製造業のAIは運用フェーズへ、現場が使いこなせる異常検知ソリューション「Impulse」の新機能　―ブレインズテクノロジー榎並氏、中澤氏インタビュー

ブレインズテクノロジー株式会社は9月14日、同社が2014年から展開している異常検知ソリューション「Impulse（インパルス）」の最新版をリリースした。

最新版のImpulseでは、専門家（データサイエンティスト）の力を借りずに異常検知モデルを自動構築できる独自の機能をさらに拡充するとともに、AIの判定根拠の可視化など、AIとユーザーが「対話」しながらモデルの構築を行える機能を組み込んだ。「Impulse」の新機能について、同社の取締役CPO榎並利晃氏と工場長/CTOの中澤宣貴氏に話を聞いた。

※写真左：ブレインズテクノロジー株式会社取締役CPO 榎並利晃氏、写真右：同社工場長/CTO 中澤宣貴氏

「Impulse」の3つの新機能

製造業では、人間の代わりにAIが設備や製品の異常を見つけだすことで、労働力不足を補うことができると期待されている。しかし実際には、データの分類やクレンジング、最適なアルゴリズムの選択など、AIの学習モデルを構築し、運用するまでには多大な労力がかかる。人間の経験や知恵をAIで自動化しようとしているのに、その自動化のための経験や知恵が必要とされるという課題がある。

製造業のAIは運用フェーズへ、現場が使いこなせる異常検知ソリューション「Impulse V2」の新機能　―ブレインズテクノロジー榎並氏、中澤氏インタビュー — 異常検知ソリューション「Impulse（インパルス）」の概要図：故障予兆検知、不良品検出、不良要因分析、外観検査などといった業務アプリケーションも充実

そうした課題を解決するため、ブレインズテクノロジーでは、異常検知に特化した学習モデルの自動構築技術を発明し、特許を取得している（※特許第6315528号：「異常検知モデル構築装置、異常検知モデル構築方法及びプログラム」）。

この技術により、データサイエンティストの力を借りなくとも顧客がスムースに学習モデルの構築を進められることが「Impulse」の特徴だ。Impulseは、予兆検知ソリューション市場調査（ミック経済研究所）における解析サービス部門で、2019年度、2020年度ともにトップシェアを占めている。

同社は「Impulse」を2014年にリリースして以降、100社、12,000を超える機械学習のモデル運用を支えてきた（PoCを含めると数百社を超える）。その中で同社が培ってきた経験やノウハウを組みこみ、顧客からのニーズにより応える形でメジャーバージョンアップしたのが、「Impulse 2.0」である。

具体的には、次の3つの新機能が加わった。1つ目は、ユーザーが自らアプリをカスタマイズできる機能だ。旧バージョンでは既定のパッケージアプリとしての利用が標準だったが、「Impulse 2.0」からはユーザーがSDKやAPIを介してImpulseが提供するAI機能を利用し、カスタマイズできるしくみを搭載したのだ。

その背景について榎並氏は、「PoCの段階では、簡単に使えるパッケージの方がニーズはあります。しかし運用する段階になると、実際の業務にあった画面開発や既設システムとのインテグレーションが求められます。Impulse 2.0では、そうした運用を行うお客様向けに、自由度が高くかつ簡単にカスタマイズいただけるような機能を搭載しています」と説明する。

2つ目は、「AutoML」の機能拡充だ。AutoMLは、ユーザーが自ら学習モデルの構築を進められるという、Impulseが強みとするしくみだ。ただし、従来は学習プロセスの中で自動化された領域は限られていた。「Impulse 2.0」からは全フローにおいて、自動化される。

しかし自動化とはいっても、ユーザーはAIと「対話」しながら進めていけるフローになっている。例えばアルゴリズム選択では、「最適なアルゴリズムは3つ考えられますが、どれがいいですか」というようにAIが推薦し、ユーザーが選択できる。また、AIがなぜその画像を異常と判定したかなどの根拠を可視化し、説明する機能もある。ユーザーが悩んでしまうポイントや対応策までを包括した「自動化」なのだ。

最後に3つ目は、過去の学習履歴を再利用して高速にモデルを構築する機能だ。複数のタスク（時系列解析や外観検査）に対して、「ユーザーがどのように学習するべきかを学習する」しくみが搭載されている。この機能により、顧客は類似案件での苦労や工夫を社内で共有し、横展開することが可能となる。

以上が、「Impulse 2.0」の3つの新機能の概要だ。次に、それぞれの詳細について、工場長の中澤氏に解説していただいた（聞き手：IoTNEWS 小泉耕二）。