　PKSHA Maintenanceでは、設備メンテナンスの業務を通じて蓄積されてきた過去の保全履歴をデータ化し、発生した不具合に対する過去の対応策をAIモデルが参照し、解決策を提案する仕組みを提供する。これまでPKSHA Technologyは、クレジットカードの不正検知や不登校の予兆検知モデルの構築など、「多くの可視化されないノウハウをデータ化することで事業の生産性向上につなげてきた」（PKSHA Technology）実績があり、これらを基にソリューションを開発した。

過去の保全履歴を基に業務を支援［クリックして拡大］出所：PKSHA Technology

　データ化されている既知の不具合の対応履歴を検索するだけでなく、それらのデータを参考にして未知の不具合への対応策も推論できる。未知の不具合に対する、AIモデルで生成した解決策の有効性について、PKSHA Technologyでは数年分の実データを用いた有識者フィードバックを伴う検証を行った。結果、未知の不具合に対して80％以上の正解処置案、あるいは一部正解の処置案を生成することが確認できたとする。

　PKSHA Maintenanceの活用により、不具合への対応工数を削減する効果が見込める。同ソリューションはすでに製造業などの設備保全の現場で本番稼働している。主なユースケースとしては工場における産業機械や、物流倉庫でのマテリアルハンドリング機器などを想定する。ユースケースに応じてソリューションをセミカスタマイズすることで、「短期間で高精度な設備トラブル対応支援エンジンの実装が可能」（PKSHA Technology）としている。

対応工数の削減を図る［クリックして拡大］出所：PKSHA Technology

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