QubeBaseと丸の内熱供給、熱供給設備の初動対応AIアプリを共同開発

QubeBaseと丸の内熱供給は、生成AIとRAG技術を活用した熱供給設備向けアプリを共同開発しました。
設備異常の発生時に、過去のトラブル事例や設備マニュアルを検索し、現場技術者の初動対応を支援します。
対象プラントを絞った試験運用も始めています。

記事の概要

株式会社QubeBaseと丸の内熱供給株式会社は、熱供給設備向けトラブル初動対応支援アプリを共同開発しました。
本アプリは、丸の内熱供給が蓄積した設備運転・保全ノウハウと、QubeBaseの生成AI活用技術を組み合わせています。
RAG技術により、過去の報告書や設備マニュアルなど、社内に点在する文書を横断検索できます。
現場技術者は自然な文章でAIに質問し、トラブル対応時の判断ポイントや経験則を確認できます。
ベテラン技術者の暗黙知をデジタル資産として活用し、経験年数に依存しない対応品質を目指します。
両社は、初動対応時間の短縮や設備停止リスクの低減、技術継承、保全品質の向上を効果として見込んでいます。
すでに対象プラントを絞った試験運用を開始しており、今後は設備監視システムとの連携や点検・保全業務への適用を検討します。
QubeBaseは、同様の課題を持つ熱供給事業者への提供に加え、不動産・建設・製造業向けにFDE事業を展開します。

記事のポイント

1. 社内文書を横断検索： 過去のトラブル報告書や設備マニュアルを横断検索し、異常発生時に必要な情報へ迅速にアクセスできます。
2. ベテランの知見を活用： トラブル対応時の判断ポイントや経験則など、ベテラン技術者の暗黙知をデジタル資産として活用できます。
3. 試験運用と今後の連携： 対象プラントで試験運用を始めており、設備監視システムや点検・保全業務との連携を検討しています。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： 異常時に参照すべき文書や経験則をあらかじめ整理し、AIの回答を現場判断へどう組み込むかまで含めた運用設計が求められそうです。
• 現場技術者： 経験年数に左右されにくい初動対応を目指せる一方、AIの検索結果を確認し、最終判断を担う手順や責任分担を定める必要があります。
• 同業のサービス提供者： 個別企業の設備文書とベテランの知見を組み合わせる開発手法が、熱供給に限らず不動産・建設・製造の現場支援へ広がる可能性があります。

このニュースの背景

熱供給事業では、安全・安定供給のため、設備異常や故障が起きた際の迅速で適切な対応が求められています。
設備の高度化や運転員の世代交代により、過去のトラブル対応経験やベテラン技術者のノウハウを継承することが課題になっています。
過去の報告書や設備マニュアルは膨大で、必要な情報を異常発生時に素早く見つけて実務へ生かすことが難しい状況でした。

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