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正常波形との違いで異常検知、根拠を示すAI登場

あらゆるモノをネットにつなげて膨大なデータを蓄積・分析する「IoT」のうち、ものづくり現場や社会インフラ、産業用機器に特化したしくみを「インダストリアルIoT」という。近年これと同時にAI(人工知能)技術の発展もめざましい。

様々な装置・設備からネット経由で収集される大量の時系列データを収集する。工場や社会インフラなどの現場では、そのデータを機械学習してより高い精度で正否分類する異常検知技術が求められている。がそこでは通常、異常発生頻度が低く、精度向上に要する異常時の学習データが不足している。そのうえ、技術者が原因究明し対策を立てる場合と違い、AIの判断は新たな法整備でも懸案の「ブラックボックス問題」を抱えている。 AIがなぜ異常と判断したか――。利用者は根拠の提示が求められているという。東芝は、工場や社会インフラなどにおける設備の異常を機械学習により検知する技術において、検知精度を従来技術から9%向上させ...

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