時系列データで故障を予知！AWSのS3×SageMakerで学ぶ実践AI入門レポート

2025年5月18日 2025年5月18日

1.はじめに

1.1 レポートの目的

時系列データを活用した機械の故障予知システムの構築手順を、初心者にもわかりやすく解説することを目的としています。特に、クラウドサービスであるAmazon Web Services（AWS）を利用し、実際にデータの準備から機械学習モデルの作成、予測、結果の活用までの一連の流れを具体的に説明します。専門用語については初めての方でも理解できるように丁寧に解説し、各ステップで必要な操作や注意点を具体例とともに紹介します。

※本ページは、AIの活用や研究に関連する原理・機器・デバイスについて学ぶために、個人的に整理・記述しているものです。内容には誤りや見落としが含まれている可能性もありますので、もしお気づきの点やご助言等ございましたら、ご連絡いただけますと幸いです。

※本ページの内容は、個人的な学習および情報整理を目的として提供しているものであり、その正確性、完全性、有用性等についていかなる保証も行いません。本ページの情報を利用したこと、または利用できなかったことによって発生した損害（直接的・間接的・特別・偶発的・結果的損害を含みますが、これらに限りません）について、当方は一切責任を負いません。ご利用は利用者ご自身の責任でお願いいたします。

2. 必要な準備

2.1 AWSアカウントの作成方法

AWS（Amazon Web Services）は、インターネット経由で様々なITリソースを利用できるクラウドサービスです。AWSを利用するためには、まずアカウントを作成する必要があります。

2.1.1 アカウント作成の流れ

AWS公式サイト（https://aws.amazon.com/）にアクセスします。
「AWSアカウントを作成」ボタンをクリックします。
メールアドレスやパスワード、アカウント名などを入力します。
支払い情報（クレジットカードなど）を登録します。無料枠もありますが、本人確認のためにカード登録が必要です。
電話番号による認証を行います。
アカウントタイプ（個人またはビジネス）を選択し、必要事項を入力します。

2.1.2 注意点

アカウント作成後、最初の12か月間は「無料利用枠」が適用されますが、利用量によっては課金が発生することもあるので注意してください。
パスワードや認証情報は厳重に管理しましょう。

2.2 AWSの主要サービスの説明

AWSには多くのサービスがありますが、故障予知システムの構築には主に以下のサービスを利用します。

2.2.1 Amazon S3（Simple Storage Service）

S3は、ファイルやデータを保存するためのクラウドストレージサービスです。ExcelファイルやCSVファイル、画像、ログデータなど、様々な形式のデータを安全に保存できます。今回のプロジェクトでは、時系列データをS3に保存し、後で分析に利用します。

2.2.2 Amazon SageMaker

SageMakerは、AWSが提供する機械学習用のサービスです。データの準備、モデルの作成・学習、予測、評価までを一貫して行うことができます。プログラムの知識がなくても使える「SageMaker Canvas」や、Pythonコードを書いて本格的な分析ができる「ノートブックインスタンス」など、用途に応じた使い方が可能です。

2.3 必要な権限（IAMロールやアクセス権限について）

AWSでは、セキュリティのために「IAM（Identity and Access Management）」という仕組みでユーザーやサービスごとに細かく権限を設定します。

2.3.1 IAMユーザーとロールの違い

IAMユーザー：AWSアカウント内で作成する個別のユーザー。各ユーザーごとにアクセス権限を設定できます。
IAMロール：AWSサービス（例：SageMaker）が別のサービス（例：S3）にアクセスするための「役割」です。たとえば、SageMakerがS3のデータを読み書きするには、適切なロールが必要です。

2.3.2 権限設定のポイント

S3のデータを操作するためには、「AmazonS3FullAccess」や「AmazonS3ReadOnlyAccess」などの権限が必要です。
SageMakerを利用するには、「AmazonSageMakerFullAccess」などの権限を割り当てます。
最初は管理者権限（AdministratorAccess）で始めてもよいですが、実運用では必要最小限の権限に絞ることが推奨されます。

3. データの準備

3.1 時系列データとは

時系列データとは、時間の経過に沿って記録されたデータのことです。たとえば、工場の機械から1分ごとに温度や振動を計測したデータや、毎日の売上データなどが該当します。時系列データは、時間軸に沿った変化やパターンを分析するのに適しています。

3.1.1 具体例

工場のモーターの温度を1分ごとに記録したデータ
発電所の出力電力を10秒ごとに記録したデータ
センサーで取得した気温や湿度の毎時データ

3.2 データ形式と整理方法

時系列データを機械学習で活用するには、データを一定の形式で整理する必要があります。

3.2.1 基本的なデータの構成

一般的には、以下のような列（カラム）を持つCSVファイルやExcelファイルが利用されます。

日時：データが記録された日時（例：2024-05-01 12:00:00）
センサー値：温度、振動、圧力などの計測値
故障有無：その時点で機械が正常か故障しているかを示す情報（例：0=正常、1=故障）

