content住友精密工業とブリスコラは2月12日、センサデータを対象にした“機械学習”検証システムを構築したことを発表した。Jubatus」を活用した。機械学習は、たくさんのデータからコンピュータが自ら学習する技術。センサデータなどから目的別に解析し、有用な規則やルールなどを抽出して、学習モデルを構築する。人工知能の研究分野の一つであり、関連技術は、ECサイトでの商品レコメンド、医療診断、迷惑メール検出、音声や文字などのパターン認識などで活用されている。今回の検証システムは、住友精密が提供するビニールハウス温度管理サービスで、センサで得られたデータを対象にJubatusで機械学習することで、個々のビニールハウスで季節ごとの異常値を自動的に検出し、最適な温度を自動で設定することなどを狙う。住友精密が提供するビニールハウス温度管理サービスは、観測した温度と設定したしきい値を比較して、異常を自動で検出し、異常を検知した時に警告メールを生産者や管理者に送信する仕組みとなっている。個々のビニールハウスの環境に応じた異常検知が難しい、設定したしきい値が適切とは言えないなどが課題となっていた。Jubatusを活用した検証では、個々のビニールハウスの観測データをもとに季節ごとの異常をコンピュータに学習させ、その学習データと類似度の高いデータから異常を検知できるという。季節ごとのしきい値を自動的に設定し、個々のビニールハウスの環境に応じた最適な環境を構築できるとしている。検証システムでは、Jubatusに含まれる、データの集合体から“外れ値”を自動で検知する機能「Anomaly」で検証した。ビニールハウス温度管理サービスの大量のデータの中から、異常値と見なされたデータをJubatusが自動的に検知し、学習成果からJubatusが新しい観測データから異常を検知した。月ごとに異なる異常値の検出にも成功したという。ビニールハウスの温度は、作物の生育段階に沿って設定される。生育段階に沿った正しい温度カーブを機械学習することで、より厳密に異常を検知することを今後狙う。Jubatusに含まれる「Regression」と呼ばれる回帰分析アルゴリズムを活用することで、異常値を検知するのではなく、近い将来の異常値を予測することも今後狙っている。Jubatusは、PFIとNTTソフトウェアイノベーションセンタが共同で開発、オープンソースソフトウェア(OSS)として公開している。Hadoopなどのバッチ処理型ではなく、リアルタイムに分散実行できる機械学習アルゴリズムが特徴としている。クラスタリングなどの機械学習タスクに対してオンラインの機械学習アルゴリズムを実践。分散環境で性能をスケールアウトできるとしている。Japanは、CIOとITマネージャーを対象に、ビジネス課題の解決とITを活用した新たな価値創造を支援します。ついて運営会社サイトマップ当サイトは最新ブラウザでの閲覧を推奨します。permission.このサイトでは、利用状況の把握や広告配信などのために、Cookieなどを使用してアクセスデータを取得・利用しています。これ以降ページを遷移した場合、Cookieなどの設定や使用に同意したことになります。Cookieなどの設定や使用の詳細、オプトアウトについては詳細をご覧ください。