富士通とフランスの国立研究機関Inriaは16日、時系列データにおいて、異常な状態と判定した要因を特定するAI技術を開発したと発表した。
近年、ヘルスケアや社会インフラ、ものづくり分野をはじめとする様々な場面で多くの時系列データが収集され、AIを活用した状況判断や異常検知が行われている。その中でも、AIによる判定結果の根拠を説明することが求められているが、時系列データの場合は、AIの判定要因が多種多様に存在するため、専門家であってもどのようなデータの変化が異常判定に影響したのかに気づきにくく、異常な状態への適切な対応や防止策につなげることが難しいという課題がある。
今回、富士通とInriaは、Topological Data Analysis（TDA）技術をベースに、時系列データにおいてAIによる異常判定の要因を特定し、正常と異常間の判定の変化を視覚的にわかりやすく提示できる技術を世界で初めて開発した。
これにより、様々な事象の時系列データにおいて、異常判定の要因分析を支援し、異常が起こるメカニズムの解明や新たな解決策の発見などへの貢献が期待できるという。
富士通とInriaは、今回共同開発した技術について、企業の業務現場や研究機関の実験などでの活用を促し、技術検証していく。また、本技術の改良を重ね、富士通は、2021年度中にAI技術「FUJITSU Human Centric AI Zinrai（ジンライ）」の一つとして実用化し、幅広い分野への展開を目指すとしている。
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