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2021年6月2日(水)日川 佳三（IT Leaders編集部）

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写真1：時系列データ自動分析マシン「CX-M」の外観（出典：東京エレクトロンデバイス）
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　東京エレクトロン デバイス（TED）はこれまで、設備の正常状態のデータと異常状態のデータを利用して異常検知モデルや故障診断モデルを作成するデバイス「CX-M」を提供してきた（写真1）。ただし、製造設備によっては、異常データや故障データを短期間で収集することが難しく、予知保全システムの構築が不完全に終わる課題が多かった。

　TEDは今回、CX-Mに追加する新機能として、設備の正常データを基に、正常データから想定可能な異常データを自動で生成するAI技術を開発した（図1）。異常検知モデルの作成にあたって、異常データを収集する必要がなくなる。

図1：異常検知最適モデルを自動生成するアーキテクチャ（出典：東京エレクトロンデバイス）
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　異常データを生成するエンジンは、正常な時系列データから、データの分布の偏りを考慮し、設備の周波数、トレンド、スパイク、位相などを想定した多様な異常データを生成する。

　こうして生成した異常データと正常データを使って、判定モデルの精度が最も良くなる特徴抽出方法、機械学習アルゴリズム、機械学習パラメータの組み合わせを自動で探索し、異常検知モデルを作成する。

　TEDは、今回開発したAI技術を、CX-Mの新機能として開発を進めるとともに、実証検証を実施していく。そのうえで、製造業向けの製品・サービスへの展開を図っていくとしている。