#10 AIと水　（2）

こんにちは、今日はAIと水道のテーマ2回目ということで、バックオフィス的業務を担当する1企業に着目して記事を書きました。

<概要>

Dauplerは、アメリカ・カンザス州の同社の緊急対応管理ソフトウェアを使用して(動画リンク)、北カリフォルニアで上下水道事業者が重大な問題に集団で対応する方法を簡素化・自動化する企業です。
「水道施設特有のインフラが複雑で場所が特定しにくく、素早い対応が求められ、発生頻度が多いという課題の特徴に対して、データの統合化と連絡経路の最適化に重きを置くことによって既存の設備よりも課題を解決している。」というのがこの企業です。

<そもそもの水道業界の課題>

以下ChatGPT調べ

1.インフラの複雑さ

水道事業者は、貯水池、処理場、パイプライン、貯蔵施設など、複雑なインフラシステムを持っていることが多いです。これらのシステムは広い地域に広がっていることもあり、監視やメンテナンスが困難です。事故が発生した場合、被害の場所と範囲を特定するのは、時間がかかり、困難なプロセスです。

2.公衆衛生上の懸念から求められる素早い対応

水道事業者は、安全で清潔な飲料水を顧客に提供する責任を負っています。システムの汚染や破損などの事故が発生した場合、公衆衛生に深刻な影響を及ぼす可能性があります。そのため、水道事業者は、公衆衛生へのリスクを最小限に抑えるために、迅速かつ効果的に対応しなければならないというさらなるプレッシャーがかかります。

3.限られた資源

多くの水道事業者は厳しい予算で運営されており、資源も限られているため、事故の管理と復旧がより困難になる可能性があります。場合によっては、水道事業者が事故に迅速に対応するために必要な設備や人員を有していないこともあり、ダウンタイムの長期化やコスト増につながる可能性があります。

4.インフラの老朽化

米国の多くの水道事業者は、修理や交換が必要な老朽化したインフラを有しています。古いインフラは故障しやすかったり、修理に専門的な知識が必要だったりするため、事故管理と復旧がより困難になる可能性があります。

<Dauplerが具体的に提供するサービス>

1.コンピューターによる保守管理及び作業指示管理システム

定期メンテナンスやサービスリクエスト、緊急対応に関連する作業のツールが一元化できます。
これにより適切な担当者に必要最小限の連絡系統で情報を伝え、作業を実施することができます。

B.自動計測のデータインプット

Daupler RMSは、自動的にデータをインプットしてインシデントレポートを作成することが可能です。これにより定量的なインシデントの把握が可能となり同じ災害の対策となります。

C.GISとの統合

システムやインフラのどこでサービスの要請や緊急事態が発生しているかわかるため、アクセス時間や無駄なやり取りを減らすことができます。

D.市民要望管理システム

既存のシステムの管理で処理された要望の追跡が可能です。

＜考察＞

まず水道だけではなく、インフラ全般にスケールできるという点と日本の少子化による水道の担い手不足に合わせてどんどん需要が高まっていくというところがすごく魅力的だと感じました。また、このアイディアからの学びとして「複雑な・素早い」という二つの要素に対して着目するという方法が考えられました。
自分が考えたアイディアとしては、
・NLP技術の応用でSNS上のデータを収集して連絡がある前に場所と症状を特定
・危険な場所や事故を投稿したらトークンの付与などのインセンティブ贈呈(NFT)
などがありますが、これらもさらにChatGPT等の活用で関連分野との協働を探っていきたいと思います。
以上、回し者感がすごいですが今回はこれで終わりにします。読んでいただきありがとうございました。