ABEJA、化学プラント領域でABEJA PlatformによるHuman in the Loop Machine Learningを実現　〜 三菱ガス化学と協業しAIを活用したプラント内の腐食配管の外観検査システムを開発 〜

　産業界のデジタルトランスフォーメーションをAIと人の協調により実現する株式会社ABEJA（本社：東京都港区、代表取締役CEO：岡田 陽介、以下「ABEJA」）は、三菱ガス化学株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：藤井 政志、以下「MGC」）と協業し、AEBJA Platformを基幹とした化学プラントの腐食配管の外観検査システム（以降、「本システム」）を開発し、2022年1月より、MGCの新潟工場で運用を開始いたしましたので、お知らせいたします。なお、化学プラント領域へのABEJA Platformの適用は初となり、今回の取組みでは、AIと人の協調によりオペレーションを遂行する「Human in the Loop Machine Learning」（人間参加型機械学習）によるアプローチを用いて腐食配管の外観検査のDXを実現いたしました。また、両社は、「Human in the Loop Machine Learning」を活用したプラント運転に関連する発明について、2022年1月31日に共同で特許を出願しております。

　ABEJAは、「ゆたかな世界を、実装する」をビジョンに掲げ、高度な機械学習による画像解析および自然言語処理などの技術力・実用化実績を有し、300社を超える顧客のデジタルトランスフォーメンション（以下「DX」）を実現してきました。「ABEJA Platform」は、DXの実施において不可欠であるAIと人の協調、デジタルとリアルの融合を実現する自社サービスです。ABEJAは、自社サービスの提供を通して、顧客と共同でプラットフォームを構築し継続的に運用することで、顧客の基幹業務を変革し、さらにはビジネスモデルの革新に取り組んでいます。

　本取組みで採用した「Human in the Loop Machine Learning」というアプローチは、北米やインド等でここ1、2年の間で急激に関心が高まりつつあるAIの概念であり、AI を活用したシステムに人が介入し連携することで、 より高い精度、効率的なAIシステムの運用を目指すものです。一般的に、発生する問題が正確に定義されており、かつ豊富なデータが揃っている環境においては、アセスメントやPoC（Proof of Concept、概念実証）を複数回繰り返す従来型のAIを活用したアプローチが効果的です。一方で、デジタイゼーション（Digitization）が進んでいない、また、発生する問題が分散しており、発生頻度にもばらつきがあるエンタープライズの環境下では、従来のアプローチによる有効性が低くシステムの精度を高めるために膨大な時間とコストを要します。ABEJAは、エンタープライズシステムへのABEJA Platformの導入を進める中で、そもそも、デジタイゼーションおよびデジタライゼーション（Digitalization）が進んでいない企業のDXを、従来のAIシステムを構築する際のアプローチのみで解決することの難しさに度々直面してきました。また、このような環境下でのAI システムの実運用にあたっては、AIのみで99%以上の精度を確立した上で本番環境に移行することが多く、そのため、PoCを複数回経る必要があり、実運用までに時間とコストがかかるという課題もありました。そこで、これらの課題解決に向け、ABJEA Platformにおいて、「Human in the Loop Machine Learning」のアプローチを用いたテンプレート（※テンプレート：AIシステムを実装するための標準的なプロセスを定義したもの）の研究開発を2018年から進め、2020年5月にABEJAが主催したウェビナー「DX2020〜これからのDXとAIの未来〜」において、本研究開発の有効な結果を発表いたしました。「Human in the Loop Machine Learning」を用いることで、対象となる環境下で全ての問題定義がされていない場合やデータが不十分な場合でも、人がAIの精度を補完し共にシステムを成長させることが可能となり、実運用を即座に開始できます。また、「Human in the Loop Machine Learning」によるアプローチは、化学プラント領域のみではなく、多くのエンタープライズシステムに適用が可能であり、既に多くのプロジェクトが並行して進行しています。

　MGCでは、化学プラントの安全かつ安定的な運用のため化学プラント配管の外部腐食検査を実施しており、運転担当者が腐食配管の画像を撮影し、保守担当者が画像を見て対策を判断していました。腐食配管の放置は漏洩等の重大な事故につながるおそれがあり、検査の抜け漏れ防止が最も重要との考えから、撮影する画像は膨大な枚数になり保守担当者の負荷も多大なものでした。そこで、人の判断支援にAIを活用して負荷を軽減することを目的に、「Human in the Loop Machine Learning」を実装したABEJA Platform上での本システムの構築に両社で着手しました。

▼MGC 腐食配管の外観検査システムコンセプトの定義

AIにより、 画像から腐食箇所を決定し腐食度合いを判定。運用の中でAIの再学習を行う仕組みを入れる。

本システムの導入により、検査用の膨大な撮影画像のデータ化、検査結果の効率的な管理を可能としました。さらに、撮影画像データから腐食度合いをAIにより自動判定し、その結果を人間が修正することでAIの再学習・精度向上を実現するシステム運用が可能となりました。なお、本システムは、2022年1月によりMGCの新潟工場で運用を開始しており、すでに、撮影や画像の選別など検査にかかる人的コストを約50％削減することに成功しておりにます。

　両社は、本システムの開発の他に、「Human in the Loop Machine Learning」を活用したプラント運転に関連する発明についても2022年1月31日に共同で特許を出願しています。今後は、引き続き本システムの運用を行い、画像を収集およびAIモデルの再学習を進めるとともに、本件を皮切りに両社で化学プラント領域のさらなるDXに取組んでまいります。

　ABEJAは、引き続き「ゆたかな世界を、実装する」というビジョンの実現に向け、幅広い業界・業態の企業に伴走し、DXによる業務変革支援、AIと人の協調による事業革新に取り組み、産業構造の改革を推進します。

■ 株式会社ABEJAについて

ABEJAは、「ゆたかな世界を、実装する」をビジョンに掲げ、高度な機械学習による画像解析および自然言語処理などの技術力・実用化実績を有し、300社を超える顧客のDXを実現してきました。「ABEJA Platform」や「ABEJA Insight for Retail」は、DXの実現において不可欠であるAIと人の協調、デジタルとリアルの融合を実現する自社プロダクトです。ABEJAは、自社プロダクトの提供を通して、顧客と共同でプラットフォームを構築し継続的に運用することで、顧客の基幹業務を変革し、さらにはビジネスモデルの革新に取り組んでいます。

本　社：東京都港区北青山二丁目14番4号

設　立：2012年9月10日

代　表： 代表取締役CEO 岡田 陽介

URL ： https://abejainc.com