上下水道の現場では、老朽化した施設と、修繕の勘所を知る熟練職員の減少が同時に進んでいます。全国のインフラを維持し続けるには、点検や劣化予測にかかる負担を、デジタル技術で肩代わりする発想が欠かせません。国土交通省はこの流れを後押しするため、上下水道DX技術カタログを策定し、IoTセンサーやAI、ビッグデータ解析といった技術を整理しました。この記事では、上下水道DXの案件でエンジニアが実際に何を作り、どんな経験がどこで活きるのかを、リモートワークの働き方まで含めて解説します。

1. 上下水道DXは、老朽化に向き合う維持管理の高度化です

老朽化と熟練職員の減少という課題

全国の水道管や下水道施設は整備から長い年月が経ち、日々の点検や補修を支えてきた熟練職員も少しずつ現場を離れています。長く同じ地域の施設を見てきた人だけが分かる異音や漏水の兆しは、マニュアルだけでは引き継ぎにくいものです。上下水道施設の老朽化や、管理に精通した熟練職員の減少は、急速に進んでいる課題として整理されています¹。

施設の異変に気づく力は、日々の巡回や補修を重ねる中で培われてきたものです。担当者が代わるたびにこの感覚をゼロから積み上げ直す状態が続けば、維持管理を支える土台そのものが不安定になりかねません。

この状況は、裏を返せば、現場の勘をデータに置き換える設計ができる人が求められている場面でもあります。センサーで集めた数値や画像を劣化の兆候として読み解く仕組みを作れれば、特定の担当者に依存しない点検体制に近づきます。次に触れる上下水道DXは、この課題への向き合い方そのものを指す言葉です。

デジタルでメンテナンスを高度化・効率化

点検や補修をこれまでどおりの手作業だけで続けようとすると、確認する箇所は増える一方で、確認できる人手は減っていきます。そこでデジタル技術を活用し、メンテナンスを高度化・効率化させる上下水道DXの推進が重要になっています²。人の経験だけに頼るよりも、データによる裏づけを重ねるほうが、判断の再現性は高まります。

点検の頻度をただ増やすだけでは、確認する人の負担が膨らむばかりで、続けられる体制にはなりません。センサーやデータの力を借りて、限られた人手でも施設の状態を把握し続けられる仕組みに置き換えていく発想が、上下水道DXの土台になっています。

上下水道DXという言葉が指す範囲は広いため、まずは記事全体で使う基本用語を押さえておきます。

【表1】上下水道DXの案件を読み解くうえで、繰り返し登場する基本用語をまとめました。上下水道DX技術カタログが扱う技術は、点検調査から劣化予測、施設情報の管理・活用まで幅広く、エンジニアが担当する範囲もその中の一部に当たります。用語の指す範囲を最初に揃えておくと、後述する技術カタログや要素技術の説明を、案件の役割と結びつけて読みやすくなります。表を見比べながら、自分の経験がどの用語に近いかを確かめてみてください。

用語	意味	案件で問われる視点
上下水道DX	デジタル技術で点検・補修などの維持管理を高度化・効率化する取り組み2	どの業務プロセスを対象にした案件か
上下水道DX技術カタログ	国土交通省が導入を後押しするために策定した技術の一覧3	カタログのどの技術領域に関わる案件か
点検調査・劣化予測	施設の状態を確認し、劣化の進み方を見通す取り組み5	センサーやAIをどの工程に組み込むか
施設情報の管理・活用	集めた情報を一元的に管理し、維持管理に生かす取り組み5	データ基盤や管理システムの経験が生きる範囲か

出典：国土交通省「上下水道DX技術カタログ」をもとに作成

上下水道DXが目指す方向を押さえたところで、次はこれを国がどのように後押ししているのかを見ていきます。

2. 技術カタログという後押しと、使う側

デジタル技術の導入を後押しする技術カタログの策定

新しい技術を検討したいと考えても、どの技術に実績があるのか、どこで情報を集めればよいのかが分からず、検討が止まってしまう現場があります。国土交通省は、デジタル技術の導入を後押しするために「上下水道DX技術カタログ」を策定しました³。技術の選定にかかる手間を、国がまとめた一覧という形で肩代わりする試みです。

