、インフラの安全性や運用に直結する重要な課題です。さまざまなメカニズムによって引き起こされ、従来の保守手法では早期発見や効率的な対応が難しい場面も少なくありません。

近年はAI技術の発展により、異常検知・予測・点検の各段階で高精度な判断が可能となり、管理の高度化が実現しつつあります。AIを用いた取り組みは自治体の運用においても成果を上げており、今後はより多くの自治体や企業での導入が進むと見込まれます。

一方で、自社の設備状況や運用体制に最適なAIソリューションの選定や導入計画の策定には、専門的な知見が不可欠となる場合もあります。本記事で紹介した内容を踏まえ、より具体的な情報収集や、貴社の課題に合わせたAI活用の検討を進めたい場合は、AI技術や配管保全に関する専門家への相談が有効な次の一歩となるでしょう。

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