[事例ニュース]

2022年3月1日(火)日川 佳三（IT Leaders編集部）

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　ダイキン工業とJDSCは2020年10月の資本提携以降、空調事業におけるIoTデータとAIの活用に取り組んできた。今回、2つのAIを共同で開発した。(1)市場に投入した空調製品の不具合を監視するAIと、(2)空調製品における運転異常の予兆を検出するAIである。2021年夏に、実際の業務において、AIの試験運用を開始した。検証の結果、有効性と効果を確認した（図1）。

図1：空調機器のIoTデータを利用するAIとして、不具合監視AIと運転異常予兆検出AIを開発した（出典：ダイキン工業、JDSC）
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　明らかになった効果として、(1)市場投入製品の不具合を監視するAIについては、発生した事象やユーザーの声を製品対応・改善に活かす一連のPDCAサイクルを、従来比で1年以上短縮することに成功した。(2)運転異常の予兆を検出するAIについては、これまで検出できなかった故障要因や予兆の検出に成功し、有効性と効果を確認した。

AIで不具合のフィードバックを1年以上高速化

　(1)市場投入製品の不具合を監視するAIを開発した背景について説明している。ダイキン工業は従来、投入製品に対する様々な発生事象やユーザーの声を、人の手によって分析してきた。このため、的確な判断に莫大な時間を要していた。

　今回、過去の不具合と、これにともなう製品対応のデータを学習したAIを開発した。市場対応情報（入電情報や発生不具合など）から製品対応や設計上考慮するべき可能性のある事象をアラート（警告）して人の判断をアシストするシステムを構築し、2021年夏から業務に適用した。

　この結果、従来の製品対応・改善のPDCAサイクルに比べて1年以上早く、対応を要する不具合をフィードバックできることを確認した。同システムは家庭用だけでなく業務用空調機にも適用を開始している。

異常の予兆をAIで検出し、ユーザー対応を改善

　(2)運転異常の予兆を検出するAIを開発した背景として同社は次のように説明している。従来は、空調機に不具合が発生した際には、機器を設置した現場での確認が必須だった。さらに、現地確認でも分からない異常もあり、ユーザーの不便につながっていた。

　今回、遠隔で取得・解析可能になった運転データを活用するため、人の手よりも大規模・高速に運転データを解析可能なシステムを構築した。また、従来では分からなかった異常発生の予兆を検出したり、異常箇所を特定するAIを構築した。

　これにより、ユーザーへの対応をより効果的に行えるようになる。2022年春から現場での検証も行う予定である。