AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「水道の現場にもAIが効く」と言われまして、正直ピンと来ておりません。うちの現場は古い管だらけで、センサーも少ない。そんなところで本当に効果があるのですか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、手元にあるデータが少なくてもAIで役立つことは多いんですよ。まず結論を3点だけ申し上げます。1）AIは未知を予測して現場判断を支援できる、2）限られたデータでもシミュレーションや代理モデルで補える、3）工具箱のようなソフトウェアが研究・導入のハードルを下げるのです。
それは心強い。ただ、具体的に何をするツールなのか。うちの現場に投資する価値があるかを見極めたいのです。要するに、これって要するに現場のデータを増やすための模擬や、故障を早く見つけるための仕組みということですか。
よく捉えていますよ。簡単に言えば、その通りです。もう少し分かりやすく言うと、1）現場で直接測れない状況をシミュレートしてデータを作る、2）漏水や水質異常を検知するためのベンチマークデータを用意する、3）ポンプ制御などの運転アルゴリズムを試す環境を提供する、という三本柱です。現場と研究者の橋渡しをする役割を持つんです。
なるほど。ですが現場はクラウドや複雑なシステムを嫌います。安全面や運用負荷も心配です。ツールを入れると現場が混乱するのではと不安です。
その懸念も正当です。ここで大事なのは導入の段階を分けることです。まずはローカルでのシミュレーションと検証、次に限定されたパイロット運用、最後に段階的な本番導入という順序を守れば、安全性と運用負荷を下げられます。それにツールは研究者向けに簡便なインターフェースを用意しており、Excel程度の操作感で始められる場合もありますよ。
投資対効果の視点で教えてください。多額の投資を先にする価値がどれほどあるのか、現場の人員が増えるのか減るのか、その辺りをはっきりさせたい。
要点を三つで整理します。第一に、漏水や故障の早期発見で修理コストと水損失が減り、運用費の低減につながる可能性があること。第二に、ポンプ運転の最適化でエネルギーコストが下がる点。第三に、ツールは研究開発の速度を上げ、社内での試行錯誤を短縮して投資回収を早める点です。初期は小さく始めて、効果が見えた段階で拡大するのが合理的です。
では最後に私の理解を確認させてください。つまり、この論文の提案は、現場で足りないデータをシミュレーションで補い、検知や制御アルゴリズムのテスト環境を提供して、段階的に導入することで投資リスクを下げる、ということで間違いないですか。私の言葉で言うと、現場にいきなり大金を掛けずに、まずは“小さな実験場”で確かめられる土台を作るということだと理解しました。
まさにその通りです！素晴らしい整理ですね。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まずはパイロットを一つ回してみましょう。
