実践例20選から学ぶ産業現場AI異常検知の方式選定法【入門】
～各種判定手法の原理イメージと実践事例20選～
受講可能な形式：【ライブ配信(見逃し配信付)】のみ
振動・画像・各種時系列データなど、自社の製造現場で取得できるデータは、どのようなAI・機械学習手法で異常検知・予知に活用できるのか。
摩耗限界予測、折損予兆検知、機器電源停止の事前予知、配線ゆるみ検知、スポット溶接異常検知、画像による異常検知、コンクリート練り混ぜ固さ予知、ひび割れ検出など、産業現場での20の実践事例をもとに、各種判定手法を整理・体系的に解説。
異常検知から異常予知へと進化する技術の潮流を踏まえながら、自社で保有するデータに適したAI・機械学習手法を具体的に考えていくための道標となるセミナーです。
【項目】※クリックするとその項目に飛ぶことができます
セミナー趣旨
近年AI機械学習がITから産業へ広がってきて，産業設備や製造現場における保全管理などに応用が急増しています。巷にはAI機械学習のハウツー本や開発ソフトがあふれていますが，なりより実際に現場に実装した事例を知ることが重要です。しかし，これまでの書籍やセミナーでは，実際の事例を広くサーベイして，AI機械学習手法別に整理して紹介するものは少ないと思います。
統計・機械学習・AIの手法別と振動・画像・時系列のデータ表現別に我が国の産業現場への実践例を150例文献調査してその中から20例を紹介します。最初に，各手法に分類してそのしくみを直感的に解説したあと，具体的な工場現場や産業設備などへの実践例に対応させて説明展開します。その結果，単に他者事例を知るのみならず，受講者がもつ各課題に最も合う手法とデータ表現へのヒントが得られることを狙いとしています。
本セミナーの重要な視点は，定番手法・アルゴリズムが，どのように産業現場の様々な異常現象や時系列データに対して適用されているかを関連付けることです。それにより，類似するAI機械学習応用事例の中から実現可能なケースとして受講者が自己の課題にタックルする勇気を持っていただくことです。
もう一つの重要な視点は，異常検知から異常予知への進化です。このセミナーでは，なるべく予知を目指した事例を多く含めました。最後に，生成AIのTransformerニューラルネットの最先端予知事例を紹介します。魔法のように未来を予言できませんが，予兆がどの時点でどこのデータ部分で始まったのかを定量化できるAttention値なるものを紹介します。
講師は，メーカ技術者，大学教授，コンサルと長年にわたり統計，機械学習，AI応用の実務経験があります。各種手法を分類して原理しくみと現場適用との魔の川を渡った豊富な経験を通じて，これから試してみようとする現場技術者に寄り添い，実践試行する勇気をもってもらえる入門コースです。
統計・機械学習・AIの手法別と振動・画像・時系列のデータ表現別に我が国の産業現場への実践例を150例文献調査してその中から20例を紹介します。最初に，各手法に分類してそのしくみを直感的に解説したあと，具体的な工場現場や産業設備などへの実践例に対応させて説明展開します。その結果，単に他者事例を知るのみならず，受講者がもつ各課題に最も合う手法とデータ表現へのヒントが得られることを狙いとしています。
本セミナーの重要な視点は，定番手法・アルゴリズムが，どのように産業現場の様々な異常現象や時系列データに対して適用されているかを関連付けることです。それにより，類似するAI機械学習応用事例の中から実現可能なケースとして受講者が自己の課題にタックルする勇気を持っていただくことです。
もう一つの重要な視点は，異常検知から異常予知への進化です。このセミナーでは，なるべく予知を目指した事例を多く含めました。最後に，生成AIのTransformerニューラルネットの最先端予知事例を紹介します。魔法のように未来を予言できませんが，予兆がどの時点でどこのデータ部分で始まったのかを定量化できるAttention値なるものを紹介します。
講師は，メーカ技術者，大学教授，コンサルと長年にわたり統計，機械学習，AI応用の実務経験があります。各種手法を分類して原理しくみと現場適用との魔の川を渡った豊富な経験を通じて，これから試してみようとする現場技術者に寄り添い，実践試行する勇気をもってもらえる入門コースです。
