NECと国立研究開発法人産業技術総合研究所（産総研）は2018年、発生確率が極めて低いため設計段階で事前に発見が難しい不具合を、AI（人工知能）が学習をしながらシミュレーションを繰り返して効率的に見つけ出す「希少事象発見技術」を開発したと発表した。
希少事象発見技術は、AI技術とシミュレーション技術を融合させることによって、複雑な条件の組み合わせにおいてまれに起こる不具合の探索を効率化するという。これにより、製品設計段階で熟練の専門家が費やしていた検証時間を大幅に短縮するとともに、複数の不具合を見落とすリスクを軽減するという。
図1●希少事象発見技術の概要（出所：NEC）拡大画像表示
新技術を光学機器の設計検証に実際に適用したところ、発生確率が1億分の1程度とまれであるものの、性能低下の原因となる「迷光」（設計時に想定していなかった位置や角度からの入射光や散乱／反射によって発生する不必要な光）について、熟練の専門家が1週間を要していた検証作業を約1日に大幅に短縮し、複数の不具合を見落とすことなく発見することに成功したという。
開発の背景についてNECと産総研は、まれにしか起こらない不具合は発見に時間がかかるという課題を挙げている。「新製品を設計する場合、コンピュータ上に模擬的に製品を再現し、シミュレーションを利用して、評価や検証を行う。不具合検証では、熟練の専門家が様々な条件を想定してシミュレーションを繰り返しながら不具合を探索する必要があった」（両社）。
新技術の特徴として2つを挙げる。1つは、不具合の検証時間を短縮できることである。頻度が低いために不具合の検証が不十分になりがちな条件の近傍を集中的に探索する一方、頻度が高く検証が十分な条件はまばらに探索する。このように、発生頻度に応じて意図的に不均一に探索するアルゴリズムを開発した。
もう1つの特徴は、複数の不具合でも見落とさずに見つける点である。最初に発見した不具合の発生条件の近傍に探索が集中しすぎると、複数の不具合があった場合に、他の不具合を見落とすリスクが高まるため、不具合近傍探索の集中度を調整する。今回、見落としリスクを軽減する最適条件を数理的に導き出し、不具合近傍とそれ以外の探索の比率が50％ずつであることを証明したという。
