Monohakobi Techno Forum 2022

安全運航を支える次世代AIソリューションの運用に向けて2022年11月24日

株式会社MTI 船舶物流技術グループ
間﨑 厚稀

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目次
1. 陸上監視センター設立と異常検知システム
2. 陸上監視センターによる機関状態診断をサポートするためには
3. 機械学習モデルを運用していくための基盤整備（MLOps）
4. 進化し続けるための運用基盤の在り方
5. 研究から実運用への移行に向けた体制作り
6. まとめ© 2022. MTI Co., Ltd. All rights reserved.

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1. 陸上監視センター設立と異常検知システム
陸上監視センター(RDC)の設立
・日本郵船は IoTセンサーデータ収集装置(SIMS)を搭載した船の機関の状態を陸上から集中監視するための組織(RDC)を立ち上げた。
(2020年8月＠フィリピン)・日本郵船とMTIで共同開発を行った、SIMSデータを用いた様々なシステムを用いて、日本郵船の安全運航と効率運航に寄与している。

RDCとエキスパートエンジニア© 2022. MTI Co., Ltd. All rights reserved.

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1. 陸上監視センター設立と異常検知システム
RDCにおける異常検知システム
・SIMSデータと機械学習用いて、船舶機関トラブルに繋がりそうなパラメータを検出し、異常スコアと共に表示することができる。
・RDC エキスパートエンジニアによるフィルタリングと本船への連絡、フィードバックの蓄積と改善© 2022. MTI Co., Ltd. All rights reserved.

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1. 陸上監視センター設立と異常検知システム
RDCにおける異常検知システム

異常検知システムはエキスパートのサポートを行う© 2022. MTI Co., Ltd. All rights reserved.

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1. 陸上監視センター設立と異常検知システム
昨年(2021年)のRDC異常検知実績

RDCから本船への報告件数

本船のアクションに繋がった事例

計282件*1

計160件

RDCによる船舶機関トラブルの予兆診断が安全運航に寄与© 2022. MTI Co., Ltd. All rights reserved.

*1 重複報告件数を除く

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2.陸上監視センターによる機関状態診断をサポートするためにはSIMSデータの高粒度化
今まで見えなかったものが見えるようになり、異常検知システムに適用することで、違った視点での検知結果を出せるようになるのではないか。
SIMS3の導入
and 置き換え© 2022. MTI Co., Ltd. All rights reserved.

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1分粒度を考慮した検知結果を出せるよう、モデル改良の余地がある© 2022. MTI Co., Ltd. All rights reserved.

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2.陸上監視センターによる機関状態診断をサポートするためには異常検知システムによるサポート
高粒度データなら一瞬のピークも見逃さないよ。

僕のアルゴリズムならパラメータ間の相関が分かるよ。
MTI機械学習モデル
SIMS3対応バージョン

・3個中2個のモデルが検知・AモデルとBモデルの特徴は～～～～～を分析してみよう。

推論結果を提供

新規機械学習モデル

MTI機械学習モデル
機関種別バージョン

AモデルとBモデルは異常であると判断しているが、Cモデルは正常であると判断しているな。

RDC エキスパートエンジニア

エンジンの種類による値の振る舞い方の違いがわかるよ。

様々な切り口での検知結果を出すことができるようになる。
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2.陸上監視センターによる機関状態診断をサポートするためには船上エンジニアやRDCエキスパートエンジニアの視点でのリスク、課題機械学習モデルによる誤った異常検知

誤ったモデルの選択

誤ったコードによるビルド© 2022. MTI Co., Ltd. All rights reserved.

結果として,,,・船舶機関に関するパラメータ値の異常な振る舞いを見逃してしまう。
・誤検知の増加により、船上のエンジニアの業務が増加
・以上によって、RDCエキスパートエンジニアの業務も増加

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2.陸上監視センターによる機関状態診断をサポートするためには
機械学習モデル劣化
機械学習モデルによる誤った異常検知

誤った機械学習モデルの選択
モデルのバージョン管理
誤ったプログラムコードによるビルド

結果として,,,・船舶機関に関するパラメータ値の異常な振る舞いを見逃してしまう。
・誤検知の増加により、船上のエンジニアの業務が増加
・以上によって、RDCエキスパートエンジニアの業務も増加

新しい技術を取り入れることが、組織作りに繋がる。
© 2022. MTI Co., Ltd. All rights reserved.

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2.陸上監視センターによる機関状態診断をサポートするためには
機械学習モデルの開発者の視点での課題
・約200隻の船を10～20船ごとに分割しグループを作成 (例:船種ごと)
・1つのグループに対して1つのモデルを適用 (計約15個ほどのモデルが稼働)
・ 全モデルに共通する変更を加えたい場合、モデルの数だけ作業を手動で行わなければ、、、。
・ 取得しているデータに問題がないか、モデルが稼働しているかどうか毎日確認しなければ、、、。
・ どのモデルがどの船のデータを計算しているのか、どのくらいの精度であるのか、どのバージョンであるのか、あちこち見て調べないといけない。

A
機械学習モデルの開発者© 2022. MTI Co., Ltd. All rights reserved.