技術カタログには、点検調査から劣化予測、施設情報の管理・活用まで、目的ごとに整理された技術が並んでいます。どの技術がどんな課題に向いているのかを一から調べ直す手間を省き、検討の出発点を揃える役割を担っています。

カタログが向けられているのは、現場で技術を検討する側の人たちです。策定の狙いを知っておくと、次に見る「誰が使うのか」という話がつながりやすくなります。国がこうした一覧を用意する背景には、自治体ごとに検討の温度差が生まれやすいという事情もあります。

水道事業者・下水道管理者等が活用

全国の水道事業者及び下水道管理者等が、上下水道DX技術の最新情報を知り、導入を検討する場面などで活用できるように整理されています⁴。個々の自治体や事業者が一から情報を集めるよりも、共通の一覧から検討を始めるほうが、比較にかかる時間は短くなります。

活用の場面は、新しく設備を導入するときだけに限りません。既存の点検体制を見直すときにも、カタログに整理された技術群は比較検討の材料として参照されています。

エンジニアの立場からは、この一覧がどんな観点で技術を整理しているかを知っておくと、案件で求められる役割を見立てやすくなります。

【表2】技術カタログを介した導入検討では、いくつかの観点が繰り返し登場します。ここでは、水道事業者・下水道管理者等が技術を比較する際に確認する観点と、その観点にエンジニアがどう関わるかを整理しました。カタログの掲載技術は点検調査から施設情報の管理まで幅広いため、案件に応じてどの観点が重視されているかを事前に確認しておくと、参画後の役割のずれを避けやすくなります。

観点	確認するポイント	エンジニアの関わり方
技術の目的	点検調査・劣化予測・施設情報の管理・活用のどれに当たるか5	担当する工程の切り分け
要素技術	IoTセンサーやAI、ビッグデータ解析などのどれを使うか6	得意とする技術との重なり
活用の主体	水道事業者・下水道管理者等のどちらを想定しているか4	発注側の業務理解の深さ
導入の段階	検討段階にあるか、既に運用段階に入っているか	新規構築か改善かの見極め

出典：国土交通省「上下水道DX技術カタログ」をもとに作成

カタログが後押しする技術には、具体的にどんな中身があるのかを、次章で見ていきます。

3. IoTセンサー・AI・データ解析で劣化を捉える

点検調査・劣化予測という目的

施設の劣化を人の目視だけで追いかけようとすると、確認できる頻度にも範囲にも限りがあります。技術の目的には、点検調査や劣化予測に加え、施設情報の管理・活用が含まれています⁵。目視による点検を置き換えるのではなく、そこにセンサーとデータの力を重ねる発想です。

点検調査は施設の現在の状態を確かめる工程であり、劣化予測はその先の変化を見通す工程です。どちらも、データを継続的に積み重ねてはじめて精度が上がっていく性質を持っています。

劣化が進んでから対応するよりも、進み方を先に見通しておくほうが、補修の優先順位を立てやすくなります。この見通しを支えるのが、次に見る要素技術です。

IoTセンサー・AI・ビッグデータ解析という要素技術

活用される要素技術には、人工衛星やAI、ドローン、IoTセンサーなどとともにビッグデータ解析が挙げられています⁶。現場に置いたセンサーが継続的にデータを送り、それを集約して読み解く役割が、AIやビッグデータ解析に割り当てられています。

IoTセンサーが送り続けるデータは、そのままでは断片的な数値の集まりにすぎません。ビッグデータとして集約し、AIで読み解く工程を経てはじめて、劣化の兆しという意味を持つ情報に変わります。

こうしたセンサーとデータ解析を組み合わせる工程こそ、IoT・データ解析の経験を持つエンジニアが力を発揮できる部分です。積み上げてきたスキルが、社会インフラという新しい舞台でそのまま生きる場面が、ここにあります。

