AIソフトセンサーとは
AI Soft Sensor / ソフトセンサー
温度・圧力等、測定容易なセンサーデータからAIが測定困難な品質・状態をリアルタイムに推定する仮想センサー技術
ひとことで言うと
測定しやすいデータから、直接測るのが難しい状態をAIが予測する仕組み。
概要
AIソフトセンサーとは、温度・圧力・流量等の測定しやすいセンサーデータから、AI(機械学習)モデルを介して、直接測定が困難な品質や状態(濃度・純度等)をリアルタイムに推定する技術を指す。物理的なセンサーではなくソフトウェア上のモデルとして実装されることから「ソフト(仮想)センサー」と呼ばれる。 化学プラントや水処理施設等のプロセス産業では、対象物の状態を分析装置で直接測定すると1日1回程度の頻度でしか評価できない場合がある。AIソフトセンサーを用いれば、常時取得できるセンサーデータから毎分単位で状態を推定できる。 近年は環境変化に応じてモデルを自動的に再学習し精度を維持する製品も登場しており、現場主導のDX推進を支える技術として活用が広がっている。
背景
従来の品質・状態管理は、分析装置による定期的な直接測定に頼っており、測定頻度やコストの制約から、環境変化への即応が難しいという課題があった。AIソフトセンサーは、常時取得できる周辺センサーのデータから対象の状態を推定するモデルを構築することで、測定コストを抑えつつ高頻度な状態把握を実現するために発展した。
歴史
1970〜80年代: 化学プラント等のプロセス産業において、物理法則に基づく数式モデルで測定困難な変数を推定する「ソフトセンサー」の概念が登場。 1990年代以降: コンピュータ性能の向上を背景に、大量の実データから統計的な関係性を学習するデータ駆動型モデルへ発展し、近年は機械学習・AIを用いた「AIソフトセンサー」の実用化が進んでいる。
利点
- 高コスト・低頻度にしか測定できない品質・状態を、既存の安価なセンサーデータから高頻度に推定できる
- 環境変化に応じてモデルを自動再学習する製品もあり、運用中の精度低下を抑えられる
欠点
- 推定値はモデルによる予測であり、実測値との誤差が生じやすい
- モデルの構築・再学習には、現場の対象データやドメイン知識の蓄積が必要になる
比較
- 機械学習 — AIソフトセンサーは、機械学習を用いて測定困難な状態・品質を周辺データから推定する応用分野の1つ