都市インフラ

公式画像ソース:Xylem公式画像「Leak Detection Application」

水道インフラは“漏れてから直す”から“AIで先回り”へ:スマート水道DXと漏水予兆管理

上下水道や配水ネットワークでは、老朽管、漏水、非収益水、設備故障、気候変動による水需要変動が大きな課題です。AIスマート水道により、漏水検知、管路更新、GIS台帳、スマートメーター、センサー、点群データをつなぎ、通報後対応から先回り型の水道インフラ管理へ移行する実務論点を解説します。

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公式画像ソース:Leica Geosystems「Leica DSX Utility Detection Solution」

地下埋設物は“掘って確認”から“AIで事前推定”へ:GPR・点群・台帳データが変える施工リスク管理

都市部工事では、水道管、ガス管、通信ケーブル、電力管路、古い埋設物が複雑に入り組み、掘削前のリスク把握が重要です。GPR、既存台帳、地上点群、SLAM、UAV測量、AI解析を組み合わせ、地下埋設物を非破壊で推定する施工前リスク管理を解説します。

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Wayve×Uber×日産 ロボタクシー協業 画像出典:日産ニュースリリース

自動運転はまだ先”ではなく、東京で現実のサービス設計が始まった:Wayve×Uber×日産のロボタクシー計画

Uberが日本での自動運転展開に向け、Wayve(AI)と日産(車両)と協業し、2026年後半に東京でロボタクシー実証を計画すると明記した。Wayveの自動運転ソフト「AI Driver」を搭載した日産リーフをUberのプラットフォームに統合し、関係当局との協議を前提に試験運行準備を進める。企業・自治体・交通事業者が押さえるべき論点を、①規制・許認可、②運行設計(ODD、遠隔監視、事故時対応)、③都市交通・人手不足との接続、の3つで整理する

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