ブリスコラ、共同でセンサデータ機械学習検証システムを構築

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ブリスコラ、共同でセンサデータ機械学習検証システムを構築


掲載日:2014/02/14


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 株式会社ブリスコラは、住友精密工業株式会社(住友精密)とともに、ビッグデータのリアルタイム分析基盤「Jubatus」を活用したセンサデータ機械学習検証システムを構築したと発表した。

 「Jubatus」は、NTTソフトウェアイノベーションセンタと株式会社Preferred Infrastructure(PFI)が共同開発し、オープンソースソフトウェアとして公開しているビッグデータ向けのリアルタイム分散機械学習基盤。

 同検証システムでは、住友精密が提供するビニールハウス温度管理サービスにおいて、各センサユニットから得られたセンサデータを対象に、同基盤によって機械学習(人間が事例から学ぶのと似たようなデータからの学習をコンピュータで可能にしようとする技術・手法)することで、個々のビニールハウスにおける季節ごとの異常値の自動検知や適した温度管理の自動設定など、データ分析を高度化させることで、サービス価値の向上や競合他社との差別化を図るという。

 ビニールハウス温度管理サービスは、観測した温度と設定したしきい値と比較して、異常を自動的に検知し、異常検知時に警告メールが生産者、管理者に送信されるサービス。従来の方法は、しきい値の設定が年間を通じ同一条件のため、季節ごとに適したしきい値を設定できないことや、個々のビニールハウスの環境(設備環境、稼働環境、設備の状態変化、運転条件など)に応じた異常検知が困難なこと、設定したしきい値が適切とは言えないことなどが課題だったとしている。

 今回、同サービスにおいて、データの集合体から外れ値を自動検知する“Anomaly”(「Jubatus」の外れ値検知機能)により行なった検証の結果、同サービスの大量データの中から、異常値とみなされるデータを同基盤が自動的に検知し、その学習成果に基づき新たな観測データから異常を検知したほか、月ごとに異なる異常値を検知したと伝えている。

 今後、同検証結果を踏まえ、検証対象、分析アルゴリズムを増やし、異常検知の精度向上を図っていく予定だとしている。

 なお、同検証システムの構築にあたっては、PFIとの連携のもと、プロジェクトを推進したと伝えている。



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