少ないデータによる異常検知技術の導入と活用方法

～Pythonを用いた、データ解析の実習講座～

オンライン開催

概要

本セミナーでは、生成AIを組み合わた少量データでの機械学習モデルの構築、最適なパラメータ、データ収集の留意点、スパースデータの防止策について詳解いたします。

開催日

2024年12月16日(月) 10時30分～ 16時15分

プログラム

第1部画像認識AIにおける異常検知と少量データに対する対応

(2024年12月16日 10:30〜12:00)

　機械学習を用いた画像認識AIに用いられる要素技術に関して、異常検知や少量データの対応も含めて幅広く解説します。機械学習の基本概念から始め、それを使った画像認識AIの処理フローや学習データ、特徴量、性能評価方法を紹介し、いくつか実際の応用例に関しても説明します。画像認識AIの開発や導入を検討している方におすすめします。

機械学習の基礎と画像認識
1. 機械学習とは
2. さまざまな機械学習アルゴリズム
3. 異常検知
4. 一般的な画像認識AIの処理フロー
5. 学習データ
6. 特徴量
7. 性能評価
8. 少量データに対する対応策
9. データ拡張
10. 転移学習
11. ドメイン適応
12. 機械学習を用いた開発のポイント
画像認識技術のアプリケーション例
1. 鋳造部品の画像検査アルゴリズム例
2. 路面凍結部検出アルゴリズム例
3. 転移学習を使った欠陥検査例

質疑応答

第2部説明性の高い時系列波形データ分析向けAIの活用と異常データが少ない場合の評価指標

(2024年12月16日 13:00〜14:30)

　インフラや製造分野では、時系列波形データを用いたAIによる高信頼かつ効率的な設備診断が注目されている。このような産業分野では、AIの判定性能を向上させるだけでなく、波形を確認する現場の専門家がAIの判定根拠を解釈できるという説明性が求められる。また、高信頼な設備では異常データが得られる機会は稀である。
　本講演では、AIの説明性、異常検知、時系列波形データなどの基礎知識を説明し、我々の開発した正常波形のみで学習する説明性の高い異常検知AIを解説し、変電所開閉装置への適用事例も示す。

AIによる一般的なクラス分類
1. 問題設定
2. 簡単なクラス分類方法
AIの説明性
1. AIの説明性における課題や要件
2. AIで説明性を実現するアプローチ
時系列波形データ分析手法
1. 時系列波形データの特徴や課題
2. 公開データ (UCR Time Series Archive) の紹介
3. 説明性の高い時系列波形クラス分類手法 (Shapelets学習法)
AIによる一般的な異常検知
1. 異常データが少ない場合の課題
2. 異常データが少ない場合の対策
  - オーバーサンプリング
  - コストセンシティブ学習
  - 1クラス分類
異常データが少ない場合の評価指標
1. 再現率、適合率、F値
2. ROC曲線、AUC
正常波形データのみで学習する説明性の高い異常検知AI (OCLTS)
1. 動作原理
2. 変電所開閉装置への適用事例

質疑応答

第3部少量データでの異常検知と生成AIの産業現場導入、活用のポイント

(2024年12月16日 14:45〜16:15)

　本講演では、少ないデータでの異常検知技術の効果的な導入と活用方法を中心に解説するとともに、最近話題となっている生成AIの産業現場での応用について解説します。異常検知におけるデータ前処理の重要性と、データ不足を克服する具体的手法に焦点を当て、前処理によるデータ生成や足りないデータを集める際のポイントを解説します。
　また、巷で盛り上がっている生成AIは、現代の生産/保全現場で抱える課題の解決策と考えられますが、適用検討が進んでいるとは言えない状況です。なぜ進まないのかを考えるとともに、進めていくための方法や効果的な活用、体制などについて提案を交えてお話しします。

はじめに
1. 講演の目的と概要
異常検知技術の基礎
1. 異常検知技術の基本的な概念と重要性
2. 少量データでの異常検知における課題
データ前処理の重要性とその手法
1. 異常検知におけるデータ前処理の役割
2. ノイズ除去とデータクレンジングの実践
3. 少量データからの有用な情報抽出方法
少ないデータでの異常検知に対応する技術
1. 転移学習の応用
2. データオーグメンテーション (データ拡張) 技術の活用
3. モデルのパラメータ調整と最適化の方法
生成AIの産業現場での活用
1. 生成AIを用いたデータ補完とその技術的可能性
2. 生成AIが生産現場の課題解決にどう貢献できるか
3. 実際の応用事例紹介
生産/保全現場での生成AI導入が進まない理由とその打開策
1. 生成AIが進展しない背景にある課題の分析
2. 効果的な導入方法と活用の提案
3. 生産/保全現場での推進体制構築
リアルタイム異常検知の新しいアプローチ
1. エッジコンピューティングを利用した異常検知
2. リアルタイムデータ活用による生産性向上
まとめと今後の展望

