このプロジェクトを統括するクボタの末吉康則氏は今回の取り組みの背景ときっかけを次のように語ります。

末吉：ごみ焼却炉では、ごみが燃焼する際に発生する熱から高温高圧の蒸気をつくり、蒸気タービンを回転させることで発電を行う取り組みが進んでおり、その普及促進に向けて国も交付金を出しています。しかし投入するごみの性質や形状により蒸気量が変化することに加え、制御に関係するパラメーターが多数存在するため、蒸気量の制御が難しいという課題があります。

　しかも小型の焼却炉は発電効率が低く、支援を受けても収益化できないケースがほとんどでした。焼却炉の制御判断も技術者の経験により異なり、介入操作の標準化も進んでいません。そこで焼却炉の各種データを分析し、蒸気量を予測した制御ができれば、発電効率を高められ焼却炉発電の普及に寄与できると考えたのです。

西村：取り組みをスタートしたものの、当初は思うような成果が出ていませんでした。約300項目にわたる焼却炉の制御データから、どの項目が蒸気量に影響するかを手作業で絞り込み、検証をかけるにはあまりにも時間がかかりすぎてしまうのです。そんな折、NTT Comより提案を受けたのが、現場の技術者が経験と感覚で制御していた領域にAI／ディープラーニングを活用して検証を大幅に効率化するというものでした。また、コードを書くことなく直感的に操作できるAI解析支援ツール「Node-AI」も魅力的でした。

清水：クボタ様とNTTグループは、2016年に「クボタ＆NTTグループ連携協議会」を発足し、クボタ様の持つ水・環境や農業のノウハウ、NTTグループのITに関するノウハウを融合させることで社会的課題を解決する新たな製品・サービスの創出に取り組んでいます。私たちには過去にディープラーニングを用いて、化学プラントの制御改善を行った世界で初となる実績がありましたので、今回はこの知見をクボタ様の取り組みにも生かせるのではないかと考えました。