AlgoEyeの紹介

本報では、このMONiPLATの付加機能として実装され

1. はじめにる予定のAlgoEye（アルゴアイ）
について、AIを活用した数

当社は、これまでシールエンジニアリングのパイオニアとし値の読み取り技術と併せて紹介する。

バルカー技術誌て長年にわたりプラント、半導体、産業機器市場などの幅広い分野に対し、ガスや液体などの漏洩を防ぐ「シール製品」を提供し、多くのお客様に安全・安心を提供することに取り

2. AlgoEyeの概要

Winter 2024

組んできた。シール製品を取り巻く生産設備やインフラ設備の現場作業員が日々実施している計器の読み取り作業につメンテナンスにおいては、一定期間ごとにメンテナンスを行ういて支援するサービスであり、アナログメーターの針が指し示TBM（Time Base Maintenance）管理と設備の状態を事す値を、スマートフォンを通じてAI 技術により数値化するもの

前にメンテナンスするCBM（Condition Based Maintenance）である。数値はMONiPLATの点検報告書に記録されるによる点検が行われている。このような保守点検作業におい（Figure2）。ユーザーは検針作業と報告書作成における時ては、まだまだ紙の点検表が主流であり、設備が安全に稼間や手間の削減、ヒューマンエラーの防止に繋がり、AI 技働する状態であるかを、現場作業員が日々所定のチェック項術の活用によるメーター読み取りにおける個人差も解消可能

目に従って、数値や異常の有無を記録している。記録した結となる。

果はエクセルデータに転記した後、印刷をし、承認者が確認No.46

してから、ファイルに保管するというアナログでの管理がなされており非効率である。このような実情を鑑み、我々は、「シール製品」という「ハード面」だけでは無く「ソフト面」においても安全・安心を提供すべく、設備点検におけるスマートフォン・PCによる定期点検・記録と、クラウド上での効率的かつ一体的な管理を実現するサービスとしてMONiPLAT1）2）（モニプラット）を今年 4月にリリースした。MONiPLATは
Figure1で示すような従前の紙での点検管理を無くし、記載・入 力ミスなどのヒューマンエラーを減らすとともに、承認の手 間や忘れを防ぎ、

Figure1 記録用紙による点検作業イメージ
3

Figure2 デジタル検針のイメージ

自動グラフ化により数検針のスケジュールは、MONiPLATのカレンダー上に一値の傾向を見える化

覧表示され、月毎の検針件数・未実施件数・検針総時間なすることで異常に早どを見える化するとともに、未報告分は常に表示し、点検未期に気 づくことが出実施を防止することが出来る（Figure3）。

来る設備点検のため

また、MONiPLATのシステム上ではリアルタイムに検針結のプラットホームサー果が確認出来、管理閾値とともにグラフ化され、数値傾向がビスである。

一目で分かるようになる。これにより中長期のトレンドで設備のデジタル・ソリューション《 共 著 》

3-3）値読み取り精度の検証結果
AIモデルの値読み取り精度の検証結果（2023 年 3月時
点）
について以下に記載する。
① 学習・検証データ

アナログメーター56 種類を撮影角度、撮影時間を変えて1560 枚撮影し（Figure4）、AIモデルの学習データ、テストデータに分割した（Table1）。
Table1Figure3

MONiPLATでのスケジュール表示画面例状態が見える化されて、設備の異常に気付きやすくなる。紙

学習・検証データ枚数

対象枚数

学習データ

1064 枚テストデータ496 枚

合計

1560 枚バルカー技術誌での管理と異なり、過去の点検結果記録がすぐに分からないことで、現状の設備状態が評価出来ないといった課題解決の手助けになると考える。

3. AIモデルを活用した数値予測
AIモデルは、アナログメーター画像を解析し、メーターがFigure4示す値を予測するものである。このAIソリューションを前述の「AlgoEye」に組み込むことで、ユーザーが手軽にアナログ計器の検針業務を行えるようになる。

撮影画像 サンプル② 検証結果

正解率（※2）
は合計で82.5%となった。正面画像は正解率

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3-1）AI モデル概要

97%と高く、傾きがある撮影より正面から撮影したほうが精度3-2）AI モデル概要が高いことが確認された（Table2）。また、Figure5のヒストグ① 手軽な撮影

ラムから、大きく間違える枚数は非常に少ないことが分かる。

モデルの初期設定として、アナログメーターを正面から撮影し、メーターの開始値、終了値を登録する。開始位置、終了位置、中心位置のラベル付けの手間は不要である。
その後、毎回の点検時はアナログメーターを撮影するだけで値を読み取ることが出来る。
② 高い値読み取り精度