3.2.2 データ整理のポイント

日時は「年-月-日時:分:秒」の形式で統一しましょう。
センサー値は数値データとして記録します。欠損値や異常値は事前に確認しておきましょう。
故障有無は「0」「1」などの数値で表現すると機械学習で扱いやすくなります。

3.3 データをAmazon S3に保存する手順

3.3.1 S3バケットの作成

AWSマネジメントコンソールにログインします。
「S3」を検索してサービスを開きます。
「バケットを作成」ボタンをクリックします。
バケット名（例：my-failure-prediction-data）を入力し、リージョンを選択します。
必要に応じて公開設定やバージョニングなどを設定しますが、初心者はデフォルトのままで問題ありません。

3.3.2 ファイルのアップロード

作成したバケットをクリックして開きます。
「アップロード」ボタンをクリックし、用意したCSVファイルやExcelファイルを選択します。
画面の指示に従ってアップロードを完了させます。

3.3.3 アップロード時の注意点

ファイル名やフォルダ構成は、後で分かりやすいように整理しましょう（例：data/2024/05/sensor_data.csv）。
データに個人情報が含まれる場合は、プライバシー保護に配慮してください。

4. SageMakerの環境構築

4.1 SageMakerとは

SageMakerは、AWSが提供する機械学習のための統合プラットフォームです。データの準備からモデルの作成、学習、評価、運用までを一つのサービスで行うことができます。専門的なプログラミング知識がなくても使える「SageMaker Canvas」や、Pythonなどで本格的な分析ができる「ノートブックインスタンス」など、用途に合わせて選択できます。

4.1.1 SageMakerでできること

データの取り込み・前処理
機械学習モデルの作成・学習
モデルの評価・改善
作成したモデルを使った予測
モデルの運用・管理

4.2 SageMakerノートブックインスタンスやCanvasの起動方法

4.2.1 ノートブックインスタンスの起動

AWSマネジメントコンソールで「SageMaker」を検索して開きます。
左側メニューから「ノートブックインスタンス」を選択します。
「ノートブックインスタンスの作成」ボタンをクリックします。
インスタンス名やインスタンスタイプ（ml.t2.mediumなど）を選択します。初心者は小規模なインスタンスで十分です。
IAMロールを選択または新規作成します。S3へのアクセス権限を持つロールが必要です。
作成後、インスタンスが「InService」状態になったら「Jupyterを開く」ボタンでノートブック環境にアクセスできます。

4.2.2 SageMaker Canvasの起動

SageMakerのトップページで「Canvas」を選択します。
初回利用時はセットアップが必要です。画面の指示に従って設定します。
Canvasの画面から「新しいワークブック」を作成し、分析を開始できます。

4.3 S3とSageMakerの連携方法

SageMakerノートブックやCanvasからS3バケット内のデータを直接読み込むことができます。
データのパス（例：s3://my-failure-prediction-data/sensor_data.csv）を指定して読み込みます。
IAMロールにS3へのアクセス権限があることを確認してください。

5. 機械学習モデルの作成

5.1 機械学習モデルの基本的な考え方

5.1.1 入力と出力

入力（特徴量）：モデルに与えるデータ。今回の場合は、温度や振動などのセンサー値や日時情報など。
出力（目的変数）：モデルが予測する値。今回は「故障有無」（0または1）です。

5.1.2 学習の流れ

過去のデータ（入力と出力のセット）を使ってモデルを学習させます。
学習したモデルに新しいデータを入力すると、故障の可能性を予測します。

5.2 SageMakerでの自動機械学習（AutoMLやCanvasを使った方法）の概要

5.2.1 AutoMLとは

AutoML（自動機械学習）は、専門知識がなくてもデータの分析やモデル作成を自動で行ってくれる仕組みです。SageMaker Canvasは、AutoMLの機能をGUI（グラフィカルユーザーインターフェース）で提供しており、マウス操作だけでモデル作成が可能です。

5.3 データを読み込んでモデルを作成する手順

5.3.1 Canvasでの手順

Canvasの画面で「データセットを追加」をクリックします。
S3バケットから先ほどアップロードしたCSVファイルを選択します。
データを確認し、不要な列があれば削除します。
「新しいモデルを作成」ボタンをクリックし、モデル名を入力します。
予測したい項目（この場合は「故障有無」）を選択します。
「モデルを作成」ボタンをクリックすると、自動で最適なモデルが作成されます。

