株式会社スクラムサインと阪神内燃機工業株式会社は、船舶の定時通信運転データと、阪神内燃機工業が蓄積してきた異常予兆のナレッジを活用した、異常予兆検知AIシステムのプロトタイプを共同で開発したことを発表した。
船舶の安全管理現場においては、従来から高度船舶安全管理システムで稼働するエキスパートシステムが運用されてきたが、将来的に船舶の自動運行化が進む中、従来の監視仕組みを超える高精度な異常予兆検知が求められている。
また、高度船舶安全管理システムを管理運用する熟練人材の暗黙知や現場での判断ノウハウを次世代へ引き継ぐ仕組みづくりについても、実データで検証を重ね、阪神内燃機工業固有のナレッジ資産をAIが活用できる形を目指していた。
こうした中、今回発表された異常予兆検知AIシステムのプロトタイプが開発された。このシステムは、機械学習による異常予兆検知と、知識グラフおよびLLM（大規模言語モデル）を組み合わせたものだ。
具体的には、船舶から定期送信される定時通信データを活用し、センサ値のパターン解析やセンサ間の相互関係、波形分析といった機械学習を用いた手法で分析し、従来の監視では捉えにくかった異常の兆候を早期に検知する。
そして、阪神内燃機工業が長年の高度船舶安全管理システムの運用で蓄積してきた異常予兆のナレッジを、誰でも利用可能な形の知識グラフとして構造化する。その上で、時系列センサデータからの異常予兆検知をもとに、この知識グラフと生成AI（LLM）を組み合わせて活用することで、予兆の検知から異常要因の洗い出しまでの精度向上を目指す。
これにより、熟練者でなくても異常の予兆とその要因を的確に把握可能となり、監視業務の標準化と判断知識の継承を実現する。
さらに、日常の運用を通じて得られた新たなトラブル事例や知見を、知識グラフへ継続的に取り込み、改善していくAIの開発に取り組んでいるとのことだ。
なお、このプロジェクトは、両社が仕様の検討段階から共に考え、実データでの検証を重ねながら進める共創型のスタイルで開発を行っているのだという。
初年度のプロトタイプ開発を経て、本年度より実環境での実証実験を本格化し、実用化の可能性を検証していく方針だ。
両社は今年度中の実証実験を通じて検知精度と品質を検証し、将来的には複数隻への水平展開と船舶安全管理の高度化を推進していくとしている。