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！

生活環境や社会活動において欠かせない水。日常的に使用している水は水質検査を経ており、安全であるかどうかがチェックされています。

近年では地球温暖化や都市化の進行などによって、水質検査の重要性が高まっています。例えば、画像認識AIを導入した検査システムは、精度向上や分析領域の拡大など、従来の課題を解決してくれるものとして注目を集めています。

この記事では、水質検査の基本的な知識から、その精度をさらに高めるための具体的なアプローチ、特に近年注目を集めるAI技術の活用に焦点を当てて詳しく解説します。AIがどのようにして従来の手法が抱える課題を克服し、検査の精度向上、客観的な評価、さらには将来予測を通じた予防的管理を実現するのか、その具体的なメリットと可能性をご理解いただけます。

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水質検査とは？

水質検査とは、水中に含まれる化学物質や微生物の濃度などを測定し、水の安全性・衛生状態を評価するプロセスを指します。たとえば、私たちが毎日飲む水道水が安全であるためには、法律で定められた基準を満たしている必要があります。

水質検査は公共施設の水質管理において不可欠とされており、厚生労働省や地方自治体が定める基準に則って実施されます。検査の結果は、水の処理や改善措置を講じる際の判断材料となります。

特に近年では、地球温暖化や都市化の進行により水環境の変化が顕著になっており、水質を維持する高度な技術が求められています。水質検査は衛生的な生活環境を支えるインフラの一環であり、公共の安全を守る科学的な取り組みとも言えます。

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水質検査が必要とされるシーン

水質検査には、用途や目的に応じていくつかの分野に分けられます。

• 飲料水水質検査
• プールや公衆浴場などの水質検査
• 工業用水
• 環境水質検査

以下では、それぞれの検査内容について解説していきます。

飲料水水質検査

飲料水水質検査は、人が日常的に口にする水の安全性を確保するための工程です。検査項目には、以下のような物理的性質が含まれます。

• 微生物(大腸菌や一般細菌)
• 化学物質(有機物や重金属)
• 濁度
• 臭気

これらは水道法に基づいて全国一律の基準値が設定されており、水道事業者や自治体などが定期的に検査を実施します。

特に災害や浸水被害の発生時には、水源の汚染リスクが高まるため、精度の高い分析が求められます。加えて、技術の進化を取り入れた継続的な管理体制が重要視されます。

プールや公衆浴場などの水質検査

プールや公衆浴場の水質検査では、感染症予防や皮膚・目への刺激防止を目的として、以下の項目がチェックされます。

• 微生物の有無(大腸菌やレジオネラ属菌)
• 塩素濃度
• pH
• 濁度

これらの水質検査も、厚生労働省のガイドラインや地方自治体の条例に基づいて実施されます。特に、不特定多数が利用する施設では、定期的な検査と迅速な対応が必要です。

利用者に安心して利用してもらうためにも、検査結果の掲示や衛生基準の遵守が求められます。

工業用水

工業用水の水質検査は、製造工程の安定性や製品品質の維持に直結する工程です。対象となる工業用水は、以下の通りです。

• 医薬品製造や化学プラントの洗浄水
• 工場の冷却水
• 排水
• 養殖場の水
• ボイラー用水

業種や用途によって、求められる水質は異なります。例えば、電子部品製造では極めて高い純度が必要とされる一方、冷却用水ではスケールや腐食の抑制が重視されます。

工業用水は、経済活動と環境保全のバランスが求められる重要なインフラです。そのため、高精度での水質検査が求められます。

環境水質検査

河川、湖沼、地下水、海洋などの自然環境における水質を調査する検査です。環境基準への適合状況を確認したり、汚染源を特定したり、生態系への影響を評価したりする目的で行われます。

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主な水質検査種類

水質を評価するための検査方法は、目的に応じてさまざまな手法が用いられるため、多岐にわたります。以下では、代表的な検査手法について解説していきます。

物理的検査

物理的検査は、水質評価の初期段階で用いられる検査方法です。主な検査項目には、以下のようなものがあります。

• 色度測定
• 濁度測定
• 水温測定
• 導電率測定

物理的検査では、視覚や感覚で確認できる異常の有無を数値として把握できます。たとえば濁度の上昇は、微粒子や汚濁物質の混入を示唆する可能性があり、設備の故障・水源の変化を察知する手がかりとなります。

