僕たちの「水処理ビジネスハブ」が目指しているのって、単に情報を集める場所じゃなくて、「水処理業界の未来を一緒に創っていく」ことなんだな、ってサイトを見ているとひしひしと感じます。特に、DXやメタバースみたいな新しい技術を積極的に取り上げて、業界が抱える人手不足や技術継承といった課題に本気で向き合おうとしている姿勢には、本当にワクワクさせられますよね。

AI活用のポテンシャル

色々なテーマがある中で、僕が今一番「これはすごいことになるぞ！」って注目しているのが、AI、つまり人工知能の活用なんです。DXっていう大きな括りの中でも、AIが持つポテンシャルは特に計り知れないんじゃないかなって思うんですよ。

水処理の現場って、長年培われたベテランの方の「勘と経験」に支えられている部分が、まだまだ大きいと思うんです。もちろんそれはすごく価値のあることなんですけど、その技術をどうやって次の世代に伝えていくかっていうのは、本当に大きな課題ですよね。そこでAIの出番じゃないかなって。

予知保全とエネルギー最適化

例えば、プラントのいろんなセンサーから集まってくる膨大なデータをAIに学習させることで、「いつもと違うパターン」を検知して、設備の故障を予知できるようになるかもしれない。これって、ベテランの方が見て「ん、なんかおかしいな？」って感じる、あの感覚をデジタルで再現するようなものですよね。他にも、天候や時間帯による流入量の変化を予測して、ポンプやブロワの運転を自動で最適化してくれたら、エネルギーコストも大幅に削減できるはず。もはやSFの世界じゃなくて、もうすぐそこまで来ている未来の話だと思うんです。

海外では、Veolia社などが「Hubgrade」というスマートモニタリングプラットフォームで、まさにAIを活用した施設の最適化や予知保全を進めているみたいで、こういう事例を見ると、日本でももっと加速していくべきだと感じます。

小さな一歩から始める

「でもAIって、専門家じゃないと扱えないでしょ？」って思う気持ち、すごくよく分かります。僕も最初はそうでした。でも最近は、Pythonみたいなプログラミング言語を使えば、意外と手軽にデータ分析や予測モデルを作れるようになってるんですよね。例えば、過去の水質データ（pH、濁度、残留塩素など）と、その時の薬品注入量の関係を学習させて、最適な注入量を予測する簡単なモデルなら、比較的簡単なコードで書けたりします。

もちろんこれはほんの入り口ですけど、こういう小さな一歩から「データを使って現場を良くしていく」っていう文化が生まれるんじゃないかなって。手元にあるExcelの運転日報だって、立派なデータ。まずはそれを分析してみることから、新しい発見があるかもしれないですよね。

未来への展望

AIの活用は、単なる業務効率化っていうメリットだけじゃないと思うんです。ベテランの知見を「データ」という誰もがアクセスできる形に変えて、若手の技術者が学べる環境を整えることにも繋がる。それって、まさに業界の技術継承問題に対する、すごくパワフルな答えの一つになるはずです。僕たちの「水処理ビジネスハブ」が、こういう新しい技術に挑戦したい企業や、僕みたいな若手の技術者と、AIの専門家をつなぐ「ハブ」になれたら、業界の未来はもっと明るくなる。そんな未来を想像すると、本当に楽しみで仕方ないです。僕もこの大きな流れに乗り遅れないように、もっともっと勉強していきたいと思っています！