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現場の技術者はそうですからねぇ、普通 「ん、なんかおかしいぞ、」って思ってから仮説を立てて不具合箇所を探しますねぇ その「なんかおかしい」を感じられる技術者が減ってるのでしょうねぇ
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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。
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。