はじめに
これは、機械の「いつ壊れそうか」を音から見つけるための入門書のたたき台です。手元に専門書がなかったので、生成AI（LLM）とこれまでの知識を合わせて、まずは形にしてみました。実際の現場では、機械の種類や置かれた環境で最適なやり方が変わります。ここに書く内容は出発点です。まちがいがあれば直し、より良い方法があれば取り入れて、少しずつ育てていきます。
音を使う良さは、触れずに後から取り付けやすいこと、広い範囲を一度に見張れることです。一方で、周りの雑音に弱かったり、機械の動かし方が変わると精度が落ちたりします。だからこそ、振動・温度・電流など、他のセンサーと組み合わせる判断も大切です。ここでは、基本の考え方から、実験の進め方、特徴量（スペクトログラムやMFCCなど）、学習の方法（Isolation Forest、One-Class SVMなど）、評価やしきい値の決め方、エッジやクラウドへの実装まで、手を動かしやすい順番で説明します。マイクの選び方・置き方、ノイズ対策、データが少ない時の工夫、誤検知への向き合い方、音を集めるときのプライバシー配慮など、よくつまずく点も具体的に触れます。
以下に現時点の目次案を貼ります。今後の更新で変わることがあります。
目次案
1. 背景と動機付け
1.1 故障が機械に及ぼす影響例（生産ライン停止、安全事故、コスト増など）
1.2 機械のメンテナンス方法（予防保全・事後保全・予知保全の違い）
1.3 故障発生前に分かる兆候として音に注目する理由
1.4 他のセンシング手法（振動、温度、電流など）との比較
1.5 点検の自動化・省力化における意義
1.6 音による非接触・非破壊検査技術の利点と制約
1.7 産業界で用いられる具体的な事例（鉄道、製造業など）
1.8 故障予知による社会的・経済的な波及効果
1.9 研究や開発での倫理的注意（誤検知リスクやプライバシー）
1.10 音データを使う研究の歴史や発展の流れ
1.11 身近な例（自転車や換気扇の異音など）
2. 音データの基礎知識
2.1 音波とは何か（縦波・横波、伝わり方）
2.2 周波数（Hz）の意味と人間の可聴範囲
2.3 振幅（音の大きさ）・波形の概念
2.4 音の高さと大きさの違いと聴こえ方
2.5 サンプリング周波数と記録精度
2.6 データ形式（WAV, MP3, PCM等）と特徴
2.7 波形表示やオシロスコープの例
2.8 モノラルとステレオの違い
2.9 データのビット深度と音質の関係
2.10 録音機器とマイクの種類
2.11 実機録音時の注意点（距離、雑音、環境音）
3. 基本的な信号処理手法
3.1 アナログ音声をデジタル化する流れ（A/D変換）
3.2 サンプリング定理（標本化定理）
3.3 量子化とビット深度
3.4 離散フーリエ変換（DFT）と高速フーリエ変換（FFT）
3.5 時間波形と周波数成分の関係
3.6 短時間フーリエ変換（STFT）の原理
3.7 スペクトログラムの作成と読み方
3.8 パワースペクトルの意味
3.9 フィルタ処理（ローパス・ハイパス等）
3.10 エンベロープ抽出
3.11 ゼロ交差率の活用例
4. データ前処理
4.1 ノイズ除去（フィルタ、平均減算）
4.2 正規化・標準化
4.3 ウィンドウ処理による分割
4.4 音量調整（増幅・減衰）
4.5 欠損データ処理
4.6 データのシャッフル
4.7 ラベル付け方法
4.8 データ拡張（ノイズ付加、ピッチシフト）
4.9 クラス不均衡への対処
4.10 波形やスペクトログラムの可視化
4.11 特徴量抽出用配列への変換
5. 特徴量抽出
5.1 平均、最大、最小、標準偏差などの統計量
5.2 周波数領域でのピーク検出
5.3 バンドエネルギー
5.4 MFCC（メル周波数ケプストラム係数）
5.5 ゼロ交差率
5.6 スペクトル重心
5.7 RMS（実効値）
5.8 アタック・リリース解析
5.9 短時間エネルギー
5.10 ピッチ推定
5.11 特徴量の組み合わせ設計
6. 故障予知のアプローチ
6.1 正常・異常の定義
6.2 教師あり・教師なし学習の使い分け
6.3 異常検知（クラスタリング型手法）
6.4 分類器による正常/異常判定
6.5 データセット分割（train/validation/test）
6.6 クロスバリデーション
6.7 Isolation Forest
6.8 One-Class SVM
6.9 閾値設定の方法
6.10 シミュレーションデータの活用
6.11 アンサンブル学習の概要
7. 機械学習の基本
7.1 機械学習とAIの違い
7.2 教師あり／教師なしの概要
7.3 アルゴリズム例（決定木、SVM等）
7.4 ニューラルネットワークの基礎構造
7.5 過学習と汎化性能
7.6 評価指標（精度、再現率、F値、AUC）
7.7 モデル構築から評価までの流れ
7.8 学習に必要なデータ量とデータ拡張
7.9 スケーリングと正規化
7.10 モデル保存・再利用
7.11 ハイパーパラメータ調整法
8. 応用・発展
8.1 音以外のセンサーとの組み合わせ
8.2 別の対象音への応用
8.3 多変量時系列解析
8.4 ディープラーニング応用（RNN, CNN）
8.5 エッジAI実装
8.6 実際の産業適用事例
8.7 スマートファクトリー構想
8.8 将来の発展可能性
※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。
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