２０２４． ３ ．
２８北陸電気使用合理化委員会

随想

１３９

新年のできごと
国立大学法人 福井大学 学術研究院工学系部門工学領域
電気・電子工学講座 准教授 伊 藤 雅 一

２０２４年は、１ 月 １ 日に能登半島地震、ルが前後に揺れ、大きな地震だとやっと認識しました。スマ１ 月 ２ 日には日航機と海保機の事故がホで情報収集すると津波が１７時１０分頃に福井の海岸に到達とあり、大変なスタートになったようにのこと。急いでマンションの家に帰り、無事を確認しました。

思います。かく言う私は年末に東京の家でテレビを付けるとあちこちの電車が止まり、乗ってき実家に帰省し、 １ 月 １ 日に福井の家にたしらさぎも止まっているようです。体調が悪くなったおか帰り、 ２ 日と ３ 日は妻とゆっくり過ごげ（？）で早い電車に変えたことで、家にたどり着けましす予定でした。普段はほとんどが大学た。もともとの１５時半ころの電車ですとおそらく小田原あたと家を徒歩か自転車で往復しています

りで止まり、 １ 月 １ 日の値段がかなり上がっているホテルにのでウイルスにはほとんど遭遇しません。ところが久しぶり泊まらないといけなかったかもしれません。運が良かった、に東京へ行き、人混みに入るときっとウイルスがたくさんいと思う反面、家で熱を測ってみると４０度越え。以前、コロナたのでしょう。１２月３１日に実家に寄った後、ホテルで夜中ににかかったときも４０度は行きませんでしたので、おそらく人体調が悪くなってしまいました。翌日の１５時半ごろ出発の新生初の４０度越えでした。翌日になって病院に行くとインフル幹線で帰る予定でしたが、何時間も外で待つのは大変ですの

エンザ A 型とのことで、こちらもおそらく人生初の “ ノンで、早めの新幹線はないかとスマホで探し始めました。日時

アルコール ” で正月を過ごし、翌週末まで休みました。

は １ 月 １ 日。当然ほとんど満席で、妻と一緒に座れる並びの２０２４年のスタートはいろいろありました。今年は仕事もプ席はないのですが、グリーン車を見てみると１２時半ごろ出発

ライベートも気を引き締めて行こうと、布団の中で熱にうなさの電車には並びで空きが少しありました。追加の出費をしてれながら、合理化だよりのネタにもなるなと考えていました。

早めに帰るか、 ３ 時間我慢してぶらぶらして予定通りの新幹

能登半島地震で被災された方々には心よりお見舞い申し上線に乗るか、だいぶ迷いましたが、ここはお金を払うとこげます。

ろ、と考えて、何度も乗ったことのないグリーン車で福井まで帰りました。福井に着いたのは１５時５９分。荷物もあります
のでタクシー乗り場を見ると行列。えちぜん鉄道は１６時０９分発ですので、急いでえちぜん鉄道に乗ると弟からメールが来ており、テレビを見て石川県で地震があったよと。こちらはまだ何も感じていませんが、メールは１６時０６分の震度 ５ 強についてで、福井では弱い地震だったようです。電車が発車し、福井口駅に着いた頃に何やら変な音がし始め、ドア用の空気を圧縮するのに変な音がするなと思っていると大きな揺れに。１６時１０分の地震が福井に来たようです。電車はホーム少し手前で止まり、ドアは開いていません。このころにあちこ
ちの携帯から緊急地震速報が鳴り、窓から見えるキュービク― 1 ―屋上で実験中の両面受光型太陽電池

合理化だより

第１３９号

２０２３年度エネルギー管理功績者・優良事業者等決まる
２０２３年度のエネルギー管理功績者およびエネルギー管理優良事業者等が決定し、中部経済産業局長表彰をはじめとする各表彰を省エネルギー月間（２０２４年 ２ 月）に行う予定でしたが、このたびの能登半島地震により北陸地域で甚大な被害が発生し、受賞者の一部も被災され、復旧に取り組んでいる状況等を踏まえ、表彰式典の開催を中止致しました。

エネルギー管理功績者【一般社団法人

日本電気協会

田中

勤務先

野阪

勤務先

康

北陸支部会長表彰】

規氏

国立大学法人定

金沢大学（石川県）

治氏

フクビ化学工業株式会社（福井県）

エネルギー管理優良事業者等【中部経済産業局長表彰】
NISSHA プレシジョン・アンド・テクノロジーズ株式会社代表者
所在地

執行役員 加賀工場長
石川県加賀市

岩間

加賀工場

孝博

⃝空調室外機に霧噴霧による使用電力量の削減⃝純水製造工程の廃熱回収の見直しによる使用電力量の削減（水冷コンプレッサーの冷却水廃熱の有効活用）― 2 ―合理化だより

第１３９号【富山県知事表彰】
株式会社サンリッツ
代表者
所在地

代表取締役社長
富山県入善町藤原

一規⃝蒸気吸収式冷凍機から高効率インバータターボ冷凍機への更新によるエネルギー使用量の削減⃝生産効率が高い拠点への生産集約によるエネルギー使用量の削減【石川県知事表彰】
創和テキスタイル株式会社
代表者
所在地

