AIBR プレミアム
拓海先生、最近役員から『確率的な安全性評価が必要だ』と言われまして、正直ピンと来ないのです。これって要するに何が変わるんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しますよ。結論を先に言うと、これまでの『場合分けで守る』やり方から、『確率を使って投資の無駄を減らす』やり方に変わるんです。
投資の無駄を減らす、ですか。それは経営として興味深いです。ただ、現場に負担をかけずに導入できるのか心配です。
良い不安です。要点を三つにまとめますよ。1つ目、現場データをうまく使えば『いつ起こりやすいか』を数値化できるんですよ。2つ目、頻度と影響を掛け合わせたリスクで優先順位が付けられます。3つ目、事前対策とコストの最適化が可能になりますよ。
それは要するに、全部を完璧に守るのではなく、確率が高くて影響が大きいところに重点投資するということでいいですか。
そのとおりです！さらに具体的には、気象データや市場の状況、オペレーターの予防的な判断を組み合わせて『現実に起きそうな状態のデータベース』を作るんですよ。
データベースを作るというのは、うちの現場で言えば過去の負荷や発電の実績を集めるということですね。そこからどんなことができるのですか。
その通りです。そこからランダムに状態をサンプリングして、想定される故障や連鎖故障を多数回シミュレーションし、各事象のリスクを統計的に推定することができますよ。
シミュレーションが膨大になりそうですが、現場の計算資源で回せるのでしょうか。実行時間がネックになるのではないかと心配です。
重要な視点です。そこで論文は、統計的な誤差を目標精度まで抑えるサンプル数の決め方や、重要度の低い事象を事前に除外するスクリーニング、並列処理などで計算負荷を管理する方法を提案していますよ。
それなら現場に無理をさせずに実用化できる余地はありそうですね。しかし結果の解釈が難しくて使えないと意味がありません。そこはどうでしょうか。
その懸念も解消されています。論文では、サポートベクターマシン（Support Vector Machine、SVM）などの解釈可能な機械学習手法と特徴選択を用いて、リスクを引き起こす主要因を人が読める形で提示していますよ。
なるほど、最後に一つだけ確認させてください。これをうちの設備投資や運用判断に活かすとすると、最初に何をやればいいでしょうか。
大丈夫です。一緒にやれば必ずできますよ。まずはデータの棚卸し、次に小さなシステムでのパイロット、最後に経営判断に結びつくリスク指標を定義する、この三段階で進めましょう。
分かりました。要するに現実に起きそうなケースを集めて、確率と影響で優先順位をつけ、実行可能な対策に結びつける、ということですね。よし、まずはデータ棚卸しから始めます。
