DeepTech編#2 水問題のテーマ(1)

こんにちは、今日は僕が起業の授業を受けようと思ったきっかけと水問題のテーマについて書いていきたいと思います。

僕が起業の授業を受けようと思ったきっかけ、ディープラーニングとディープテックを勘違いしたというか何か関係あるだろうと思ったことです。修士論文で機械学習を使っていて、就活も終わって新しいことが何かしたいと思った時にディープラーニングに少し取り組んでみたいと思っていました。そこにたまたま大学のメーリスからメールを送ったのがきっかけです。

そこからただならぬフォームの内容にビビり、ネットワーキングをしようとしたら猛者しかいないだと。。。となった話は次回しようと思います。

(時系列がすっ飛んでいて申し訳ないのですが、)当然ながら授業の中で水事業の中でテーマを探していくことになりました。今もどのテーマに取り組むべきか探しているのですが、整理のためにいくつかの軸を書いてみたいと思います。

東京都水道局は自治体の産業課題リストというものを出していて、これをみることで非常に多くの分野に課題が渡っていてドローン分野やVR分野・センサーや機械学習など水の専門家以外の協働が求められていることが理解できると思います。

https://www.waterworks.metro.tokyo.lg.jp/suidojigyo/torikumi/waterworks-ict/kadailist.html

なお、水全体で捉えるともう少し多岐にわたる(海洋の提供)ので、それはおいおい説明したいと思います。

1.上水/中水/下水

簡単に説明すると

上水　飲める水、それを提供する設備全般

中水　飲むことはできないが人体に影響を及ぼさない形で再利用される水

下水　雨水や汚水（水洗式便所からのし尿や、家庭における調理・洗濯で生じる生活排水、事業所からの産業排水など）を、地下水路などで終末処理場に集約し処理されたのち、公共用水域へ排出する設備

になります。

2.過程

基本的に水は雨水を集めてきて川や湖から収集して、浄水場できれいにして浄水にしてから水道管で給水して各家庭にいき、排水は下水道を通って下水処理施設にいって浄化されて。。というサイクルを繰り返しています。

その過程の中で、水をきれいにする段階で使う技術なのか、予防に使う技術なのか、それとも修理等対症療法に有効なのか、事務作業に有効なのか、。といったようにたくさんあります。

また、処理中に出てきた資源をコンポストとして再利用しよう電力消費を減らしましょうなどグリーントランスフォーメーションにも非常に関わりの深い分野でもあります。

3.ソリューション

基本的には2に対応しているのですが

機械学習(音声認証・画像解析)等を用いて、モニタリングの簡略化や業務の自動化を図るソリューションと、新しい装置(モノ)を使って処理能力を上げるという2パターンあります。新しい装置には膜や炭素・生物などの材料系のものから、紫外線等のデバイス系などさまざま存在します。

新しい装置を使う場合は性能やコストが、AI系のビジネスは他の企業との優位性を見つけるのに苦労するのかという印象ですが、

まとまりのない文章になってしまいましたが、ご覧いただきありがとうございました。