research 『音による故障予知の教科書たたき台：8.1 音以外のセンサーとの組み合わせ』LLMと一緒に書いてみた—AIが導く研究メモ 8. 応用・発展 8.1 音以外のセンサーとの組み合わせ 音や振動だけで故障の兆しを見つけられる場面は多いが、ひとつの観測だけに頼ると「見逃し」や「誤警報」が増えやすい。そこで役立つのがセンサーの組み合わせ（マルチモーダル・センサフュージョン）である。直感的には、耳（音）、手触り（振動）、温度計（温度）、電流計（モータ... 2025年8月28日
research 『音による故障予知の教科書たたき台：8.2 別の対象音への応用』LLMと一緒に書いてみた—AIが導く研究メモ 8. 応用・発展 8.2 別の対象音への応用 ここでは、設備や機械の「動作音」だけに限らず、さまざまな場面で音を手がかりに状態を見極める応用例と、そのための考え方を丁寧に整理する。音の異常検知は、工場の設備監視はもちろん、交通・公共空間の安全、医療・ヘルスケア、自然環境保全、家畜や製品検査など、多彩な対象に広がっている... 2025年8月28日
research 『音による故障予知の教科書たたき台：8.3 多変量時系列解析』LLMと一緒に書いてみた—AIが導く研究メモ 8. 応用・発展 8.3 多変量時系列解析 多変量時系列解析は、時間とともに変化する複数の測定量（例：振動の各軸成分、温度、電流、圧力、回転数など）を同時に扱い、互いの関係も含めて変化の仕組みを捉える考え方である。単一の指標だけでは見えない「同時に起こる変化」「先行して変わる信号」「長期的に一緒に動く関係」まで分析でき... 2025年8月28日
research 『音による故障予知の教科書たたき台：8.4 ディープラーニング応用（RNN, CNN）』LLMと一緒に書いてみた—AIが導く研究メモ 8. 応用・発展 8.4 ディープラーニング応用（RNN, CNN） ディープラーニングは、大量のデータから自動的に特徴を学び取り、複雑なパターンを見つける手法である。ここでは、時間に沿って変化するデータを扱うのに強いRNN（再帰型ニューラルネットワーク）と、並び（配列）の近い部分から特徴を抜き出すのに強いCNN（畳み... 2025年8月28日
research 『音による故障予知の教科書たたき台：8.5 エッジAI実装』LLMと一緒に書いてみた—AIが導く研究メモ 8. 応用・発展 8.5 エッジAI実装 エッジAIとは、センサーの近くや現場側の装置（ゲートウェイ、産業PC、マイコンなど）でAIの推論を実行する考え方である。 クラウドに全データを送って判断を待つのではなく、現場で即時に処理するため、遅延が小さく、通信量や通信費を抑え、ネットワーク断にも強いのが要点になる。 製造で... 2025年8月28日
research 『音による故障予知の教科書たたき台：8.6 実際の産業適用事例』LLMと一緒に書いてみた—AIが導く研究メモ 8. 応用・発展 8.6 実際の産業適用事例 本節では、製造現場やインフラで実際に稼働している異常検知・予知保全の適用事例を、センサー種別や運用形態（エッジ/クラウド）と結びつけて具体的に解説する。 まず、音響AIによる設備の異音検知は、熟練者の聴音に依存していた点検・検査を置き換え、加工音や打音、稼働音から異常音を自... 2025年8月28日
research 『音による故障予知の教科書たたき台：8.7 スマートファクトリー構想』LLMと一緒に書いてみた—AIが導く研究メモ 8. 応用・発展 8.7 スマートファクトリー構想 スマートファクトリーは、工場の設備や基幹システム（ERP）・製造実行システム（MES）をネットワークで結び、IoTやAIで得たデータを基に生産性・品質・コストを継続的に改善していく工場のあり方を指す。単に最新機器を入れることではなく、計測・可視化・分析・最適化・自動化... 2025年8月28日
research 『音による故障予知の教科書たたき台：8.8 将来の発展可能性』LLMと一緒に書いてみた—AIが導く研究メモ 8. 応用・発展 8.8 将来の発展可能性 故障予知は、単なる「壊れる前に気づく」から、「壊さない運用を設計できる」へと発想が広がっている。今後の方向性を一言で言えば、データの集め方と扱い方、判断の仕方、現場への組み込み方が一体化し、早く正確で説明可能、しかも省エネで安全な予知へ進化していく、という流れである。鍵になる... 2025年8月28日
