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エイシング、機械の異常をAIで検知 製造現場を効率化

人工知能(AI)開発のエイシング(東京・港)は機器の異常を検知するAIアルゴリズムを開発した。AIの運用に必要なメモリーの量が少ないため、小型のマイコンにも搭載できる。製造現場での機器の状態を監視することで、修理や交換が必要なタイミングを見計らって通知する。人手が不足する製造現場の効率化につながると見込む。

エイシングが開発したアルゴリズムは「MSAT++(メモリー・セービング・アノマリー・トラッカー・プラスプラス)」。必要なメモリーの量が数キロバイトからと小さいため小型のマイコンやセンサーなどに搭載できる。異常を検知する既存のアルゴリズムは数百キロバイトのメモリーを必要としており、マイコンなどに搭載できない場合があるという。半年から1年以内に製造現場への導入を開始したい考えだ。

MSAT++は機器に搭載して運用している最中でも、新たにデータを追加学習して精度を高められる点も特徴だ。一般的な異常検知アルゴリズムでは、正常データと異常データを区別して学習させることができなかった。MSAT++を利用することで機器で異常データが発生した際に、それが異常であることを運用者が教えられる。これにより正常データと比較して発生頻度が少ない異常データを効率的に学習し、異常検知を早めることができると見込む。

エイシングは2016年設立のスタートアップ。クラウドにデータを送信せず端末側で処理する「エッジAI」の開発に強みを持つ。MSAT++の開発により、出沢純一代表は「異常検知の敷居を下げられる」と話す。

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