HOUSEI株式会社（以下HOUSEI、本社：東京都新宿区、代表：管祥紅）は「機器又は機器を構成する部品の劣化度あるいは新鮮度を、機械学習を利用して予測する技術」に関しての特許を取得したことを23年3月20日、プレスリリースで公表すると22日には同社の株価がストップ高となった。
この特許、実体寿命や設定寿命を迎えていない予測対象物に対し、予測精度の低下を抑制可能な学習処理装置、方法、プログラムを提供するのが発明の目的で、決まった時期に機器を交換する従来の対応から、機器の寿命をAIで予測して予定より早く壊れそうなものを交換する「パターン処理」を実現させるという。
実際の機器の運用ではシステムの保全を優先し、故障が発生する前に機器が交換又は撤去される場合が多くある。例えば、業者が実体寿命よりも短い耐用期間（つまり、設定寿命）を設けておき、この設定寿命を経過した機器を新品に交換することが挙げられる。
しかし、実体寿命を全うすることなく稼働を終えた機器の場合、実際の劣化度又は新鮮度を特定できず、正しいラベル値を算出することが困難だ。この発明の目的は、実体寿命又は設定寿命を迎えていない予測対象物から取得した状態値を用いる場合であっても、ラベル値の不確定性に起因する予測精度の低下を抑制可能な学習処理装置、方法及びプログラムを提供することにあるとしている。
今後の可能性として、本発明の実施形態は、限定されるものではなく、発明の主旨を逸脱しない範囲で自由に変更でき、また、技術的に矛盾が生じない範囲で各々の構成を任意に組み合わせることも可能だとしている。
【発明の名称】 学習処理装置、方法及びプログラム
【公開番号】 特開2022-70744(P2022-70744A)
【公開日】 令和4年5月13日(2022.5.13)
【出願人】 【氏名又は名称】ＨＯＵＳＥＩ株式会社
【発明者】 【氏名】若井 秀之
【要約】 【課題】実体寿命又は設定寿命を迎えていない予測対象物から取得した状態値セットを用いる場合であっても、ラベル値の不確定性に起因する予測精度の低下を抑制可能な学習処理装置、方法及びプログラムを提供する。
【解決手段】学習処理装置３０は、予測対象物の状態を示す状態値セットを取得する状態取得部５０と、予測対象物の劣化度又は新鮮度を示すラベル値を付与又は補正するラベル算出部５２と、状態値セットとラベル値とからなる学習データの母集団である学習データセット６０を用いて、学習器ＬＮに対して学習処理を行う学習処理部５４と、を備える。ラベル算出部５２は、同一の予測対象物から時系列的に取得された複数組の状態値セットに関して、該複数組の状態値セットにそれぞれ対応する複数のラベル値を一括して付与又は補正する。
【オリジナル記事・引用元・参照】
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000034.000035497.html
