　前編では、機械学習について説明よりも予測に重きを置いていると述べたが、ユーザーの要望として全くのブラックボックスを使うことへの不安もあるため、何らかの説明が要望されているのだ。ThingWorx Analyticsでは、入力変数のうち、指定した1～5種類の重要な変数及びその値を感度分析により提示する機能を備えている（図6）。

図6　予測スコアと、感度分析によって提示された入力変数と値（クリックで拡大）

　予測モデルは、作成の際に使用したデータの傾向のままであれば問題無いが、時間の経過や諸条件の変化と共に予測精度が低下していくことが多い。この予測モデルの精度のモニタリングと見直しも人間が担う必要がある。新たなデータを追加して、予測モデルの再学習をするだけで済むこともあれば、入力変数を追加／削除してモデル作成をやり直すこともある（図7）。

図7　予測スコアの結果からモデルの改善へ（クリックで拡大）

　前編でも触れたが、機械学習による予測システムは、各企業で重要なパートを担うことが多くなかなか実例を紹介することが難しい。そこでPTCは、パートナー企業と共同でThingWorx Analyticsのデモ装置を開発した。

　図8は、フローサーブ（Flowserve）のポンプ機器の故障を予測するデモ装置である。ポンプはフローサーブ、センサーはNI（National Instruments）、アプリケーションを動作させるエッジサーバ機器はHPE（HP Enterprise）、そしてソフトウェアはPTCが提供することで実現した。

図8　フローサーブのポンプ機器の故障を予測するデモ装置（クリックで拡大）

　もともと構築されていたIoTによるポンプ機器の遠隔監視サービスアプリケーションに、ThingWorx Analyticsによる予測機能を付加させている。これによりポンプ機器の故障原因、及び3つの重要な部品について故障までの日数を予測できる。なお、フローサーブより提供されたデータに基づいて、あらかじめThingWorx Analyticsで作成した予測モデルを利用している。

　デモ装置では、写真の右側に見える赤いバルブを手動で閉めて異常状態を発生させることで、ポンプの故障と似たような状況をセンサーに認識させて推定される故障原因および部品の1つの故障までの予測日数を表示している（図9）。

図9　デモ装置による異常値検出および予測スコアの更新（クリックで拡大）

　このデモにもあるように、機械学習を利用した機器の故障予測機能を実現するためには、機器メーカーとツールメーカーによる連携だけではなく、センサーメーカーやサーバメーカーとの連携も必要となる。

6．あれこれ考えずに、まずはやってみよう

　機械学習は、あれこれと手間が掛かるように感じられるかもしれないが、まずはやってみるのが肝心である。結果が判定しやすく効果が大きいテーマに絞りデータを集めたら、手を動かして実際にやってみることで、どのくらいの手間がかかり、どんな成果が得られるのか知見を得ることこそが財産となる。

　PTCでは、単にソフトウェアツールを提供するだけでは無く、機械学習を使ったデータの分析／予測について、データの編集や実証実験など立ち上げに必要となる技術支援を有償サポートで用意しているので、社内にデータ分析のエンジニアが不足している場合は検討していただければと思う。

　前編、後編の2回にわけて機械学習の概要を紹介した。AIという実体の分かりにくい言葉から、より具体的なイメージを描いていただければ幸いである。そして、経験と勘だけではないデータの力を得るためにも、機械学習によるデータ分析／予測に取り組む企業が増えることを切に願う。

筆者プロフィール

西啓（にしあきら） PTCジャパン製品技術事業部 IoT/Manufacturing技術本部シニアIoTプリセールススペシャリスト

2015年9月にPTCジャパンに入社し、現職。日本におけるIoTに導入される機械学習、ARといった新技術の紹介、提案を実践している。さまざまなパートナー企業との関係を構築し、エコシステムによるビジネス拡大を画策中

・PTCジャパン
https://www.ptc.com/ja/

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