5.3.2 ノートブックでの手順（概要）

PythonのコードでS3からデータを読み込みます。
必要に応じてデータの前処理（欠損値の補完や異常値の除去）を行います。
機械学習用のライブラリ（例：scikit-learnやXGBoostなど）を使ってモデルを作成します。
学習データと評価データに分割し、モデルを学習させます。

5.4 モデルの学習と評価の流れ

モデル作成後、自動的にデータの一部を使ってモデルの精度を評価します。
「正解率」や「再現率」などの指標で、どれくらい正確に故障を予測できているかを確認します。
精度が低い場合は、データの質や量を見直したり、特徴量を追加・削除することで改善できます。

6. 故障予知の実施

6.1 作成したモデルを使って新しいデータから故障を予測する手順

6.1.1 Canvasの場合

新しいデータ（例：最新のセンサー値をまとめたCSVファイル）をS3にアップロードします。
Canvasの画面で「予測」タブを選択し、モデルに新しいデータを入力します。
モデルが各データ行ごとに「故障の可能性（0または1）」を予測してくれます。

6.1.2 ノートブックの場合

学習済みモデルをロードします。
新しいデータを読み込み、同じ前処理を適用します。
モデルにデータを入力し、予測結果を取得します。

6.2 予測結果の見方や活用方法

予測結果は「0（正常）」または「1（故障）」のような形式で出力されます。
予測確率（例：故障の確率が80%）として出力される場合もあります。
故障の可能性が高いデータに対して、事前に点検や部品交換を行うことで、実際の故障を防ぐことができます。

6.3 モデルの精度や注意点

モデルの精度は「正解率」や「再現率」などで評価します。正解率が高くても、実際の運用では「誤検知」や「見逃し」に注意が必要です。
データの偏りや、センサーの異常値が含まれている場合は、モデルの精度が下がることがあります。
定期的に新しいデータでモデルを再学習することで、精度を維持できます。

7. 結果の確認と活用

7.1 予測結果をどのように確認するか

Canvasやノートブックの画面で、各データ行ごとに予測結果を確認できます。
予測結果をCSVファイルとしてダウンロードし、Excelなどでさらに分析することも可能です。

7.2 結果を業務や現場でどのように活用できるか

7.2.1 具体的な活用例

故障の可能性が高い機械をリストアップし、優先的に点検・メンテナンスを実施する。
故障予測の結果を現場の担当者に通知し、迅速な対応を促す。
定期的なレポートとして経営層に提出し、設備投資や保守計画の判断材料とする。

7.2.2 注意点

予測はあくまで「確率」に基づくものであり、100%の確実性はありません。
モデルの予測精度を定期的に確認し、必要に応じて改善しましょう。

8. よくあるトラブルと対策

8.1 データがうまく読み込めないとき

ファイル形式（CSVやExcel）が正しいか確認しましょう。
列名やデータの区切り文字（カンマやタブ）が一致しているか確認します。
S3のパスやアクセス権限が正しいか見直しましょう。

8.2 モデル作成が失敗する場合

データに欠損値や異常値が多く含まれていないか確認します。
入力データの型（数値や文字列）が正しいか確認します。
モデル作成時の設定（予測対象の列や特徴量の選択）が適切か見直しましょう。

8.3 予測結果が思ったようにならない場合

学習データと新しいデータの内容や分布が大きく異なっていないか確認します。
データの量が少ない場合は、追加データを収集して再学習しましょう。
特徴量（入力データの列）を増やしたり減らしたりして、モデルの改善を試みましょう。

9. まとめと今後のステップ

9.1 今回学んだことのまとめ

本レポートでは、AWSのサービスを活用して時系列データから故障予知モデルを構築する流れを解説しました。データの準備からS3への保存、SageMakerによるモデル作成、予測、結果の活用まで、初心者でも実践できる手順を具体的に紹介しました。機械学習の基本的な考え方や、AWSの主要サービスの使い方、トラブル時の対策なども網羅しています。

9.2 さらに学びたい場合の参考情報や次のステップ

AWS公式ドキュメントやチュートリアル（https://aws.amazon.com/jp/getting-started/）
機械学習の基礎を学べるオンライン講座（Coursera、Udemy、AWS Skill Builderなど）
Pythonやデータ分析の基礎知識を身につける
実際の現場データを使った応用事例に挑戦する
SageMaker Studioなど、より高度な分析環境の利用

本レポートが、皆様の現場での故障予知システム導入の第一歩となることを願っています。今後も新しい技術や知識を積極的に取り入れ、より安全で効率的な設備管理を目指してください。