セミナープログラム
１．産業現場の異常検知・予知
1.0 異常検知・予知の基礎
1.1 産業現場データの現実
1.2 手法の分類：統計解析・機械学習・AI学習
２．統計判定
2.0 統計判定の基礎
例 01 重回帰による電動プレス型エッジ摩耗の限界検知
例 02 マハラノビス距離によるエンドミル工具の摩耗予測
例 03 ガウス過程回帰による機器電源停止の発生事前予知
３．画像判定
3.0 ニューラルネットの基礎
例 04 基本ニューラルネットによる部品組込み異常検知
例 05 画像CNNによるアルミホイール微細鋳巣検知
例 06 基盤画像モデルによる樹脂線材の断面異常検知
例 07 画像と負荷によるコンクリート練り混ぜ固さ予知
４．周波数判定
4.0 周波数判定の基礎
例 08 音波の深層学習による土木掘削ドリル折損予兆検知
例 09 微細放電電流スペクトルによる機器電源配線ゆるみ検知
例 10 特徴周波数抽出による押出成形機ギア摩耗限界予知
例 11 振動加速度のTree分類によるスポット溶接異常検知
５．履歴判定
5.0 時系列ニューラルネットLSTMの基礎
例 12 LSTMによる設備例外運転の発生予測
例 13 LSTM/AEによるコンベア駆動異常予知
例 14 LSTM/AEによる建機油圧異常予知
６．波形判定
6.0 波形切り出しの基礎
例 15 shapelets法によるエレベータ開閉異常検知
例 16 Discord法によるバルブ開閉電流異常検知
例 17 トルク波形深層学習による射出成型機リング摩耗予知
７．出現判定
7.0 Transformerニューラルネットの基礎
例 18 Transformerによるオフィス空調負荷の特異日検知
例 19 Transformerによる路面画像系列から凍結直前予知
例 20 Attention機構によるコンクリート壁面ひび割れ検出
８．まとめと質疑応答
1.0 異常検知・予知の基礎
1.1 産業現場データの現実
1.2 手法の分類：統計解析・機械学習・AI学習
２．統計判定
2.0 統計判定の基礎
例 01 重回帰による電動プレス型エッジ摩耗の限界検知
例 02 マハラノビス距離によるエンドミル工具の摩耗予測
例 03 ガウス過程回帰による機器電源停止の発生事前予知
３．画像判定
3.0 ニューラルネットの基礎
例 04 基本ニューラルネットによる部品組込み異常検知
例 05 画像CNNによるアルミホイール微細鋳巣検知
例 06 基盤画像モデルによる樹脂線材の断面異常検知
例 07 画像と負荷によるコンクリート練り混ぜ固さ予知
４．周波数判定
4.0 周波数判定の基礎
例 08 音波の深層学習による土木掘削ドリル折損予兆検知
例 09 微細放電電流スペクトルによる機器電源配線ゆるみ検知
例 10 特徴周波数抽出による押出成形機ギア摩耗限界予知
例 11 振動加速度のTree分類によるスポット溶接異常検知
５．履歴判定
5.0 時系列ニューラルネットLSTMの基礎
例 12 LSTMによる設備例外運転の発生予測
例 13 LSTM/AEによるコンベア駆動異常予知
例 14 LSTM/AEによる建機油圧異常予知
６．波形判定
6.0 波形切り出しの基礎
例 15 shapelets法によるエレベータ開閉異常検知
例 16 Discord法によるバルブ開閉電流異常検知
例 17 トルク波形深層学習による射出成型機リング摩耗予知
７．出現判定
7.0 Transformerニューラルネットの基礎
例 18 Transformerによるオフィス空調負荷の特異日検知
例 19 Transformerによる路面画像系列から凍結直前予知
例 20 Attention機構によるコンクリート壁面ひび割れ検出
８．まとめと質疑応答
［キーワード］異常検知，異常予知，統計，機械学習，AI
セミナー講師
N研究所(株) 代表取締役社長 ／ 元岐阜大学 工学部 電気電子情報工学科 教授
博士（工学） 蜷川 忠三 氏
［専門］
機械学習，電力工学，制御工学
［略歴］
米国University of Washington大学院卒。三菱重工業技監，岐阜大学電気電子工学科教授，スマートグリッド講座特任教授を経て，現在研究受託会社N研究所（株）代表。博士（工学），NEDO有識者委員，電気学会スマートグリッド技術委員会（SGTEC）委員，元日本冷凍空調工業会パッケージエアコン技術委員長。