質疑応答

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講師

笠原亮介氏
株式会社ブライトヴォックス

取締役 CTO
山口晃広氏
株式会社東芝研究開発センター知能化システム研究所システムAIラボラトリー

エキスパート
相馬知也氏
株式会社Argopilot

代表取締役

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主催

株式会社技術情報協会

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: 55,000円 (税別) / 60,500円 (税込)

複数名

: 50,000円 (税別) / 55,000円 (税込)

複数名同時受講割引について

2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 50,000円(税別) / 55,000円(税込) で受講いただけます。
- 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 55,000円(税別) / 60,500円(税込)
- 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 100,000円(税別) / 110,000円(税込)
- 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 150,000円(税別) / 165,000円(税込)
同一法人内による複数名同時申込みのみ適用いたします。
受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
他の割引は併用できません。

アカデミック割引

1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。

学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院、短期大学、附属病院、高等専門学校および各種学校の教員、生徒
病院などの医療機関・医療関連機関に勤務する医療従事者
文部科学省、経済産業省が設置した独立行政法人に勤務する研究者。理化学研究所、産業技術総合研究所など
公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方

支払名義が企業の場合は対象外とさせていただきます。
企業に属し、大学、公的機関に派遣または出向されている方は対象外とさせていただきます。

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開始日時		会場	開催方法
2024/11/11	品質管理のための統計的モデリングと予測手法		オンライン
2024/11/11	外観検査を自動化する知識と技術		オンライン
2024/11/12	新製品開発に役立つ信頼性設計・評価と加速試験の進め方		オンライン
2024/11/12	説明可能・信頼できるAIの開発とその活用方法		オンライン
2024/11/12	品質管理の基礎 (2)		オンライン
2024/11/12	セラミックスの破壊メカニズムと強度試験・信頼性評価		オンライン
2024/11/12	食品製造における品質保証の基本		オンライン
2024/11/14	加速試験の基本と製品開発での応用		オンライン
2024/11/14	品質不良ゼロを実現するヒューマンエラー防止策3H (初めて、変更、久しぶり) の進め方		オンライン
2024/11/14	品質管理の基礎 (3)		オンライン
2024/11/15	Pythonによる機械学習の基礎と異常検知への適用、実装ポイント		オンライン
2024/11/15	マテリアルズ・インフォマティクス入門		オンライン
2024/11/15	新製品の「生産立ち上げ」における準備とその進め方		オンライン
2024/11/16	CMC部門・研究部門での電子実験ノート利用における規制の実務対応		オンライン
2024/11/18	品質管理の基礎 (4)		オンライン
2024/11/18	食品製造における品質保証の基本		オンライン
2024/11/19	ヒューマンエラーがゼロになる作業管理方法「行為保証2.0」		オンライン
2024/11/19	はじめての品質対応 / なんとか改善したい品質対応 5つのポイント		オンライン
2024/11/20	ISO9001:2015から化粧品GMP、ISO22716への適応、および原料に関するEFfCI GMP、一次容器に関するISO15378の要求の理解		オンライン
2024/11/21	FMEA・DRBFMの基礎と効率的で効果的な活用法とポイント	東京都	会場・オンライン

発行年月
2023/6/30	生産プロセスにおけるIoT、ローカル5Gの活用
2023/6/30	加速試験の実施とモデルを活用した製品寿命予測
2022/12/31	機械学習・ディープラーニングによる "異常検知" 技術と活用事例集
2022/1/12	製造DX推進のための外観検査自動化ガイドブック
2021/10/25	AIプロセッサー
2021/10/25	AIプロセッサー (CD-ROM版)
2021/10/18	医療機器の設計・開発時のサンプルサイズ設定と設定根拠
2021/7/30	マテリアルズインフォマティクスのためのデータ作成とその解析、応用事例
2021/7/14	AIビジネスのブレークスルーと規制強化
2021/6/30	人工知能を用いた五感・認知機能の可視化とメカニズム解明
2021/6/28	AI・MI・計算科学を活用した蓄電池研究開発動向
2020/11/6	QC工程表・作業手順書の作り方
2020/8/11	化学・素材業界におけるデジタルトランスフォーメーションの最新調査レポート
2020/7/31	生体情報センシングと人の状態推定への応用
2020/4/30	生体情報計測による感情の可視化技術
2020/3/26	ビッグデータ・AIの利活用に伴う法的留意点
2020/3/24	リアルワールドデータの使用目的に応じた解析手法 - 各データベースの選択と組み合わせ -
2019/8/30	ヒューマンエラーの発生要因と削減・再発防止策
2019/1/31	センサフュージョン技術の開発と応用事例
2018/5/31	“人工知能”の導入による生産性、効率性の向上、新製品開発への活用

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