IoT向けの異常判別プログラム自動生成マシンを発売：人工知能ニュース

東京エレクトロン デバイスは、IoT向けに時系列データから装置の異常判別プログラムを自動生成する専用マシン「CX-M」を発売した。正常時と異常時の時系列データから異常判別プログラムを生成できる。

[MONOist]

　東京エレクトロン デバイスは2017年11月28日、IoT（モノのインターネット）向けに、時系列データから装置の異常判別プログラムを自動生成する専用マシン「CX-M」を発売した。正常時と異常時の時系列データから、自社基準の異常判別プログラムを生成できる。価格は、年間使用料込みで99万5000円、2年目以降は年間使用料72万円（いずれも税別）となっている。

　時系列データを入力すると、独自のソフトウェアで「データクレンジング」「特徴の抽出」「機械学習による判別モデル作成」「判別精度検証」を行い、自動で異常判別プログラムを生成する。正常時と異常時の時系列データを用意すれば、データ解析技術の知識がなくても自社基準の異常判別プログラムを生成できる。生成した異常判別プログラムは出力でき、任意の環境で利用可能だ。

異常判別プログラム自動生成マシン「CX-M」（左）と操作画面（右） 出典：東京エレクトロン デバイス

　データ分析内容を内部で確認可能で、入力データ量やデータクレンジングに依存する判別精度を数値化できる。ユーザーは予防保全効果を判別精度から予測し、ROIを考慮したIoT導入を検討できる。

　同社の「ノンプログラミング開発クラウドConnexon」を併用すると、異常判別プログラムの判別精度が機械学習によって向上した場合に、容易にアプリケーション化できる。これにより、システム開発時間やコスト削減につながるという。

　装置の状態を判別するプログラムを生成するには、時系列データを解析し、判別モデルを作成する必要がある。しかし、作業を行える人材が限られており、技術やコストの面で課題があった。