「あの事故を防げたかも」日本製鉄が採用したAI

ビジネスにおけるAIの使い道として、「売上/利益増」「効率化/生産性向上」が中心です。もう一つ大事な使い道として「リスク低減」があります。

事故や不正など、金銭価値に替えづらいけど深刻なリスクでは、予兆を検知するだけも高い価値がでます。ただし、当たれば価値は高いのですが、滅多に起こらないので、なかなかお金を払ってもらえないのが、AIベンダの悩みですね。

AIを利用する目的によって何が求められるかが違う。プロセスの異常やそのリスクがあれば、それを検知して、修正が必要。その観点で、プロセス産業や組み立て産業へのAIの応用という点で「インバリアント分析」という言葉を頭の片隅に入れておきたい。

System Invariant Analysis Technology
https://www.nec.com/en/global/solutions/bigdata/technology/index.html

機械学習は人の置き換えだけでなく、付加価値をつけた上でバランスよく人の労働者と組み合わせるという好例。

機械学習がPOCやバズワードの幻滅期を越えて、その特徴、利点、限界を理解した上で活用があらゆる分野で進む事を期待します。

NECは顔認識でも世界的に競争力を持つ知財の宝庫。日本企業の蓄積を世界に還元する戦略で日本も他国も栄えさせるのは日本のテック企業の目指すべき方向のひとつ。

Invariant（不変関係）分析、”いつもと違う”を検知するわけか。

＞採用したのは、NECのAIソフト「インバリアント分析」である。

＞同ソフトは、過去の正常データを学習し、正常モデル（正常の定義）を自動で作成する。正常モデルから逸脱した状態は全て異常と判定する。これによって、未知の不具合にも対応する。

＞異常データを学習する方式のAIソフトも検討したが、この方式だと学習させた既知の不具合には強くても未知の不具合に弱い。この違いがインバリアント分析を採用する決め手となった。