データサイエンス活用事例

課題 世帯の所有する家電のスペック(定格消費電力やメーカーなど)と、実際の消費電力量との相関関係を明らかにしたい。 施策 テレビ・エアコンなどの家電に記載されているスペック情報をOCRサービスで読取を行い、その情報をもとに消費電力の予測モデルの構築および検証・相関分析を行った。 効果 本分析では、消費電力量とスペック情報との相関関係を示唆 今後の展開として、スペック情報の読取ロジックの高精度化 と世帯の在宅時間などのより精緻な情報の取得を行っていく …

課題 住宅・オフィスの消費電力から人の在宅・不在宅を予測し、ピークシフト・見守りサービスなどの施策に繋げる。 施策 スマートメーターで取得した電力消費データから、機械学習アルゴリズムを用いて在宅・不在宅を判定する 効果 電力データから在宅・不在宅の自動判定ができるようになった

課題 【ビジネス課題】 重機操業においては生産人口の減少により技能継承が上手くいっておらず、技術者間で品質が安定しないという課題がありました。 【AI開発課題】 一方で、重機操業におけるデータの収集には大きなハードルがありました。それは重機を用いて実験を行うことは破損や事故の可能性が高く、現実的ではないという問題です。したがって安全にデータを収集する方法を確立する必要がありました。 施策 重機に設置されたセンサーデータを用いて重機の一部動作を再現するシミュレータを機械学習的に構築し、…

課題 風力発電機は故障が発生すると計画外停止時間が発生してしまうため、保守・点検には多くのコストを割いています。故障の予兆を検知することで保守・点検を効率化し、風力発電機の稼働効率を改善したいという課題を抱えていました。 施策 稼働状況センシングデータより、故障兆候を検知するAIを開発しました。 AIに搭載される機械学習モデルは下記の2段階で故障予兆を判定しています。 STEP01　稼働状況センシングデータを用い、定常状態から逸脱した場合に異常状態として判定 STEP02　異常状態の…

課題 架線の設備保全として、空撮した動画を人間が目視で異常を判別していました。目視確認では非常にコストがかかっており、また見落としによる検知漏れが発生するなど精度にも課題がありました。 施策 画像データから異常／正常を判定するディープラーニングモデルを構築しました。ヘリやドローン等で撮影した画像データをディープラーニングモデルへ入力し、架線部位の異常らしさを数値化／見える化します。 効果 目視確認のコスト削減 点検作業時間を当初50％削減、2021年現在80％削減を目指し段階的に進…

身近な存在である電気だが、いつでも自由に利用するには、発電から送電までいくつもの仕組みが欠かせない。 東京電力グループにあって、変電所や送電線など送配電設備を担当する東京電力パワーグリッド株式会社では、総延長（設備亘長）約1万4500キロメートルもの送電線の点検作業を効率化するためにAIの活用に取り組み、TDSEの技術力とサポート力がそれを可能にしている。 ヘリコプターから撮影した映像のチェックをAIで 全国に張り巡らされた送電網は、電力利用の命綱だ。どこかで途切れれば…