A²LAB

プラットフォーム概要

A²LABは、データ基盤の構築からAI自律制御まで、AX転換に必要なすべてのシステムを含みます。各システムはモジュールに分かれているため、製造環境に応じて必要なものだけを選んで構成できます。

データ基盤の構築 → AI適用 → 現場検証 → アフターサポートまでの全工程を、一つのプラットフォーム上で進めます。段階ごとに別製品をつなぎ合わせることで生じる連携コストとデータ欠落を減らすことが狙いです。

エージェント協働の構造

A²LABは単一のAIモデルが特定の問題を分析する方式ではなく、生産・運用・設備・エネルギーの各領域を担当するAIエージェントが協働して解決策を導き出すAIオーケストレーションプラットフォームです。

設備異常、エネルギーの不均衡、生産の遅れなど、原因が複数にまたがる複合的な状況で効果を発揮します。問題が発生するとスーパーバイザーエージェントが全体状況を統合管理し、各専門エージェントがリアルタイムデータを分析して原因を把握します。その後、仮想シミュレーションで工場全体の運用への影響を検討したうえでアクションプランを導出し、実行を支援します。

A² — ノーコードAI分析・可視化

製造データの分析が開発部門を通さなければできない構造では、現場で浮かんだ疑問一つを確かめるのに数週間かかります。その間に疑問そのものが消えてしまいます。

A²モジュールは、アナリストが質問するように設定できるノーコードAI分析ツールです。前処理、外れ値処理などの反復作業をコードなしで直感的に設定できるため、専門家でなくてもAIモデルを構築できます。

データに潜むパターンを可視化してさまざまな観点からインサイトを提供し、予測に基づく意思決定と協業ダッシュボードの構成を支援します。多様なデータソースに接続してデータを前処理・変換し、リアルタイムに収集・処理するため、データ統合と予測分析を通じてリアルタイムの運用計画を改善できます。

V² — AIマシンビジョン欠陥検査

ビジョン検査で最も難しいのは、「不良と定義しづらい」欠陥です。照明が少し変わったり角度が変わったりすると、ルールベースのカメラはこれを見逃したり、良品を不良と判定したりします。

V²モジュールは製造現場の画像と工程データをリアルタイムに収集・分析し、キズや汚れなどの微細欠陥をディープラーニングで自動検出します。

品質予測および工程最適化 — XGBoostと遺伝的アルゴリズムに基づき品質を予測し、最適な工程条件を自動で導出します。

異常検知 — 良品画像をもとに学習したAIモデルで微細な異常を検知します。不良サンプルを十分に集めにくい現場で特に有効です。

マルチモーダルセンサーデータを融合して品質を定量的に予測し、エッジデバイス上の軽量モデルを用いるため、工程を止めずに高速検査と最適条件の導出が可能です。

MLOps — モデル運用と自動再学習

モデルを作ることと運用することは別の仕事です。開発者ごとに環境やディレクトリ構成、コードの書き方が異なるため同じ結果を再現しづらく、ソースとモデルファイルと実行環境が個人PCやあちこちのリポジトリに散らばって、担当者が替わると引き継ぎが止まります。再学習が必要か、配備してよいかを毎回人が判断するのも負担です。

MLOpsモジュールはこの区間を担います。

再現性 — モデルファイル、コード、データ、実行環境、ワークフローをコミット単位でまとめてバージョン管理します。同じ条件を呼び出せば同じモデルが得られます。

開発環境 — WebでCPU・メモリ・ストレージを指定してコンテナ開発環境を即座に作成し、ブラウザのWebターミナルから接続します。標準ディレクトリとコードテンプレートが付属します。

自動再学習 — データドリフトを検知するとデータレイクAPIと連携して再学習を実行します。アラート → 再学習 → 検証が閉じたループになります。

5つのゲート — データ品質・ドリフト解消・性能・過学習・再現性を自動判定し、基準に満たないモデルは配備自体を止めます。検証されていないモデルが現場に上がることを構造的に防ぐための仕組みです。

連合学習 — 拠点が複数あり、データを一か所に集めにくい場合に使います。各拠点がローカルデータで学習したモデルだけをホストへ送り、ラウンド単位で集計して共同モデルを作ります。データそのものは拠点の外へ出ません。

データ収集から学習・運用までを途切れさせないために、B²LABと組み合わせて使います。

運用反映の手順

1. モデル登録 — コンテナ開発環境でコードを書き、検証コマンドでデータ・前処理・学習結果を自己点検したうえで、コード・学習データ・実行環境をコミットとして登録しバージョンを作ります。バージョンタグを付けてレジストリに反映すると、以降の再学習がこのバージョンを参照します。
2. ドリフト検知 — PSI、KS検定、JSダイバージェンスなどの統計手法で入力と出力（予測）の分布変化を定期的に検査し、精度の変化率で性能低下も併せて確認します。
3. 再学習と配備 — 閾値を超えるとアラートを出し、再学習を自動で起動します。B²LAB APIで最新の学習データを受け取って学習し直し、5つのゲートを判定して、すべて通過したモデルを担当開発者が最終確認のうえサービングへ昇格させます。自動でそのまま出ることはありません。
4. 連合学習の運用 — プロジェクトと参加拠点を登録し、即時学習または定期再学習のトリガーを設定します。各拠点が学習したモデルをラウンド単位で集計します。

導入要件

配備と資源 — 顧客専用クラウド（VPC・Dedicated）またはオンプレミスに構築し、閉域網はオンプレミスで対応します。コンテナ開発環境はCPU・メモリ・ストレージを基準に割り当て、GPUは既定では未割り当てのため、必要な場合は別途協議します。データレイク（B²LAB）とドリフト検知システムに到達する社内網の経路が必要です。

データの準備 — モデルコード、学習データセット、実行環境の設定が標準ディレクトリ構成（data / src / models / configs / outputs）で整理されている必要があります。再学習とドリフト検知を使うには、B²LABに学習データと最新の運用データがAPIで照会できる状態で格納されている必要があり、これが整っていないと自動再学習が正常に動作しません。連合学習を使う場合は、各拠点にも同じスキーマのローカル学習データが必要です。

連携 — B²LAB APIとの連携が必須です（学習データセットの照会、ドリフト監視データの受信）。モデルサービスシステムとはREST APIで接続し、配備・ロールバックの実行とモデルのメタ情報提供を行います。連合学習はホストと拠点ノードの間の通信経路が必要です。認証はデータレイクプラットフォームの統合認証（SSO）連携を基本とします。

権限 — モデル開発者（開発環境・コミット）、MLOps運用担当（再学習・配備の承認）、プラットフォーム管理者（連合学習プロジェクト・拠点構成）に分けます。5つのゲートを通過したモデルでも、サービングへの昇格には担当開発者の最終承認が必要です。配備履歴と再学習の理由は監査ログとして残ります。

現在の段階

MLOpsモジュールは構築を終え、公認の性能評価を控えた段階です。開発項目50件、約339人日の規模で進めました。

配備の遮断件数、モデルの開発〜配備リードタイム、再学習〜配備の自動化率といった指標を性能指標としていますが、公認評価の前であるため実測値は公開していません。評価が終わり次第、この場所に掲載します。

説明可能なAI（XAI）

A²LABには説明可能なAI(XAI)技術が適用されています。AIが特定の措置を提案した理由と判断過程を、利用者が論理的に確認できます。

結果だけを返すシステムは現場の信頼を得にくいものです。根拠を併せて示してこそ、運用者や管理者がその提案を実際の意思決定に使えます。

認証

A²LAB BIはGS認証1等級を取得しています。