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統計分析
水の利用状況や供給計画を数字で捉えるために各種データを集めて整理し傾向や原因を読み取ります。その結果を水道事業の効率化や改善点の特定や将来需要の見通しに反映して意思決定の根拠を厚くします。以下では水道分野における統計分析について説明します。

●データ収集
a.水道統計データ: 水道事業者や関連機関は水の供給量や水質や顧客数や設備状態などを定期的に記録します。そのうえで漏水や水圧低下や断水履歴など現場の事象と突き合わせて異常の発生箇所や優先度を見立てます。
b.調査やアンケート: 利用者の意見や要望や使用状況を調べると需要の変化や不満点が見えます。また濁りや異臭や水圧の体感低下などの申告を時期や地域で並べて分析すると点検や洗浄の計画に結び付きます。
●データ分析手法
a.記述統計: データの特徴を要約して比較しやすくするために平均や分散や最大値や最小値などの統計量を用います。また季節による増減や地域差を可視化すると異常値の検知や管理目標の設定が進めやすくなります。
b.相関分析: 異なる変数間の関係性を把握するために相関係数や散布図を用いて分析します。その結果として水圧変動と漏水発生率や修繕件数との結び付きなどを推定し点検の当たりを付けます。
c.時系列分析: 時間に沿ったデータの変化を追い需要の山谷や異常な変化を捉えます。そのうえで将来の需要予測や設備更新の時期検討に役立てます。
●統計分析の目的
a.需要予測: 将来の水需要を見通して供給体制や設備投資の計画を立てます。また人口動態や気温や大型開発などの要因を重ねると過不足のリスクを減らしやすくなります。
b.リスク評価: 災害時など非常時の供給リスクを評価し対応策を検討します。一方で平常時でも使用量の急増や水圧の急落が続く時は漏水や機器不具合の可能性が上がるため早めの点検判断に使えます。
c.効率改善: 事業の効率を高める施策を特定し運営へ反映します。そのため損失水量の低減や巡回の最適化や修繕の優先順位付けを数字で説明できるようになります。
●利用分野
a.水道事業: 供給量や水質や需要予測やインフラ管理など幅広い場面で活用されます。また修繕履歴と故障率を組み合わせると更新計画の妥当性を検討しやすくなります。
b.環境保全: 環境への水の影響や水質の統計的分析は環境保護で重要です。そのうえで取水や放流の条件と水質変動の関係を捉えると原因究明と対策の説明に役立ちます。

統計分析は水道事業の効率的な運営や環境保護に役立つ道具であり正確なデータ収集と分析手法の選択が成果を左右します。また得られた示唆を現場の点検や修繕計画へ落とし込むことで政策立案や運用判断の支援につながります。

水道設備における統計分析とは
水の使用量や水圧や漏水発生率や設備の耐用年数や維持管理コストなどのデータを集めて解析し水道システムの効率運用と維持管理の最適化に結び付けます。近年はセンサーネットワークやIoTでリアルタイムに大量データを取得しAIや機械学習で解析することで需要予測や異常検知や漏水の早期発見や劣化診断が可能になり老朽化が進む都市部ではデータ駆動型のメンテナンスが重視されています。そのうえで突発故障や漏水事故のリスクを下げ適切な時期に修繕計画を組み立てられます。例えば夜間に使用が少ないはずの時間帯で流量が落ちない時や水圧低下が局所的に続く時は漏水の疑いが高まるため現場確認の優先度を上げます。また異常な使用パターンの解析は違法な給水行為の検出や節水対策の立案にも役立ちます。
水道事業の財務管理でも収益と支出のバランスを統計的に評価して料金設定の検討や経営の安定化に寄与します。ただしデータの欠測や計測誤差や外乱要因を見落とすと判断がぶれるため異常値の扱いと現地状況の確認を併せて行います。また住まいで急な水道料金の増加やメーターの回転が止まらない兆候がある時は元栓の操作など安全側の初期対応を取りつつ原因が特定できない段階で水道業者へ相談することが被害拡大の抑制につながります。