AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「PHM（プロアクティブな健康管理）がAIでやれる」と言われましてね。ですが、実際に現場に入れる前に本当に安全かどうか、どうやって確かめればいいのか全く想像がつきません。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に考えれば必ずできますよ。今回は、産業用サイバーフィジカルシステム（Industrial Cyber-Physical Systems、ICPS）で使うPHM（Prognostics and Health Management、予知保全）のAIモデルが実際に運用環境で壊れやすいかどうかを試す枠組みを解説しますよ。
「壊れやすい」といいますと、意図的に壊すということですか。うちの製品に変な入力をして壊されるような話なら投資どころではありません。
その懸念は重要です。でもここで言う「壊す」は、実際に設備を壊すことではなく、現実にあり得るが予期されていない入力パターンを模擬して、AIが誤った判断をしないか確かめるテストです。例えるなら、新車を公道で試験走行して安全性を確認するようなものですよ。
具体的にはどんな手順で試すのですか。現場データは複雑で、変動も大きい。そんな中で信頼できるかどうか判定できるのか不安です。
ポイントは3つです。まず、現実的な変動だけを許容する「物理的制約」を守ること。次に、全体のデータ分布を把握する「グローバルな視点」と、近傍の性質を重視する「ローカルな視点」を組み合わせること。最後に、効率的な探索手法で最も影響の大きい事例を見つけることです。これらを統合したのが今回の枠組みですから、現実に合った検証ができますよ。
これって要するに、現実に起こり得る範囲の「ややおかしなデータ」を作って、それでAIが間違えるかどうかを効率的に探すということですか？
まさにその通りですよ。素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、これをやればAIの弱点が見えて、対策の方向が定められます。次に具体的な手法の概観と、会社として導入時に注意する点を要点3つでまとめますね。まずはテストに使うデータの整備、次にモデルの弱点診断、最後に対策優先度の見積もりです。
わかりました。最後に、今日の要点を私の言葉でまとめますと、現場で起き得る現実的な「乱れ」を作ってAIを試すことで、本当に安全に運用できるかを見極めるということですね。これなら部長にも説明できそうです。