【表3】IoTセンサーやAI、データ解析の経験を、上下水道DXの案件でどう生かせるかを確かめる観点をまとめました。要素技術は幅広いため、自分の経験がどの工程に対応しているかを事前に整理しておくと、参画後に担う役割を具体的にイメージしやすくなります。案件によって重視される技術は異なるため、募集内容と照らし合わせて確認することをお勧めします。

確かめる観点	具体的な内容	生きる経験
データ収集の設計	IoTセンサーの配置や通信方式の検討6	センサーデータ処理の経験
解析の設計	劣化予測モデルの構築や検証6	AI・データ解析の経験
データ基盤の設計	集めたビッグデータを扱う基盤の整備6	データ基盤構築の経験
成果の伝え方	予測結果を発注側に分かりやすく示す工夫	分析結果を説明する経験

出典：国土交通省「上下水道DX技術カタログ」をもとに作成

センサーとAIで捉えたデータは、その後、施設情報としてどのように管理・活用されるのかを、次章で見ていきます。

4. 施設情報の管理・活用のシステム

施設情報の管理・活用

点検やセンサーで集めたデータも、その場限りで確認して終わってしまうと、次の点検や補修の計画に生かしにくくなります。技術の目的には、施設情報の管理・活用も含まれています⁵。集めた情報を一元的に管理する仕組みがあってはじめて、劣化予測の結果を次の判断に結びつけられます。

施設情報の管理は、点検データを保存するだけの作業ではありません。センサーの記録や点検員が残した所見、過去の補修履歴を同じ基盤で参照できるようにして、次の点検計画や更新計画に反映させるところまでを含みます。

集めたデータを維持管理に活かす仕組み

施設情報の管理システムでは、点検記録やセンサーのデータ、過去の補修履歴などを一つの基盤にまとめ、必要なときに参照できる状態を保つ設計が求められます。バラバラに保管された記録を都度探すよりも、一元化した基盤から必要な情報を呼び出せるほうが、判断にかかる時間は短くなります。

データベースの設計やシステム連携の経験を持つエンジニアにとって、この領域は積み上げてきたスキルをそのまま生かしやすい部分です。センサーの現場からシステムの設計まで、関われる範囲は思っている以上に広がっています。

こうした基盤は、一度作って終わりにはできません。新しい点検やセンサーのデータが届くたびに情報を更新し続けることで、劣化予測の精度も少しずつ底上げされていきます。継続的に情報を積み重ねる運用の設計にも、エンジニアが関わる余地が残されています。

出典：国土交通省「上下水道DX技術カタログ」をもとに作成

現場のデータを施設情報として使いこなす仕組みができてくると、こうした案件にどう関わるかという話に移っていきます。

5. 案件への関わり方と、選ぶ観点

IoT・センサデータ処理・AI/データ解析・データ基盤の経験が効く

これまで積み上げてきたIoTやデータ解析の経験が、社会インフラの維持管理という新しい領域でどこまで通用するのか、判断に迷う場面があるかもしれません。上下水道DXの案件で問われるのは、特定の水インフラ製品の知識よりも、センサーデータを扱い、劣化予測やデータ基盤の設計に落とし込む力です。個別の設備知識よりも、データを読み解く技術のほうが、案件を横断して生きる経験になります。

求められるのは、水インフラ特有の専門知識をゼロから覚え直すことではなく、これまで扱ってきたセンサーデータやAIモデルの設計を、対象がインフラに変わっても同じ手順で組み立て直す力です。

これまでの分析や設計の経験が、地域のインフラを支えるという形で活きる。そう捉え直すだけで、案件の見え方は変わってきます。専門を絞り込むよりも、扱ってきたデータの種類を横に広げて棚卸ししてみるほうが、合う案件を見つけやすくなります。

リモート中心でも関われる

センサーから届くデータの解析や、施設情報を管理するシステムの設計は、現場に張り付いていなくても進められる工程を多く含みます。Remogu（株式会社LASSIC運営）が扱う案件の90%以上がフルリモート可能です⁷。場所に縛られずに、これまで培ってきたデータ解析の経験を生かせる環境が広がっています。

