電気設備のセンサーデータから傷を検知

エムイーシーテクノ株式会社様
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BACKGROUND

背景

エムイーシーテクノ様は電気設備のメンテナンス業務をAIを活用し業務効率化を図っていました。

センサーデータから傷を検知するためには専門的な職人による判定が必要となりますが、職人の工数は限られているため電気設備のメンテナンス業務を受けられない機会損失が発生していました。

傷の検知は難易度が高く、1%でも高い精度が必要なため、コンペを通じて現状利用可能な技術を駆使し、最高精度のAIモデルを開発することを目指しました。

WHAT WE DO

取り組み

センサーデータと傷の位置を示すデータのペアを2800組提供しました。

傷のあり/なしの判定は非常にシビアで専門的な職人でも判定が困難なため、判定を0/1とするのではなく確率として出力し曖昧性も加味した評価指標でコンペティションを開催いたしました。

1つのセンサーデータのうち傷の箇所が極端に少ないインバランスなデータであるため、通常の教師あり学習よりも精度向上の難易度が高い、オープンイノベーションを特徴とするコンペティション向きのテーマとなりました。

ACHIEVEMENT

成果

従前からも閾値を用いたルールベースでの判定も行っており、それと比較し3倍以上の精度を達成しました。

センサーは0.1m秒毎にサンプリングされていることを踏まえ、時系列性を考慮したモデルを採用し、インバランスなデータに対応するための損失関数の工夫などを行い精度を向上させることに成功しました。

プレスリリース
Nishikaは、8000名超の実装力に強みがあるデータサイエンティストを抱える集団として、多様なテーマの実績があります。
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AI導入事例

■ Nishikaとは

Nishikaは、数百人のデータサイエンティストがAIモデルの精度を競い合い、最も良い精度のソリューションをクライアント企業に納めさせていただく開発手法「データ分析コンペティション」を提供しています。
各領域に強い数千名の登録データサイエンティストの力を借り、他のどの開発手法よりも高い性能のAIモデルを開発することが可能です。

また、コンペティションを通じて幅広い領域のAI開発を手掛けさせていただいている実績を活かし、これからAI開発に着手するが、広い視点で相談に乗ってほしい、という企業様に対しても、実績の確かな手法を携えたご支援をさせていただくことが可能です。