• #AI_STANDARD

AI導入とAI人材を同時に進め、技術の質向上や効率化へ

株式会社日水コン様

業種:電気・ガス・水道 従業員数:501〜1,000人

上下水道事業を中心に、計画・設計等の技術コンサルティング・サービスを提供している建設コンサルタントの日水コン様。

AI導入に積極的な中、AIの知見を身につけた人材を育成するべく、AIエンジニアリング講座を導入いただきました。

今回は受講の背景や感想について、実際に受講された環境・資源部の村田様と中央研究所の李様に詳しくお話をうかがいました。

背景・課題
水道や下水道処理における調査で成分を測って調査している部分にAIを活用できないかと検討をしており、社内でAI活用・実装ができないかと考えていた。 また、会社としてAI活用ができる人材を育成し、他業務にも活用をしたく、人材育成の講座を探していた。
導入サービス
会社から選抜された11名がAIエンジニアリング講座をご受講。
効果
実際に手を動かしながら学ぶことで、スキル装着ができ、自身のスキルに自信を持つことが出来た。 並行して実際の案件でも学んだ知識を活用し、メンターに質問をすることで応用力も身に付いた。

AI導入と講座受講を同時並行

ーまずお二人の業務についてと受講の背景について教えていただけますか?



村田:



私は水道や下水道の水処理の調査や解析といったことに主に携わっています。データ処理や統計処理、少しだけシミュレーションなどにも触れています。

これまでは湖に溜まるアオコの量や成分を計って調べていたのですが、AIを活用して画像から判定できないかと考えるなど、AI導入を積極的に検討しており、AIエンジニアリングなどの知見を身につけたいと考えていました。

そんな時に、弊社の顧問の方がたまたまSTANDARDを知っていて、教えてくれました。

私もAIに触れていましたし、具体的なお話を聞いてみたところ、日水コンとしてもAIを推進していこう、AIを理解している人を育てようという方針があったため、社内から11名が受講することになりました。

11名はそれぞれ部署が違い、下水道事業部とか水道事業部などから事業部長が選出しました。

李:



豪雨時の都市河川の浸水や氾濫現象が昨今の問題となっていますが、浸水や氾濫現象を数値モデルや計算を用いて再現しています。

再現後に、最適な浸水対策の手法を開発したり提案したりする仕事に携わっています。

現在、下水道管の劣化箇所の分類と予測を行っており、その手法にAI技術を利用しつつ受講を並行していました。

AIに関しては、個人的な興味でAIに関する本を1冊読んで概念を学んだことがありました。その際に、コーディングもしてみて、理論と実際の応用を両方やってみたいと考えていました。

そんな時に村田から声がかかり、受講に至りました。

ー実際に受講してみていかがでしたか?



李:



本で読んだ際は一部しか理解できませんでしたが、実際にコーディングをする中で、Python言語の奥深さを肌で感じることができました。

やはり実際にやってみないと、ふわふわとしたイメージだけが頭にのこり、スキルとして定着しないものですね。

しかし、実際に手を動かして、概念を形にできるようなると記憶しやすくなりますし、自信を持って説明できるようになりました。

プログラミングに触れてみたところ、劣化した管渠の分類結果の正答率が上がらなくて悩んでいました。

ちょうどその頃にAIエンジニアリング講座を受講できて、受講を進めながらパラメータを最適化する技術についてメンターに相談ができて、工夫ができました。

村田:



私は以前から、AIについてまとめているサイトなどをみていたのですが、その時々に必要な情報や技術を調べていた状態だったので、今回は体系的に学ぶことができて非常によかったです。

日々の業務にも良い変化がみられた

ー受講中、特に印象に残ったことはありますか?



李:



メンターの方に、業務に関わるディープラーニングの活用方法について相談をさせていただいたときのことです。

「このコードでやっていますが、パラメータが最適化できません」と送ったところ、利用する分類機自体が間違っていたようで、別のものをダウンロードするようアドバイスいただきました。その後すぐに適応できるようになりました。

つまずいているポイントを事実ベースで整理してくださるので、その点でメンターによる適切なサポートやコメントは大変助かりました。

村田:



はじめの3ヶ月は理解もしやすく、サクサク進められていました。しかし途中から難しくなってきて、なかなか進まなくなったので、社内の受講メンバー11人で月に1度はZOOMを繋いで、情報交換や意見交換をしました。

AIは社内でどのように活用できるか一緒に考えたり、勇気づけあいながらできたので、なんとか走り切れたと思います。

また、演習課題が用意されていたのは、良かったです。知識的に学んだ部分を実際にどのように適応させるかというポイントに焦点を置いた課題だったので、実践的で学びになりました。

ー受講後、どのような変化がありましたか?



村田:



統計の解析方法やデータ処理のやり方について丁寧に学ぶことができたので、データ解析の手順や仕組みについての伝え方などの質があがったと思います。

実際の業務の中で良い変化がみられて嬉しいです。

李:



AIについて自分で具体的に考えられる様になったのが一番の大きな変化です。

AI技術で何ができるか、AIを活用するにはどのような情報を処理し、準備するべきかなど、以前はもやっとした感じでしかわかっていませんでしたが、受講後は理解がクリアになりました。

積極的にAIを活用していきたい

ーこれからどのようにAIを活用しようとお考えですか?



村田:



具体的なものはまだありませんが、業務の中で新たに出てきたのは、雨水幹線から河川に放流する際のゲートの開け閉めなどにAIを活用できないかというもので、現在検討しています。

李:



アドバイザーとして参加しているプロジェクトでは、下水管渠内水位の将来予測をAIで行いたいと考えています。

プログラムをPythonに移転できれば、実現できると思います。AI活用により、効率的になる部分があれば、どんどん適応していこうという流れが少しずつ弊社の中でもできていますね。

ー最後に、今後受講される方や受講を検討している方へのメッセージやアドバイスをお願いいたします。



村田:



ギリギリで進めず、講座としっかりと向き合って時間をかけることをおすすめします。

弊社の受講者は後半にかなり必死になって進めていたので、計画的に進め、受講者同士で協力しあってスケジュール管理をすることも大切だと思います。

また、業務の中から具体的に取り組む課題を事前に設定して受講するのも良いのではないかと思っています。

講座の中ではアイスコーヒーの売り上げを取り上げた課題が設定されていましたが、私たちの実際の仕事にどう活かせるのかが結びつかない人も多かったと思います。

そのため、業務と近い分野のデータを使って、課題をイメージしながらAIの活用方法について考えながら受講できるようにすることをおすすめします。

李:



スマートフォンを活用して、どこでも受講内容を閲覧できるのは、とても素晴らしいなと思いました。

今後受ける方はパソコンで講座をみて、打ち込むだけでなく、受講内容テキストの部分をしっかり読めるように、タブレットやスマートフォンを活用していくことをおすすめします。

例えば通勤時間や休み時間に学ぶなど、すき間時間を活用すると効率よく学ぶことができると思います。

DXプロジェクトの内製化を加速させる技術人材育成サービスのご案内

Case.

関連する導入事例

DXに関するお悩みや弊社へのご相談・
お問い合わせはお気軽にどうぞ

サービスの詳細資料を無料公開しています