AIモデル開発を担当しているRidge-iの検証では、正面

Table2

検証結果

対象

テスト
枚数

正解枚数

正解枚数

値の誤差
平均値の誤差
標準偏差

正面画像

120 枚

116 枚

97%

0.95%

4.31ppt

30 度以内の傾きのある画像

376 枚

293 枚

78%

3.15%

10.90ppt

496 枚

409 枚

82.5%

2.62%

9.77%

合計

（※ 2）正解と予測値の値誤差が 1.6% 以内を正解と定義

画像で正解率（※ 1）90% 以上、角度をつけて撮影しても全体としては正解率約 80%となった。他社製品と同等条件で精度比較をしたところ、他社製品に比べて正解率が約 10%高いことを確認した。
③ 継続的な精度改善が可能

値読み取り精度が低かった場合であっても、対象メーター画像を追加で学習することで精度改善が可能である。
（※1）
正解率の定義：正解値と予測値の値誤差が1.6%以内
Figure5値誤差のヒストグラム
4No.46

AlgoEye の紹介

3-4）他社製品との精度比較方法
精度に影響を与える140シーンにおいて、他社製品とAIモデルの正解率を比較した。
・撮影時のアナログメーターの上下左右の傾き
・時間による明るさ、天気などの外乱による画像の変化
・目盛り、針などのアナログメーターのデザインの変化 など
検証の結果は、他社製品の正解率は66%、AIモデルの正解率は76%と他社製品より10% 精度が高いことを確認出来た。
3-5）追加学習の検証結果

Figure6

ベースモデルの値誤差のヒストグラム

Figure7

追加学習モデルの値誤差のヒストグラム

Figure8

追加学習による改善効果サンプル画像3-3）の検証で読み取り値を間違えた画像について学習

バルカー技術誌

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No.46

データに追加（※3）
し、残りのテストデータを使い精度検証をした（Table3）。
Table3

検証データテスト学習
初期
検証

ベースモデル

正解

合計

87 枚

409 枚

496 枚3）

41 枚

409 枚

450 枚

－

41 枚

409 枚

450 枚

1064 枚

追加学習モデル

追加
学習

不正解

1100 枚ベースモデル（※ 3）
検証の不正解画像 87 枚の内、46 枚を学習データに追加

検証結果として、値誤差平均が 1.32% から0.75%、値誤差標準偏差が5.9%から1.01%と大きく減少し、追加学習による精度改善効果が確認された（Table4）。ベースモデル及び追加学習モデルのヒストグラムも合わせてFigure6, 7に示す。
また、追加学習により針先の座標、終了の座標の推定精度が高くなっていることも確認出来た（Figure8）。
Table4

検証結果

ベースモデル

追加学習モデル

正解率値誤差平均値誤差
標準偏差

正解率値誤差
平均値誤差
標準偏差

正面画像

99.1%

0.47%

0.38%

98.3%

0.47%

0.39%

30 度以内の傾きのある画像

88.5%

1.62%

6.83%

87.6%

0.85%

1.13%

合計

91.3%

1.32%

5.9%

90.4%

0.75%

1.01%

4. MONiPLATとの連動
MONiPLATのシステムを利用することで、検針記録だけでなく、アナログ計器が具備された設備やその周辺環境、例
えば異音、異臭、漏れといった五感点検チェックが可能であり、現場でのあらゆるTBM 管理において有用なサービスとして利用出来る。加えて、CBM 管理としての、異常振動検知サービス「VHERME」、油圧シリンダのパッキン寿命を予測する「VALVESTA」、「SealMote」を合わせて活用することで、一つのシステムでTBMとCBMの設備状態を簡単に一元管理することが可能である（Figure9）。

5デジタル・ソリューション《 共 著 》

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Figure9

MONiPLAT のサービスイメージ

5. おわりに
今回、付加機能として実装される予定のアナログ計器デジタル検針において、初期モデルとして対応しているメーターは丸型アナログメーターのみであるが、アナログパネルメー

6. 参考文献
1）本居 学，山下 純一，佐藤 央隆：バルカー技術誌 , No.43，
10-14（2022）
2）MONiPLAT 紹介ホームページ（https://moniplat.com/）

ターやデジタルメーターなど、ユーザーニーズの高いメーターについても順次対応を進め、メーター値が管理値を超えた場
合において管理者にアラートを通知する仕組みも今後実装予定である。これにより、対応可能なメーター種が広がるとともに、点検者の報告漏れやリアルタイムで異常を認識し、早期に対策を行うことが可能となる。
MONiPLATは、あらゆる点検作業を一元管理するプラットホームであり、今後もアジャイル開発を実践することでより柔横山 慶一
株式会社 Ridge-i
コンサルティング部

軟にかつ迅速にサービスをユーザーに届け、サービスの品質を向上させていく。また、外部サービスとの連携推進やTBM、CBM 機能の追加などラインアップを拡充していき、お客様とのつながりを活かしながらリモート監視という領域での事業化を着実に進めていく予定である。

速水 章悟
H&S 事業本部
サービスソリューション営業部※ AlgoEye、MONiPLAT、VHERME、VALVESTA、SealMoteは、㈱バルカーの商標または登録商標です。
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