BCD・・・

約15モデル / 1サーバ
10~20船 / 1モデル例) サーバ上で稼働するモデルA～11

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2.陸上監視センターによる機関状態診断をサポートするためには
機械学習モデルの開発者の視点での課題
・約200隻の船を10～20船ごとに分割しグループを作成 (例:船種ごと)
・1つのグループに対して1つのモデルを適用 (計約15個ほどのモデルが稼働)
・ 全モデルに共通する変更を加えたい場合、モデルの数だけ作業を手動で行わなければ、、、。

いかにRDCのエキスパートをサポートできるか、に注力したいが・ 取得しているデータに問題がないか、モデルが稼働しているかどうか毎日確認しなければ、、、。
・ どのモデルがどの船のデータを計算しているのか、どのくらいの精度であるのか、どのバージョン
通常の変更作業や管理作業に手間がとられてしまう、、、。
であるのか、あちこち見て調べないといけない。

A機械学習モデルの開発者© 2022. MTI Co., Ltd. All rights reserved.

BCD・・・

約15モデル / 1サーバ
10~20船 / 1モデル例) サーバ上で稼働するモデルA～
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3. 機械学習モデルを運用していくための基盤整備（MLOps）
機械学習モデルの運用におけるリスクや課題に対するアプローチ

データの変化に合わせた既存の機械学習モデルの改良や、新規開発によって、様々な切り口での検知結果を出すことができるようになる。

既存の機械学習モデルの改良や、新規開発といった複数の機械学習モデルの同時運用においてはリスクや課題が存在する。

MLOpsという概念を用いた、標準化された運用基盤の構築© 2022. MTI Co., Ltd. All rights reserved.

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3. 機械学習モデルを運用していくための基盤整備（MLOps）
機械学習モデルの運用におけるリスクや課題に対するアプローチ

MLOps = 機械学習モデルのスムーズな開発～リリースまでのフローを実現するための考え方© 2022. MTI Co., Ltd. All rights reserved.

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3. 機械学習モデルを運用していくための基盤整備（MLOps）

まずは開発～運用までのプロセスと役割の定義© 2022. MTI Co., Ltd. All rights reserved.

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4. 進化し続けるための運用基盤の在り方
プロセスと役割の定義
要件収集

???

データ準備???
???
???

モデル作成

デプロイ???

役割

プロセスの詳細分割と対応する役割の定義

推論
モニタリングプロセス© 2022. MTI Co., Ltd. All rights reserved.

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4. 進化し続けるための運用基盤の在り方
プロセスの定義 (AsIs)© 2022. MTI Co., Ltd. All rights reserved.

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4. 進化し続けるための運用基盤の在り方
プロセスの定義 (ToBe)© 2022. MTI Co., Ltd. All rights reserved.

新プロセス

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4. 進化し続けるための運用基盤の在り方
役割の定義 (AsIs)

ビジネス要件とProduct Owner(Domain expert)

機能要件定義その他全て
機械学習モデル
開発者

研究開発段階・ RDCのエキスパートエンジニアにとって良い、貢献できる機械学習モデルを作ることに集中することができた。
・ 問題が発生しても臨機応変にその場で対応すれば問題なかった。

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4. 進化し続けるための運用基盤の在り方
役割の定義 (ToBe)

ビジネス要件とProduct Owner(Domain expert)

モデルの作成全般

機能要件定義Product Manager(Project Manager)

適切なモデルのData Scientist

データの準備(要件定義～
Data Engineer

ETL処理実装)© 2022. MTI Co., Ltd. All rights reserved.

MLOps Specialist

ML Engineer

全てのライフサイクル
活動の管理責任クラウド技術仕様

決定責任

インシデント管理
Support Analyst

MLOps
MLOps Engineer

フレームワークを決定

画面の作成と管理
UI Engineer

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4. 進化し続けるための運用基盤の在り方

プロセス

活動プロセス
オーナー「役割」

Data Engineer© 2022. MTI Co., Ltd. All rights reserved.

ML Engineer

MLOps Engineer

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5. 研究から実運用への移行に向けた体制作り
役割の定義 (ToBe)

機械学習モデルの開発に専念
運用や管理等の作業は分担する
役割分担

Product Owner(Domain expert)

MLOps Specialist

ML Engineer
役割分担

役割分担
役割分担

Product Manager(Project Manager)

Data EngineerSupport Analyst

Data Scientist

MLOps Engineer

UI Engineer

多くの隻数をカバー、他社との連携による異常検知システム、RDCの拡大には組織作りは重要© 2022. MTI Co., Ltd. All rights reserved.

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5. 研究から実運用への移行に向けた体制作り
日本郵船グループに合ったプロセスと役割をより深く検討/検証
・NYKは機械学習モデルの利用者の視点で考える。
・MTIは機械学習モデルの開発者の視点で考える。
・NBSは機械学習モデルの運用者の視点で考える。

異常検知システムのみならず、日本郵船グループにおける他AIソリューションへの展開も目指す。

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6. まとめ・取得できるデータも更に充実してきているため、RDCに在籍しているエキスパートエンジニアの能力を最大限活用していくためにも、新しい技術を取り込んで、優れた機械学習モデルの開発に向けた研究を続けていきたい。
・様々な機械学習モデルの開発から運用までをスムーズに実現するために必要となってくる、MLOpsという考え方や取り組みが必要になってくる。
・運用性を担保できる仕組みを設計しながら、先進的かつ精度の高いAIの研究開発を続けていきたい。そして、日本郵船のもつ船隊の安全運航を支え、サービスをご利用いただいているお客様のサプライチェーンに貢献できるよう今後も努めてまいります。

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ご清聴どうもありがとうございました。

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