拓海先生、最近部下から「現場の送配電でAIを使いたい」と言われまして、正直どこから聞けばいいか分かりません。要するに電力の現場でAIが何をしてくれるんでしょうか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単に整理できますよ。要点は三つです。まず、AIは現場で瞬時の判断候補を出せるようになること、次に人的操作と調整の負荷を減らすこと、最後に運用コストを下げることです。一緒に順を追って見ていけるんですよ。
なるほど。で、具体的にはどんな手法を使うんですか。部下は「RLだ」と言っていましたが、それは何の略で、何が得意なんでしょう。
いい質問です！reinforcement learning (RL) 強化学習とは、試行と報酬で学ぶ方法です。例えるなら新人に現場で何度も判断させて、できたら褒めて失敗したら調整する教育法です。現場制御のように連続で判断を下す場面に向いているんですよ。
それは分かりやすい。ただ、現場は安全第一で、失敗が許されない。AIが勝手に操作して事故になったらどうするんですか。投資対効果も知りたいです。
重要な視点ですね。まず運用面では人とAIが協調する設計が必須です。今回の研究ではAIの提案を5分毎に提示し、人が最終判断をする運用や、バックアップのルールを組むことで安全性を担保しているんですよ。要点は三つ、段階的導入、監査可能なログ、ヒューマンインザループの維持です。
段階的導入は分かります。訓練はどうやるんですか。データが足りないと聞きますが、実運用のデータをどこまで使って良いですか。
ここが工夫のしどころです。off-policy reinforcement learning (off-policy RL) オフポリシー強化学習という手法を使うと、過去の運転記録を効率的に学習に活用できるため、実運用のログを安全に再利用してAgentを育てられるんですよ。シミュレーションでまず大量の挙動を生成してから、実データで微調整するのが現実的です。
なるほど、シミュレーションで育てるのですね。これって要するにRLを現場の監視と提案に置き換えて人が最終決定するということ？
まさにその理解で良いですよ。要点は三つに整理できます。まず、soft actor-critic (SAC) ソフトアクタークリティックなどの先端手法で高速な候補生成が可能になること、次に既存のEnergy Management System (EMS) エネルギーマネジメントシステムと5分単位で連携して運用すること、最後に長期的なロバスト性を検証しながら段階的に展開することです。
実装面では既存システムを止めずにインターフェースを作る必要があると聞きますが、それはどういう工夫が必要ですか。現場は怖がります。
よくある課題です。実際の取り組みではEMSと5分ごとに会話するプロトコルを用意し、AIは提案だけを送り込む方式にしているんです。既存の業務を遮断せず、監査ログを残し、必要に応じて自動停止するフェールセーフを備える。その流れを現場に見せて理解を得るのが肝心です。
よく分かりました。まとめていただけますか。あと最後に、私の言葉で要点を言い直してもいいですか。
もちろんです！忙しい経営者向けに要点を三つにまとめますよ。一、まずはシミュレーションでAIを育ててリスクを下げること。二、AIは提案を出す役割に限定し、人が最終決定する運用を維持すること。三、EMSと段階的に連携して、ログで説明可能性と安全性を担保することです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。自分の言葉で言うと、まずシミュレーションでAIを試し、既存のEMSに提案だけ送る仕組みを作り、安全策を入れてから段階的に広げる、ということで合っていますか。投資は段階的に回収を見ていく。以上です。
