自社にAIを導入するためには？

ＡＩを用いて異音検知や異常検知を行う目的によって、AI自体の作り方や求める精度は大きく変わります。本記事では、そのような疑問を解決できるよう、精度の決定方法について解説をします。ビジネスに導入するためには以下のような手順を検討する必要があります。

AIを導入するための検討手順

AIの導入目的を決める

現在の技術では、万能なAIを作ることは大変難しいものとなっています。実際にAIを作る際には、何をどうやって実現するという目的を定義して、それに最適なアルゴリズムやデータを選定していく必要があります。

AIに期待する精度を決める

AIの精度は100%を期待したくなりますが、これを実現するためには莫大なコストと時間、データ量が必要となってきます。現実的には、具体的な落としどころを設定した場合でも業務運用には耐えうるケースも数多く存在することから、目標を決めることが大切となります。

AIの精度ってどう考えればいいの？

目的のデータを収集する

効果的なAIを作成するためには、前述の通りはっきりとした目的が必要となります。ただやみくもにデータ収集をしても、それらが全く使えなかった。というケースは数多く存在します。例えば、音データを収集する際にはマイクの選定、設置角度、集音サイクルといったことを適切に考慮する必要があります。

データ解析をして有効な特徴量を見つける

集音したデータを解析して、異常な状態と相関関係が見いだせる特徴量を確認します。それらをベースに、機械学習アルゴリズムの作成方針を考察します。

音響特徴量「メルスペクトル」と「MFCC（メル周波数ケプストラム係数）」の解説と実例紹介

AIアルゴリズムを作成する

考察結果をもとに、をもとに学習モデルを作成します。ここにきて、精度の検証が出来るようになります。

AI学習モデルを作成する

完成したアルゴリズムをもとに学習モデルを作成します。ここにきて、精度の検証が出来るようになります。

業務システムとして利用できるようにする

AIモデルが出来ただけですぐに業務に利用できるわけではありません。AIはあくまでひとつの部品であり、それらを利用するためのシステムがあって初めて業務活用が出来るようになります。当社では、いくつかの標準的なシステムを開発しておりますので、これらをベースにシステムカスタマイズをすることが可能です。

AI異音検知とは？

ＡＩ異音検知とは、機械やモノ、生物が正常稼働している場合の音と、異常な状態になっている場合の発する音を機械学習させることで、安定的なモニタリング、異常発見、予兆検知などに役立てる技術です。熟練した職人の耳で判断している知見をＡＩに学習させる取り組みであり、「人の耳で聞いてわかることは、すべて検出可能」だと考えられています。 音による異音検知は、工場インフラの異常検知や非破壊検査、機械音検知をはじめとして、足音や防犯、ヒトの発する音や動物の鳴き声など、幅広い業種・業態で利用することが可能です。

たとえば、異常音検知を行う場合、以下のように分けることができます。

製品の良否判定

• モーターの出荷判定
• 建材の出荷判定
• 躯体の出荷確認
• 打音の点検

設備の予兆検知（モニタリング）

• 空調機械室の常時監視
• ベルトコンベアの常時監視
• パイププラントの常時監視
• 製造設備の常時監視

このほかにも適用できる現場は多く存在します。ぜひお問合せをお願いいたします。