• 取締役常務執行役員　高度情報マネジメント統括本部長
• 水本伸子

• 株式会社IHI

日常生活にも浸透し身近になったIoT技術を用いることで，データを簡単に収集できるようになった． 安価で手早く集めたデータを利活用し，IHIにしかできないお客さま価値を提供すべく，IoTとAI／データ分析を融合させたIoTプラットフォームを整備した．

• 株式会社IHI原動機

2011年に市場投入した総合支援システム「LC-A」．それから9年の歳月を経て，高度な機械学習ソフトウエアの融合と多数の機械メーカーの協働により生まれ変わり，お客さまの利便性を格段に向上させた．

• IHI運搬機械株式会社

連続アンローダは，巨大な機械にもかかわらず監視や指示は人手に頼っている． IHI運搬機械株式会社では最新のセンシング技術を土台に自動化技術を開発し，安全性，作業効率，荷役効率をアップさせて時代の要請に応える．

• IHI運搬機械株式会社

駐車場がクルマを停めるだけのスペースである時代は終わり，社会インフラとして，その在り方から変容していく局面に直面している．ビジネスを再定義し，環境変化に対応するための取り組みについて紹介する．

• 株式会社IHI

IHIでは，衛星データとAI技術により，独自の高精度な中長期気象予報技術の開発を進めている． お客さまが気象状況を踏まえた企業活動を行うことで，ビジネスチャンスを拡大し，ビジネスリスクを回避することが可能となる．

• 清水　航，中安有希，鈴木由宇，河野幸弘

不具合対応履歴，メンテナンス履歴，設計図書，打合せ議事録などのテキストデータには，不具合対応や設計改善業務などにつながるさまざまなノウハウが含まれている．そのため，テキストデータからこれらのノウハウを抽出するテキスト分析技術は，業務の効率化や知識伝承のために非常に重要である．本稿では，IHIグループにおけるテキスト分析技術を用いた業務効率化の取組み事例や，精度向上・展開に向けた取組みについて紹介する．

• 長島　瞳，長谷川雄大，茂木悠佑，河野幸弘

株式会社IHI は，機械学習手法の一つであるMT法を用いた設備の異常診断に取り組んできた．この方法は，設備が正常状態であるときの稼働データを学習させ，診断時のデータがそこから離れている場合に異常と判断する手法である．しかし，設備の動作モードや外気温などの設備の動作環境が変化すると，基準となる正常状態も変化してしまうため，誤検知・未検知が発生していた．この問題を解決するために，時々刻々と変化する運転状況に適した正常状態のデータを選ぶことによって高い精度で診断を行える方法を開発した．本稿では開発した手法の概要とその検証結果を紹介する．

• 宮内健太，増田　裕，廣瀬孝行

シェールガスを代表とする非在来型ガスは，従来の天然ガスよりも多様な成分構成をもつ．そのため，特に予混合燃焼方式のガスエンジンの燃料として用いた場合，その組成によってはノッキングをはじめとした異常燃焼を起こしやすくなる．そこでシェールガスを対象に，ノッキングの予測が可能な技術を開発した．要素試験と数値解析の両面からシェールガスの自着火特性を調査し，得られたデータとAIを組み合わせて自着火遅れ時間の予測モデルを構築することで，高い精度でのノッキングの予測が可能になった．

• 大島誉寿，鈴木一将，前田宗彦，今井　済，木村憲志

ハニカムサンドイッチパネルで欠陥となる接着面剥離は，非破壊検査による構造物内部の可視化により検出できる．しかしながら不明瞭な可視化画像では，画像処理のようなルールベースの手法による自動検出は困難であった．そこで深層学習の一つであるVariational Auto-Encoder (VAE) によって，学習データに正常な製品の画像しか用意できない場合でも異常検出モデルを生成し，検査を自動化できる見込みを得た．また，独自の損失関数を定義した学習とすることで，より高精度な検出モデルを構築した．

• 粟野友貴，米倉一男，宮澤優斗

金属ミクロ組織の粒界の長さに対する粒界上に析出する炭化物の比率は，強度や寿命などの重要な機械的特性と関連性があると考えられている．従来，その比率は専門家自らが写真などから手作業で計測していたため，時間とコストを要していた．金属組織の様相は熱処理時間などで異なるため，画一的なしきい値などで粒界を自動検出することは難しい．このような課題には，近年開発されたEncoder-Decoder構造のConvolutional Neural Network (CNN)を用いることで，古典的な画像処理アルゴリズムでは判別が困難であった抽象的な特徴領域の検出が期待できる．本稿ではEncoder-Decoder構造のCNNの一つであるU-Netをベースとした構造を用いて粒界の検出を行い，予測精度が先端的な手法であるDeepLab v3+よりも約2ポイント高い約72％で予測できることを確認した．

• 川部浩隆，柴田浩意，橋本文朗，小島史生，福島　仁

世界各国の電源構成のなかで重要な役割を担っている火力発電所を運営しているお客さまを支援するため，IHIはデジタル技術を活用して，運転支援と保守支援で貢献するシステムをお客さまとともに開発している．運転支援サービスでは，IHI専門家による遠隔運転監視・指導に加えて，自動監視システムの導入によりさらなる計画外停止の回避や短縮を実現する．保守支援サービスでは，火力発電所の定期検査時に更新する範囲を最適化することを目指し，ボイラデータと運転状態解析により各部の状態を正確に評価するデジタルモデルを構築し，ボイラ耐圧部の寿命を管・部位ごとの細部まで評価する．また，更新履歴を3D図面で表現することで，把握が容易となり誤認をなくして正確な判断を導く支援をする．

• 若林良幸，赤松輝雄

近年，BIM/CIMは建設現場の生産性向上や品質管理の高度化などを目的として，導入が推進されている．BIM/CIMは，属性情報を含む3Dモデルのデジタル表現であり，時間軸を加えた施工計画や工程進捗管理など事前シミュレーションも可能である．BIM/CIMモデルと情報通信技術を組み合わせることにより，現場作業の品質支援・遠隔管理の試行も報告されている．今回，複合現実，トータルステーション測量，画像解析の各技術活用により現場で効果の確認を行った．本稿ではその内容について報告する．