総合建設業者の住吉工業（本社：山口県下関市）は、最終処分場の運営事業において放流水の水質を予測するAIモデルを開発した。ノーコード時系列データ分析ツール「Node-AI」を用いて、現場の担当者みずからが開発している。試算では年間約504時間の労務時間と100万円以上の人件費を削減できるという。Node-AIと技術サポートを提供したNTTコミュニケーションズが2025年5月15日に発表した。
山口県下関市に本社を置く総合建設業者の住吉工業は、土木、建築、リサイクル、エネルギー、不動産など、街づくりに関わる幅広い事業を展開している。
最終処分場の運営事業において、最終処分場で発生する排水の水質は、環境省が定める放流基準を満たす必要があり、法律は月1回以上の水質検査を義務づけているが、住吉工業は自主的に日常点検を365日実施している。ポータブルpHメーターで7箇所を測定し、各地点のpH値と水温をExcelで管理している（図1）。
図1：住吉工業が水質の日常点検を行っている地点（出典：NTTコミュニケーションズ）拡大画像表示
同社によると、昨今の人手不足の中で、休日点検時における労働災害を未然に防ぐためにも休日対応を減らすことが急務だったという。そこで、現在の水質管理レベルを維持したうえで、従業員の休日出勤を削減することを目標に、AIを活用して水質の変化を予測するシステムを構築した（図2）。
図2：住吉工業の担当者みずから、最終処分場における放流水の水質を予測するAIモデルを開発した（出典：NTTコミュニケーションズ）拡大画像表示
システム開発をNTTコミュニケーションズ（2025年7月に社名をNTTドコモビジネスに変更予定）が支援した。プログラミングの知識がなくてもノーコードで時系列データを分析可能な「Node-AI」を、同社のデータサイエンティストによる技術サポートと合わせて住吉工業に提供。現場の担当者みずからがAIシステムの構築に取り組んだ。
Node-AIを手にした住吉工業の担当者は、各測定箇所における過去の水質管理データ（pH値、水温、外気温、雨量）をAIに学習させ、2日後の放流口における放流水のpH値を予測するAIモデルを開発。そのうえで、「予測結果が法定基準値（pH5.8～8.6）に対して十分に余裕を持ったpH6.1～8.3以内であれば、休日の点検業務を実施しない」という自主基準を定めている。
AIで予測したpH値と、後日実際に測定したpH値を比較したところ、プラスマイナス0.2の誤差範囲で予測できたという。この結果から、AIシステムを活用することで、休日出勤を完全になくして、年間約504時間の労務時間、年間100万円以上の人件費を削減できるという試算を示している。
Node-AIは、IoTデータ、売上データなどの時系列データの分析に特化した開発ツール。数値予測や異常検知などの課題を解くためのAIモデルを開発できる。ドラッグ&ドロップ操作で前処理や学習などのカードを直感的に組み合わせながら、ノーコードで開発作業を進められる（図3、関連記事：NTT Com、AIデータ分析ツール「Node-AI」をAWS Outpostsでオンプレミス提供）。
図3：「Node-AI」の操作画面。ドラッグ&ドロップ操作で前処理や学習などのカードを直感的に組み合わせるだけでAIモデルを開発できる（出典：NTTコミュニケーションズ）拡大画像表示
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