やったこと

東京電力ホールディングスが2026年5月より、全ダム管理業務と付帯設備に生成AIを適用するプロジェクトを開始した。NEDOのGENIAC（Generative AI Accelerator）プログラムの支援を受け、熟練オペレーターの暗黙知をAIに学習させることで、ダム放流・発電最適化の意思決定を支援する。

具体的な手順・工夫

  • データ収集範囲の設計: 微気象データ・貯水量状況・過去の運転履歴・運用マニュアル・ベテラン担当者の経験知を統合的に学習データとして整備
  • AIの役割設定: AIは「指示を出す」のではなく「翌日の最適な運転戦略を予測・提示」する補佐役に位置付け。法令遵守基準の学習も実施
  • 教育効果の設計: プロジェクトはAIの活用だけでなく、ダム管理者・施設管理者がAIを正しく使えるよう理解を深めることも目標に含めた
  • TEPCO DXとの統合: 全社的なDX推進施策「TEPCO DX」の一環として位置付け、業務プロセス近代化と新たな価値創出を両立する枠組みとした

得られた結果

2026年5月より全ダム対象の実証が開始されており、AIが翌日の運転計画を推奨する機能の検証が進行中。ベテランの暗黙知をAIで形式知化することで、技能継承問題と人員削減を同時に解決することを目指している。

他社が参考にすべき点

  • 水力・再エネ設備の運転は熟練ノウハウに依存しやすく、生成AIによる暗黙知の形式知化は技能継承問題への現実解になりうる
  • AIを「自律的に動かす」のではなく「意思決定を補佐する」設計にすることで、法令・安全基準の遵守と現場受容性を両立できる
  • NEDOのGENIACプログラムのような公的支援を活用すれば、AI導入コストを分担しながらノウハウを蓄積できる