平成29年度研究外部評価（事前評価）

整理番号	テーマ名	評価点	総合評価
17-P2	機械学習を用いた異常検知技術の実用化	17.0	Ｂ
研究期間	平成30年度～平成31年度（2ヵ年）
研究概要	機械学習（深層学習等）による工作機械などの異常検知技術の高精度化、高機能化を図るため、異常データを多数取得できない場合やさまざまな使用環境にも対応できる異常検知手法を開発し、実際の環境で設置された装置上での実用化を目指す。
外部評価委員のコメント
・ニーズ、応用範囲の広いテーマだと思います。大変期待しています。
・ぜひ実用化をお願いします。
・設備監視、予防、予知保全として、展開が期待できるテーマです。
・機械装置において故障予測ができれば、生産ラインを止めることなく、製造メーカにおいてもさらなるビジネス拡大が期待できると思います。
・リスク管理のひとつである「異常が起きるか？」という予測は非常にニーズが高いです。研究成果に大いに期待します。
・最新の深層学習への取り組みとして研究を深めてください。複数のセンシングデータと複数の機械動作の関係性を明確化して、実現レベルに到達することを期待します。
・IoTの利用として非常に面白い研究であると思います。この研究成果は医療関係にも応用でき、将来確実に社会への貢献が見込まれると考えています。
・機械装置の故障と環境の異常の区別ができるような仕組みがあればさらによいと思います。
・異常検知目標は妥当か、その定義の明確化が必要です。しきい値設定に関わらず、判定可能にすることが望ましいです。