これらの測定は比較的簡単に行えるため、現場での素早い検査にも適しています。

化学的検査

化学的検査は、水中に含まれる無機物や有機物、金属類の濃度を定量的に分析する方法です。主な測定項目は、以下の通りです。

• 総有機炭素（TOC）測定
• pH測定
• 窒素化合物（NOx、NH3）測定
• リン化合物（PO4）測定
• 重金属測定
• 溶存酸素量（DO）
• 化学的酸素要求量（COD）
• 生物化学的酸素要求量（BOD）
• 全有機炭素（TOC）
• 栄養塩類（窒素、リンなど）
• 油分

これらの測定の対象となる化学物質は、水源の環境や流入経路、排水処理の影響を受けやすいため、定期的な測定が求められます。有害物質の微量検出には高感度な分析機器が使用され、検査の精度と再現性が重視されます。

生物学的検査

生物学的検査は、水中の微生物や生物指標を分析し、水質の衛生状態や生態系への影響を評価する手法です。代表的な測定方法には、以下のようなものが挙げられます。

• 大腸菌群（コリフォーム）測定
• 総細菌数（TVC）測定

特に飲料水や公衆浴場といった人が直接接触する用途では、衛生基準の遵守が必須であり、定期的な検査が法律で定められています。

近年では、DNA解析やフローサイトメトリーなどの先進技術が導入され、検出感度やスピードが飛躍的に向上しています。

水質検査を行う方法の種類

検査方法による分類は、実際にどのように水を採取し、どのような機器や技術を使って水質を分析するかによる分け方です。

現場検査

現場検査は、採取した水のサンプルを実験室に持ち帰らずに、その場で比較的簡易な測定機器を用いて水質を測定する方法です。以下のようなシーンで活用されます。

• 河川や湖沼、簡易pHメーターやDOメーターを使って水質を測る
• プール、残留塩素測定器を使って塩素濃度をチェック
• 災害時、飲料水の安全性を簡易キットで確認

その場で結果がすぐにわかるため、緊急時やスクリーニング調査に適しています。持ち運び可能な小型の測定器を用いるため、特別な設備がなくても実施できます。

主にpH、溶存酸素（DO）、水温、電気伝導率、濁度、残留塩素などが測定されます。簡易的な比色法試薬などを用いて、特定のイオン濃度を概算で測定することもあります。

実験室分析

実験室分析は、採取した水のサンプルを専門の検査機関の実験室に送り、高度な分析機器や専門知識を持った分析者が詳細な水質を測定する方法です。以下のようなシーンで活用されます。

• 水道水の安全性を確認するための詳細な検査
• 工場排水に含まれる有害物質の種類と濃度を正確に測定し排水基準への適合性を評価
• 環境汚染の原因を特定するため河川水の詳細な化学分析

複雑な分析機器を用いるため、非常に正確な測定が可能です。 物理化学的検査、無機物質検査、有機物質検査、微生物学的検査など、多岐にわたる項目を分析できます。

ただし、 現場検査に比べて、結果が出るまでに時間がかかり、費用も高くなる傾向があります。

オンラインモニタリングシステム

オンラインモニタリングシステムは、水質を連続的かつリアルタイムで監視するためのシステムです。現場に設置されたセンサーが様々な水質項目を自動で測定し、そのデータを通信回線（インターネットや携帯電話網など）を通じて遠隔地に送信します。

このシステムでは、以下のような指標をセンサーで常時測定し、データを自動的に収集・記録します。

• pH
• 濁度
• 導電率
• 溶存酸素
• 残留塩素

これにより、管理者はオフィスや自宅など、どこからでもリアルタイムで水質状況を把握し、異常があれば迅速に対応することが可能になります。以下のようなシーンで活用されます。

• 浄水場での処理工程監視、配水管網での水質監視
• 下水処理場での処理状況監視、放流水の水質監視
• 工場・事業場での排水の水質監視、工程管理
• 河川、湖沼、海域などの水質監視
• 農業用水の水質管理
• 養殖場の水質管理

水質センサーやIoTカメラで撮影したデータをAI（人工知能）で分析し、水質の異常を検知するシステムも導入されています。水質をリアルタイムで連続的に監視し、急激な変化や突発的な汚染の早期検出が可能です。

また、過去のデータと比較した変動傾向の予測や、故障の予兆検知といった高度な判断も行えます。

関連記事：「排水処理には遠隔監視が有効？必要とされる理由や用いられるAI技術、導入のメリット、活用事例を徹底解説」

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水質検査精度を高める方法

水質検査の信頼性を確保するには、精度の高い測定を実現することが必須です。検査手法や運用体制の見直しにより、誤差の軽減や再現性の向上が可能となります。

以下では、検査精度を高めるために有効な方法について解説していきます。

国の登録検査機関またはISO認定機関へ委託する

国の登録検査機関やISO認定を受けた第三者機関は、法令や国際基準に基づいた検査体制を備えており、測定手順や設備の整備、技術者の資格管理などが厳格に運用されています。そのため、検査結果の信頼性が高く、公的な場面でも根拠として活用しやすいのが特徴です。

