Hmcomm、山形県企業局へのFAST-Dモニタリングエディションの提供を開始！水道設備の予知保全に活用

異音検知ソリューション「FAST-Dモニタリングエディション」の実証実験実施の背景

Hmcommは、山形県企業局が取り組む水道設備管理業務の効率化に関する課題を解決するために、AI（人工知能）を利用して遠隔での異音検知と監視が行える「FAST-Dモニタリングエディション」を提案してきました。

山形県企業局と2022年8月から2023年3月まで「FAST-Dモニタリングエディション」の評価利用を行った際に実際の異音を検知できた実績から、2023年度も継続して「FAST-Dモニタリングエディション」のサービス提供を行うことになりました。

山形県企業局　水道事業課　エンドースメント

送水ポンプのモニタリングにおいて、送水ポンプ室内の排水ポンプの動作音を異音として検知できたことから、故障予測や予備保全などのCBM 実現に役立つソリューションに活かせるだろうと感じています。異音検知AI を自動作成できる仕組みは他にはないが、実証実験の企画から実施まで一緒に進めてもらえるため、導入までの検討がしやすいと考えています。2023年度の実証実験を通して、さらに実績やノウハウを蓄積し、実際のCBMに活用できることに期待しています。

これによって、①設備保全業務の省力化・効率化　②音データを基にした異常早期発見の実現　③安定した品質の水道インフラのメンテナンスサービスの提供と利用者の安全確保　に繋げられると考えています。

メンテナンス業務に関する社会課題

・現場の労働力不足
現場担当者の悩みごとのトップとして現場作業員の不足がありますが、現場作業員の採用に対しては89.7%の担当者が「集まりにくい」と回答していることから、慢性的な人手不足を解消することが非常に難しいことが分かります。

ほかにも、60歳以上の作業員比率は約37.2%以上となっており定年退職の対応が必要となりますが、約77.2%の担当者からは「現場従業員の若返りが図りにくい」という悲観的な回答が出ており、抜本的な改善までは時間を要することがうかがえます。（※1）

・育成コストの高さとロスの多さ
作業員の離職率は18.7%あることから、人手不足に関する課題は採用の難しさだけにとどまらず、人材が十分に定着しないことも課題として残っています。5人に1人が離職することからも、感覚的な知識や経験が重要視される業務であるにもかかわらず、教育に関するコストで大きなロスが生じていることがうかがえます。(※2)

・抽象的なコミュニケーションの難化
外国人技能実習生のビルメンテナンス業務への受け入れは、72.2%の企業が前向きに検討中であることから、文化社会的背景などを含めてこれまで以上に多様な価値観をもった業務チームが構成されることになることがうかがえます。
「音」に関する点検項目は抽象的な表現がほとんどである反面、メンテナンス品質維持のためには、数値情報を基にした定量的なコミュニケーションを取る必要が増していくことが予想されます。(※3)

(※1): 公益社団法人全国ビルメンテナンス協会発行　ビルメンテナンス情報年鑑 2023 （第53回実態調査報告書）より抜粋
(※2): 厚生労働省　令和３年雇用動向調査結果の概要より抜粋
(※3): 公益社団法人全国ビルメンテナンス協会発行　ビルメンテナンス情報年鑑 2020 （第50回実態調査報告書） -月商1億円以上の事業所における 在留資格「特定技能」を有する外国人の受け入れ意向（「受け入れを前提に検討している」「周辺状況を調査検討中である」の計）

FAST-Dモニタリングエディションにて提供できる基本機能

①点検業務の効率化
・遠隔での点検効率アップ
現場の状況を24時間365日監視して、好きなタイミングで結果を確認することができます。SIMルータ等のネットワーク機器と組み合わせることで、普段立入が難しい場所や遠い場所も関係なく、複数場所を音によって同時に監視することができます。

・簡単に増台や撤去が可能
初期費用が最小限に抑えられることから、作業員を採用するよりも柔軟な業務対応を行うことができます。設置や設定はすべて現場作業者にて対応可能であり、現場側のペースで導入を進める事ができます。

②分析データを基にした情報共有
・分析データの可視化
AIスコアの移り変わりを時系列ごとの数値情報で確認でき、ＡＩが「いつもと違う」を検出した項目について、音の情報を目で見える形でチームメンバーに共有することができます。データを見ながら正しく情報共有ができることから、異常状態に関する暗黙知(ノウハウ)を定量的に示すことや時系列比較に役立てることができます。

・コミュニケーションの効率化
AIスコアが高いものについては、録音データをダウンロードすることができるため、故障が24時間365日いつ発生したとしても、実際の音声データを活用して関係者に説明ができます。

関連プレスリリース

・Hmcomm、安川電機との「製品完成検査におけるAI異音検知」の共同開発を開始
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000084.000033941.html

・Hmcomm、簡単にスタートできる異音検知サービス「FAST-Dモニタリングエディション」の提供を開始　～予知保全・予兆検知などのメンテナンス業務のDX化をAI異音検知技術で実現～
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000103.000033941.html

・Hmcomm、永楽電気との設備異音検知の実現に関する取り組みを開始
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000108.000033941.html

・Hmcomm、原田産業との販売に関する協業を開始
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000110.000033941.html

異音検知とは

AI異音検知とは、機械やモノ、生物が正常稼働している場合の音と、異常な状態になっている場合の発する音を機械学習させることで、安定的なモニタリング、異常発見、予兆検知などに役立てる技術です。

人が音を聞いて正常か異常かを判断する場合は、判断基準があいまいでバラツキが発生するケースや、熟練の技が必要になるなどの課題があります。 異音検知により人手によらない定量的な分析が可能となります。

熟練した職人の耳で判断している知見をAIに学習させる取り組みであり、「人の耳で聞いてわかることは、すべて検出可能」という考え方に基づいています。

音による異音検知は、工場インフラの異常検知、機械音検知をはじめとして、足音や防犯、ヒトの発する音や動物の鳴き声など、幅広い業種・業態で利用することが可能です。

異音検知プラットフォーム「FAST-D」とは

FAST-D（Flexible Anomaly Sound Training and Detection, https://fast-d.hmcom.co.jp/）とは、「ＡＩ異音検知」を利用することができるサブスクリプション型のプラットフォームです。

各業界シーンでよく使われる異音検知のAI学習モデルを「標準学習モデル」として用意し、クラウド利用で容易に異音検知サービスを利用することが可能です。各企業の現場や利用シーンに特化した異音検知を行いたい場合は、実証実験(PoC)等を行いながら最適な異音検知のAI学習モデルを作成することも可能です。

Hmcommについて

山形県企業局について

国立研究開発法人産業技術総合研究所(産総研)について

日本最大級の公的研究機関として日本の産業や社会に役立つ技術の創出とその実用化や、革新的な技術シーズを事業化するための「橋渡し」機能に注力する研究所です。
全国10か所の研究拠点で約2,000名の研究者がイノベーションを巡る環境の変化やそれらを踏まえて策定された国家戦略等に基づき、イノベーション・ナショナルシステムの中核的、先駆的な立場で研究開発を行っています。