まずは自分の経験に近い案件がどんな内容なのかを覗いてみるところから始めても、判断の材料は十分に集まります。条件を比べながら、自分に合う関わり方を見極めていく進め方です。稼働の場所を問わない工程が多いという特徴は、地方に暮らしながら専門性を発揮したいエンジニアにとっても、選択肢を広げる材料になります。

6. まとめ

ここまで、上下水道DXの案件でエンジニアが関わる中身を見てきました。老朽化と熟練職員の減少という課題を起点に、国はデジタル技術の導入を後押しする技術カタログを策定し、その中でIoTセンサーやAI、ビッグデータ解析が要素技術として位置づけられています。

点検調査・劣化予測・施設情報の管理という三つの目的は、いずれもデータを集め、読み解き、次の判断に生かす工程で成り立っています。ここに、IoT・データ解析・データ基盤の経験を重ねられるかどうかが、案件に関わるうえでの分かれ目になります。

押さえておきたいポイントは次の三つです。老朽化と熟練職員の減少という課題を、国が技術カタログという形で後押ししていること。点検調査・劣化予測・施設情報の管理という目的に、IoTセンサー・AI・ビッグデータ解析が使われていること。そして、こうした工程の多くはリモート中心でも進めやすいことです。

こうした案件は、現場に常駐するよりも、データと向き合う工程を中心に進めやすいという特徴があります。まずは自分の経験がどの工程に当てはまるのかを整理し、Remoguに登録して、条件を協議できる案件を確かめてみることから始められます。

積み上げてきたデータ解析の経験を、次はどの現場で生かすか。その一歩を、ここから確かめてみましょう。

7. よくある質問

上下水道DXの案件で何を作るのか

案件では、IoTセンサーで集めたデータを基に劣化を予測する仕組みや、点検・補修の履歴を一元管理する施設情報システムの一部を担当することが中心です。上下水道DX技術カタログが示す点検調査・劣化予測・施設情報の管理・活用⁵のいずれかに対応する工程を任される形になります。既存のセンサー網を拡張する案件もあれば、集まったデータの解析基盤を新たに設計する案件もあり、担当する範囲は募集内容によって異なります。

どんな技術経験が活きるのか

IoTセンサーによるデータ収集の設計、AIやビッグデータ解析による劣化予測モデルの構築、データ基盤の設計・運用といった経験が生きやすい領域です⁶。特定の水インフラ製品の知識よりも、データを扱う技術のほうが、案件を横断して通用しやすくなります。水インフラ特有の知識は、参画後にクライアントと協議しながら補っていく前提で進められる案件も見られます。

現場に行かずに関われるのか

センサーのデータ解析や施設情報システムの設計は、現場に常駐しなくても進められる工程を含みます。ただし、現場の設置状況の確認などは案件によって異なるため、担当する範囲は参画時にクライアントと協議して確かめることをお勧めします。打ち合わせやデータの受け渡しをオンラインで完結できるかどうかも、案件ごとの設計によって変わってきます。

リモートで関われるのか

Remoguが扱う案件はリモート中心で進めやすい環境が整っており、場所に縛られずにデータ解析の経験を生かせます。まずは自分の経験に近い案件を確認し、Remoguへの登録から条件を確かめてみましょう。

※公開中の案件数は時期によって変わります。記事中の案件の傾向は執筆時点のものです。

出典・参考情報

＊1 国土交通省「上下水道DX技術カタログ」（2025年3月）
＊2 国土交通省「上下水道DX技術カタログ」（2025年3月）
＊3 国土交通省「上下水道DX技術カタログ」（2025年3月）
＊4 国土交通省「上下水道DX技術カタログ」（2025年3月）
＊5 国土交通省「上下水道DX技術カタログ」（2025年3月）
＊6 国土交通省「上下水道DX技術カタログ」（2025年3月）
＊7 Remogu（株式会社LASSIC運営）公開情報：扱う案件の90%以上がフルリモート可能