数日かかるトラブル対応が1時間に 東芝がプラント向けAIを開発：製造現場向けAI技術

東芝は、発電所や水処理施設、化学工場などの大規模／複雑なプラントの運転データから世界トップレベルの精度で過去の類似事例を検出できる「類似データ検索AI」を開発したと発表した。

[坪田澪樹，MONOist]

　東芝は2025年11月12日、発電所や水処理施設、化学工場など大規模で複雑なプラントの運転データから「世界トップレベル」（同社）の精度で過去の類似事例を検出できる「類似データ検索AI」を開発したと発表した。

　このAI（人工知能）は、プラント内に配置されている数千点のセンサーから得られる時系列データを基に、過去の類似事例が発生した日時や対応履歴を迅速に提示し、トラブルの原因調査や対策立案を支援してプラントの安定稼働と保守業務の効率化に大きく貢献する。

類似検索AIのイメージ［クリックして拡大］出所：東芝

　現在の大規模プラントでは、数千点のセンサーをプラント内に配置してさまざまなシステムや機器性能を管理している。東芝では既に、センサーから得られる大量のデータを監視することで、異常の兆候を早期につかむ異常予知検知AI「2段階オートエンコーダー」を開発している。

　異常検知後は、原因調査と対策立案に取り組まなければならないが、プラント内に存在する機器やシステムが多岐にわたるため、容易に取り組めないことが課題となっている。熟練作業者の引退や人手不足が進む中で、トラブルに迅速に対応するための知識継承が困難になることが懸念されている。

　東芝 総合研究所 AIデジタルR＆Dセンター アナリティクスAI研究部 上席研究員の内藤晋氏は「現状は、過去のトラブル事例をよく知っている熟練者の経験や知識に頼ることが多い。熟練作業者の知見がない状態だと、過去の事例調査だけで数日を要してしまう」と指摘する。

　東芝はこれらの問題を解決するために、人の代わりに大量の過去データから類似事例を自動で検索し、当時の記録や知見を迅速に提示することを目的とした、類似検索データAIを開発した。内藤氏は「開発したAIは、熟練者の知見がないと数日掛かる過去事例の調査を約1時間で完了できる」と強調する。

類似検索AIの開発背景［クリックして拡大］出所：東芝

　類似検索データAIは、過去数年分のセンサー信号データから類似状態を検索して関連する情報を提示する。そして、検索結果における類似状態になって以降の推移から「発生した事象が一過性なのか」「異常が拡大してしまうのか」など、発生した事象の進行度も推定可能だ。

類似事例の検索方法［クリックして拡大］出所：東芝

　プラントは複雑なシステムで動作しており、正常運転時もプラント全体や各機器温度／圧力の状態など、さまざまな要因が同時に重なって変動している。従来技術では、運転状態の違いによるわずかな差異を正確に学習できず、微小な異常変動と正常変動を混入してしまうため、類似する異常データの検出が困難だった。

　この技術課題を解決するために、異常予兆検知AIである2段階オートエンコーダーを活用した。同技術はプラントの多数のセンサー値の複雑な変動を正確に学習できる。この特徴を生かして、プラントのセンサーから得られる多様で複雑な情報を「高精度な特徴量」に変換し、さまざまな運転状態下の微細な変化を東芝独自の深層学習モデルで詳細に学習させることで、高精度な検索を可能とする。

特徴量変換のイメージ［クリックして拡大］出所：東芝

　東芝は今後の展望として、複数のプラントにおける類似検索データAIの有効性検証を進め、2026年度以降に実用可能な水準を目指して研究開発を進める。「早期検知と対策で、プラントや工場のダウンタイム削減と稼働率向上を実現していく」（内藤氏）。

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