2019年5月30日

AIにシミュレーションを組み込むことであらゆるパターンと発生確率を導き出す希少事象発見技術。NECと産総研の連携によって生まれたこの技術の詳細について、開発者の二人に話を聞きました。

学習データが「ゼロ」の状態からでも、AIを機能させる技術

― NEC‐産総研　人工知能連携研究室では、どのような研究をしているのでしょうか？

発生確率まで含めたパターン提示に成功

― 希少事象発見技術の内容について教えてください。

木佐森：シミュレータを活用することによってあらゆるパターンを想定するというのが技術の概要です。発生確率が低いため人間では見つけることができないようなパターンでも、短時間で漏れなく見つけることができます。
実は、本研究成果の第一弾として2018年の5月に光学機器設計での成功事例を プレスリリース（技術紹介）しています。望遠鏡などの光学機器設計では、複数の種類のレンズを何個も組み合わせて最適な性能バランスをつくりあげていくのですが、まれに性能低下の原因となる「迷光」という現象が発生する場合があります。これは発生確率約1億分の１といわれる不具合で、従来では熟練の専門家が1週間ほどの時間をかけて、検証作業を繰り返していました。しかし、本技術ではこの検証を約1日に短縮し、漏れなく複数の発生条件を見つけることに成功しています。
今回は、この技術をベースにしながら「発生確率」を絡めたアップデートに成功しています。網羅的に希少な事例を導き出すといっても、提示するパターンのなかには実際にはなかなか起きようのないパターンもあるでしょう。そういった実情も鑑みながら、各パターンの発生確率まで学習し、考慮できるように調整できたことが今回のアップデートです。
リスクの高低と発生確率を関連させるようになったことで、高リスクかつ高確率の事象を重点的に探索するようにAIが学習していくので、効率よくAIを稼働させることができます。もちろん、並行して確率の低いところも網羅的に探索するので、想定漏れも軽減することが可能です。パターン探索における集中と分散のバランスをとることで、より実際の運用に適したものに仕上げられたということですね。
今回のアップデートは、製鉄会社様からご提供いただいた生産プロセスのシミュレータを活用し、実証実験にも成功しています。実際に現場のご担当者様に結果をご覧いただいたところ、想定していたパターンが網羅されていることはもちろん、従来では考えつかなかったような高リスクパターンも見つかったと効果を実感していただくことができました。
前回は光学設計においてあらゆる可能性を鑑みるというシーンでの使用でしたが、今回は工場での運用ということを想定し、より発生確率が重要とされるシーンでもきちんと稼働することを確認できました。普遍的に活用できる技術をめざしているので、今回の成功は大きな収穫だったと考えています。

鷲尾：ただ単に希少事象を提示するというだけでなく、各パターンの発生確率も出せることが実証できたということには非常に大きな意味があると考えています。なぜなら、これによってリスクが計測できるようになるからです。どのくらいのリスクで、何が起きそうかが分かるということは、最終的に私たち人間が経営判断を下していくにあたって、非常に重要な指標になることでしょう。
また、光学機器の事例でも工場での事例でも、私たちは実データがまったくない「ゼロデータ」の状態から本技術の実証実験を行っています。企業様からご提供いただいたシミュレータだけをもとにして成果を出すことに成功しているということは、強調しておきたいですね。

どんなシミュレータにも対応できるプラットフォームをめざす

― どのような応用を考えていますか？。

木佐森：まずは、製造業での応用を考えています。たとえば製鉄業でいえば、工程と工程の間には中間在庫がありますが、仮に前段のスピードが速くなり、後段のスピードがそれに追いつかなければ中間在庫が溢れて生産が止まってしまいます。特に製鉄では、トラックやクレーンで運ぶような大きな在庫を保管することになりますから、こうしたパターンは致命的です。
これはいま非常に単純な例として話しましたが、本技術を活用すれば、もっと複雑な生産プロセスや工程も想定した高次元なシミュレーションをスピーディに行うことができます。数万、数十万とパターンを網羅的に考えて、私たち人間にも考えつかないような高確率なリスクを短時間で提示することができるでしょう。

鷲尾：いま産業界では少品種大量生産から多品種少量生産へのシフトが進み、製造工程や製造計画の管理は極めて複雑になっています。これまでのように一定の生産プロセスで動かしていれば済むというわけにはいかず、日々流動的な生産が求められる世界です。常に新しい局面を考えていかないといけません。過去の経験だけでは必ずしもうまく運転できるかどうかわからないなかで、今回の技術の活用が生み出す社会価値はあると考えています。
また昨今では、企業としての社会的責任について、より一層に注目されるようになりました。万が一製造において不具合を起こした際には、その責任が大きく問われます。さまざまな工程における問題点の見逃さず、一つひとつ解決していくことが、より一層に求められています。設計や製造計画の信頼性をさらに確実なものにするためにも、本技術の必要性は高まっていると考えています。

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