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AIを活用した故障予知は課題も多く、緩やかなペースで進展矢野経済研究所 国内故障予知ソリューション動向

矢野経済研究所は、設備機器ベンダー、プラント事業者、ITソリューションベンダーを対象に実施した「国内故障予知ソリューション動向に関する調査」の結果概要を発表した。

» 2017年09月11日 08時00分 公開
[八木沢篤TechFactory]

 矢野経済研究所は2017年8月30日、設備機器ベンダー、プラント事業者、ITソリューションベンダーを対象に実施した「国内故障予知ソリューション動向に関する調査」の結果概要を発表した。


 同調査によると、現在、製造・保全分野で取り組みが進みつつあるAI活用だが、先行して活用が進んでいた商業向け(Webマーケティングなど)分野と比較すると、データや解析結果の精度に対する要求が高いことなどから、開発状況は緩やかだという。その理由について矢野経済研究所は、データ解析の結果に誤りがあった場合、人命にかかわる重大な事故などにつながる可能性もあるため、製造・保全分野では特にデータポイント間の関係性や構造といった因果関係を把握することが重要視されていると分析する。

 以下、AI活用における商業向けと製造業向けの違いをまとめた表を示す。

表1 AI活用における商業向けと製造業向けの違い(作成:矢野経済研究所) 表1 AI活用における商業向けと製造業向けの違い(作成:矢野経済研究所)

故障予知ソリューションにおけるAI活用の課題とは?

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