［執筆］
和英専門書9冊，学術論文110編。
代表著書は，「AI時系列制御解析」（コロナ社），「仮想発電システムの構築技術」（オーム社）等。
「分散型ビル空調IoT･AI制御」（技報堂出版，2021年）
博士（工学） 蜷川 忠三 氏
［専門］
機械学習，電力工学，制御工学
［略歴］
米国University of Washington大学院卒。三菱重工業技監，岐阜大学電気電子工学科教授，スマートグリッド講座特任教授を経て，現在研究受託会社N研究所（株）代表。博士（工学），NEDO有識者委員，電気学会スマートグリッド技術委員会（SGTEC）委員，元日本冷凍空調工業会パッケージエアコン技術委員長。
［執筆］
和英専門書9冊，学術論文110編。
代表著書は，「AI時系列制御解析」（コロナ社），「仮想発電システムの構築技術」（オーム社）等。
「分散型ビル空調IoT･AI制御」（技報堂出版，2021年）
セミナー受講料
55,000円
定価：本体50,000円＋税5,000円
E-Mail案内登録なら、2名同時申込みで1名分無料
1名分無料適用条件
※2名様ともE-Mail案内登録が必須です。
2名様以降の受講者は、申込み前にE-Mail案内登録をお済ませください。
※同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。
※3名様以上のお申込みの場合、１名あたり定価半額で追加受講できます。
※請求書（クレジットカード決済の場合は領収書）は、代表者にS&T会員マイページにて発行いたします（PDF）。
※請求書および領収証は1名様ごとに発行可能です。
(申込みフォームの通信欄に「請求書１名ごと発行」と記入ください。)
※他の割引は併用できません。
2名様以降の受講者は、申込み前にE-Mail案内登録をお済ませください。
※同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。
※3名様以上のお申込みの場合、１名あたり定価半額で追加受講できます。
※請求書（クレジットカード決済の場合は領収書）は、代表者にS&T会員マイページにて発行いたします（PDF）。
※請求書および領収証は1名様ごとに発行可能です。
(申込みフォームの通信欄に「請求書１名ごと発行」と記入ください。)
※他の割引は併用できません。
2名で55,000円 (2名ともE-Mail案内登録必須／１名あたり定価半額の27,500円)
3名で82,500円 (2名ともE-Mail案内登録必須／１名あたり定価半額の27,500円)
3名で82,500円 (2名ともE-Mail案内登録必須／１名あたり定価半額の27,500円)
| テレワーク応援キャンペーン(1名受講)【オンライン配信セミナー受講限定】 |
8月1日からの1名申込み： 受講料 44,000円(E-Mail案内登録価格 42,020円)
定価：本体40,000円＋税4,000円
E-Mail案内登録価格：本体38,200円＋税3,820円
※１名様でオンライン配信セミナーを受講する場合、上記特別価格になります。
※他の割引は併用できません。
主催者
開催場所
全国
受講について
特典
ライブ配信受講に加えて、見逃し配信でも以下期間中に視聴できます
【見逃し配信の視聴期間】2026年9月16日(水)PM～9月25日(金)まで
※このセミナーは見逃し配信付です。セミナー終了後も繰り返しの視聴学習が可能です。
※ライブ配信を欠席し見逃し配信の視聴のみの受講も可能です。
※見逃し配信は原則として編集は行いません。
※視聴準備が整い次第、担当から視聴開始のご連絡をいたします。
配布資料
PDFテキスト(印刷可)
※開催2日前を目安に、弊社HPのマイページよりダウンロード可となります。
※ダウンロード期限：見逃し配信 終了日まで
オンライン配信
ZoomによるLive配信 ►受講方法・接続確認（申込み前に必ずご確認ください）
アーカイブ配信 ►受講方法・視聴環境確認（申込み前に必ずご確認ください）
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