また、定期的な精度管理試験や外部精査を受けているため、高品質の検査が維持されています。企業や自治体が検査体制を整えることが難しい場合でも、これらの機関を活用することで、正確な水質評価が可能になります。

水質検査の仕組みが充実していない場合に、国の登録検査機関やISO認定を受けた第三者機関への委託は有効です。

検査員を教育する

水質検査員の教育は、検査精度を向上させるために不可欠です。試料の取扱いや異常値の判断基準などを理解していなければ、データの誤読や検体の汚染といったリスクが高まり、検査結果の信頼性が損なわれます。

検査員の教育には、実務経験に加えて、法令や最新技術に関する定期的な研修が効果的です。AIや自動化システムを導入している現場では、ツールの特性や限界を理解した上での活用が求められるため、技術教育との連携も重要です。

検査員が育つ環境の構築は、人的ミスを予防し、組織全体の品質管理能力を底上げする基盤となります。

検体採取方法を標準化する

検体採取時の手順が統一されていない場合、外部からの汚染や測定値のばらつきが生じやすく、検査精度が安定しません。容器の洗浄状態や採取する深さ、保存方法や輸送条件は、水質の検査結果に大きな影響を及ぼします。

こうした作業をマニュアル化、検査員全員が同じ基準で運用することで、検体の品質を一定に保つことが可能です。こうした検査プロセスの標準化は、技能伝承においても役立ちます。

AIを用いた検査システムを導入する

従来の検査では、データの収集から分析、異常検知まで人の判断に依存する場面が多く、属人的なミスや判断のばらつきが課題とされてきました。そこでAIを活用することで、膨大な水質データをリアルタイムに解析し、異常検知や予測が可能になります。

AIは、IoTセンサーやカメラから得られる膨大なリアルタイムデータ、顕微鏡画像、過去の分析結果などを高速かつ多角的に解析し、人間では見逃しがちな微細な変化、異常パターン、汚染物質間の複雑な相関関係を正確に識別します。

さらに、特定の水源や環境条件下での水質変動モデルを構築し、将来のリスク予測や異常の早期検知精度を高めることも可能です。これにより、より迅速で信頼性の高い水質判断が実現し、予防的な水質管理や環境保全策の最適化に貢献します。

水質検査でAIを活用するメリット

AIの導入により、水質検査における以下のようなメリットが期待されています。

• 検査精度の向上
• 将来予測による予防的管理が可能
• 遠隔で安全な検査
• 水以外の液体の解析も可能
• 客観性と一貫性の確保

具体的な利点について解説していきます。

検査精度の向上

AI技術を水質検査に活用することで、検査精度は飛躍的に向上します。特にディープラーニングやコンピュータビジョン の活用により、検査精度は飛躍的に向上します。

従来、検査員の経験や主観的判断に影響されやすかった評価プロセスにおいて、AIは学習データに基づいた客観的かつ一貫性のあるアルゴリズム（例えば、パターン認識）で分析を行うため、結果のばらつきを大幅に抑制できます。

コンピュータビジョン技術は、センサーやカメラから取得される大量の画像・動画データを瞬時に解析し、人間の目では捉えきれない微細な浮遊物、色調の変化、微生物の形態などを識別します。さらに、異常検知アルゴリズムが視覚情報や他のセンサーデータから通常とは異なるパターンや異常な傾向を高精度で検出します。

これにより、問題の早期発見と誤判定リスクの低減が実現し、より信頼性の高い水質管理へと繋がります。

将来予測による予防的管理が可能

AIは過去のデータパターンを分析し、将来の水質変動や異常発生リスクを予測できます。蓄積された時系列データを分析する予測分析により、将来の水質変動や異常発生の可能性を予測することが可能になります。

これにより、問題発生前の予防的措置や、異常発生時の迅速な初動対応が実現します。

遠隔で安全な検査

AIカメラと連携した画像解析やセンサー情報での自動判定により、短時間で多数のサンプルを処理できます。これにより、検査員が現場を直接訪れることなく、遠隔での検出が可能です。

