切通 恵介† 泉谷 知範†† NTT コミュニケーションズ〒 105–0023 東京都港区芝浦 E-mail:†{k. kiritoshi, tomonori. izumitani}@ ntt. com あらまし 近年, IoT が注目され, センサーデータを始めとする様々な機器に関するデータの収集・活用が重要視されている. 製造業においては, センサーデータを利用した工場の保全の高度化が求められている. 特に, 機器の故障を予測することは, コスト面や工場の稼働率の点で重要性が高い. 我々はニューラルネットを用いた工場機器の故障予測システムを開発した. まず, 現実に収集された化学プラントのセンサーデータを用いてロジスティック回帰, サポートベクターマシン (SVM), ニューラルネットを用いてモデルの作成とその評価実験を行い, ニューラルネットで作成したモデルの有効性を確かめた. さらに, そのモデルを用いて工場機器の故障予測システムを作成し, 未知データに対して予測実験を行い, その有用性を確かめた.