汚染物質の検査における危険を回避し、安全に実施できるようになります。

AIは感染症リスクの早期警戒や事故の未然防止に貢献し、公共の水安全を守る体制を強化することが可能です。危機管理を高度化させる技術としてもAIは注目されています。

水以外の液体の解析も可能

AIを活用した水質検査技術は、水以外の液体にも応用が可能であり、柔軟な解析が強みにもなります。3D画像解析や動画解析が発展することで、液体の動態や内部構造の変化を高精度に捉えることが可能となっています。

たとえば、産業廃水や化学薬品などの液体では、粘性や成分の分離挙動を3次元的に可視化し、AIがそのパターンを分析することで、汚染源の特定や異常混入の早期発見を実現します。また、連続的に撮影された動画データをAIが解析することで、時間経過に伴う化学反応や沈殿挙動などもリアルタイムにモニタリングできます。

これらの解析技術は、静的なデータでは見逃されていた微細な変化を捉える手段として注目されており、医薬品や食品製造といった高度な品質管理が求められる分野にも応用が進むことでしょう。

客観性と一貫性の確保

従来の水質検査、特に目視や官能検査（例：色度、濁度、臭気）、あるいは検査結果の解釈においては、担当する検査員の経験年数、知識レベル、その日の体調、さらには「これくらいなら許容範囲だろう」といった個人の感覚や主観が、最終的な評価に影響を与える可能性を完全には排除できませんでした。

これに対し、AIを用いた検査システムは、その動作原理によって、この人間固有の変動要因を排除し、極めて高いレベルでの客観性と一貫性を保証します。AIは、あらかじめ人間によって設定された、あるいは大量のデータから自己学習した明確な「アルゴリズム」と「評価基準」に基づいて、機械的に判断を実行します。

ここには、人間の持つ感情、先入観、疲労といった要素は一切介在しません。

画像認識AIであれば、ピクセル単位での色情報や輝度分布、特定の形状パターンの有無などを、定められた数値的基準で評価します。センサーデータを分析するAIであれば、設定された閾値との比較や、学習済みモデルによる正常・異常パターンの識別を、定義された計算手順に従って行います。

どのようなデータが入力されても、AIはその内部ロジックに基づき、常に同じプロセスを経て同じ結論を出力します。

水質検査×AIの導入事例

AIを活用した水質検査は、国内外で実用化が進んでいます。以下では、水質検査にAIを導入した海外企業の事例を紹介します。

【ウェセックス ウォーター】AIで87％の予測率を達成

イギリス南西部で水道・下水道サービスを提供するウェセックス・ウォーターはAI技術を活用した水質監視システムを導入し、87％の高い予測精度を達成しました。

ウェセックス・ウォーターが採用したシステムは、センサーから収集される膨大なデータをリアルタイムで分析し、水質の変動や汚染の兆候を早期に検出します。これにより、従来の手動検査に比べて迅速かつ正確な対応が可能としています。

さらに、AIの継続的な学習機能により、システムの精度と効率性の向上も実現するなど、AIの導入によって成果を上げた事例と言えるでしょう。

【サジディ】AIを搭載したスマートシステムによる水質リアルタイム監視

SAJDI（サジディ）は、中東地域を拠点とするコンサルティングエンジニアリング企業であり、インフラ整備や水資源管理の分野で高い実績を持っています。同社は、水質管理にAIを組み込んだスマートシステムを導入し、従来の検査体制を抜本的に改善しました。

このシステムは複数の水質パラメータをリアルタイムで自動計測し、AIがデータを即時に解析することで、異常の兆候を高精度に検出します。

たとえば、化学物質の濃度変化や微生物の異常増殖が見られた際には、アラートを発信し、検査員に迅速な対応を促します。また、時間経過とともに蓄積されたデータを学習させ、AIが水質変動の傾向やリスク要因を予測する能力を備えるシステムとなっています。

水質検査についてよくある質問まとめ

まとめ

水質検査は、私たちの生活や産業活動における安全と品質を支えています。従来から行われている物理的・化学的・生物学的な手法に加え、オンラインモニタリングやAI技術の導入によって、検査精度は向上しています。

特にAIは、画像・動画データの分析や異常検出、リアルタイム監視などに優れ、検査体制の高度化と省力化を実現するためのツールとして注目されています。ただし、最適なシステム導入や効果的な運用のためには、管理対象となる水の特性、既存設備、目指す管理レベルなどを踏まえた専門的な検討が不可欠です。

さらに詳しい情報収集や、具体的な導入計画、自社の状況に合わせたカスタマイズについては、専門知識を持つベンダーやコンサルタントへ相談することをお勧めします。

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