代表取締役社長
石川県羽咋市

梅木

英雄⃝生産拠点の集約による使用電力量の削減⃝既存製織機から高効率製織機への更新による使用電力量の削減【一般社団法人

日本電気協会北陸支部会長表彰】

大同開発株式会社
代表者
所在地

代表取締役社長
石川県川北町

島洋之⃝乾燥炉、バーナーの更新およびバーナーの取付位置変
更による燃料使用量の削減⃝アスファルト廃材の水分含有量低減による乾燥工程における燃料使用量の削減（建屋を新設し、保存方法を見直し）― 3 ―合理化だより

第１３９号

研 究 紹 介AI を用いた動画からの状態監視技術の開発
石川県工業試験場 電子情報部
研究主幹 笠 原 竹 博

常動作時には AI に予測生成させた画像と実際の画像との差

１ ．はじめにが小さいのに対し、タイミング異常時には差が大きくなるこ

工業製品を生産する工場では、不良品を出さないという強とを用いて、異常を検知する方法である。しかし、この従来いニーズがある。このニーズに対応するため製品外観の目視手法は、図 ３ のように対象装置が ２ 通り以上の動作パターン検査があり、その高精度化や省人化を図るため、カメラで撮を持つ場合は AI が「次の画像」をうまく予測生成できず、像した製品画像に対して画像処理技術を用いて自動検査を行正しく異常検知ができないという課題がある。そこで、このうケースも増えている。その一方で、生産装置の担当者は、課題を解決する手法を開発した。

装置の様子を見ながら日々の生産を行っており、異音や異常振動が発生している場合、あるいはいつもと異なる挙動が見られる場合は、装置を停止して詳細を観察するなどにより、３ ．課題を解決する手法の考案

不良品が製造されることを防ぐ必要がある。生産中の装置異本研究では、潜在変数を用いてタイミング異常を検知する常を早期検知し、不具合の可能性のある製品を作り続けない手法を新たに考案した（図 ４ ）。潜在変数とは画像の「特徴」

ことは、生産エネルギーの低減と合理化に寄与する。しかに相当するもので、AI には正常動作時の動画（連続静止画）し、装置の稼働中、常に人が監視することは大きな労力を要を学習させて、「次の画像」だけではなく「次の画像の潜在し、また異常の判定も個人の経験によるところが大きく、基変数」も予測させるようにする。そして、実際の画像の潜在準を客観的に統一することは困難である。そこで、合理的な変数と比較し、その差の大きい時をタイミング異常と検知す

装置監視を継続して行うために、対象装置をカメラで撮像る方法である。前述の通り、複数の動作パターンがある場合し、AI 技術を利用することで状態監視を行う技術の開発をは次の画像を絞り込むことができず、AI はどっちつかずの行った。

「次の画像」を予測生成してしまう。そのため、正常動作時でも AI の生成画像と実際の画像の差が大きく、異常検知が２ ．タイミング異常と従来の検知手法における課題できない。これに対し潜在変数については、AI は学習の結果、複数の動作パターン共通の「次の画像の潜在変数」を予測することができ、それぞれの潜在変数の差分を小さくする

対象とする装置が大きく破損するなど、正常と異なる見たことが可能である。つまり、複数の動作パターンがある場合目になった場合は、対象装置の正常時のカメラ画像（静止でも、正常動作時は潜在変数の差は小さく、異常時に限って画）との比較だけで異常検知が可能である。その一方で、例その差が大きくなることから、異常動作を検知できると考え

えば図 １ のように A → B → C → D とボタンを順番に押下すられる。

るロボットがあり、C ボタン押下時にひっかかりが生じて遅具体的な手法として、次の ２ 通りを考案した。 １ つ目は、延や停止などの異常が発生する場合がある。この異常は、異画像の圧縮と復元を行うオートエンコーダ（AE）と、時系常が発生した時点の静止画の解析だけでは異常と判定するこ列 デ ー タ の 予 測 が 行 え る LSTM（Long － Short Termとができず、動画の時間的な変化の規則性を考慮して初めてMemory）を組合せた① AELSTM モデル（図 ５ ）である。

判定できる異常であり、これをタイミング異常と呼ぶ。

この手法では、学習する動画データに複数の動作パターンがタイミング異常を検知するには、正常動作時の動画（連続含まれていても、前述したとおり潜在変数の差分が小さくな静止画）を AI に学習させて、ある瞬間の次の画像を AI にるようにエンコーダ－・デコーダーと LSTM の内部変数を予測生成させる方法がある。これは、図 ２ に示すように、正学習するため、パターンの分岐点における画像の差分は一定― 4 ―合理化だより第１３９号

よりも小さくすることはできないが、潜在変数の差分であれPredNet の基本ユニットを ６ 段まで積層した② PredNet-L6

ば小さくすることが可能である。 ２ つ目は、画像の圧縮を段モデルを構成したうえで各段で出力されるエラーの値が小さ階的に行う CNN と LSTM を組合せて次の画像を予測生成くなるように学習させることで、①と同様の機能を得ることするユニットを、任意の段数だけ積層して利用する PredNetを図った。

［ １ ］を用いる方法である。本研究では図 ６ のようにこのA

ボタン押下ロボット
ボタン押下ロボット

AA

B

B

C

D

A→→

B

A A→→

BB

D
BC CD

→

異常時
異常時→→

C→
→

D
D

CC→→

CC

タイミング異常の例

C（ひっかかりでタイミング異常発生）
A A → → B B →→ C C →→ C（ひっかかりでタイミング異常発生）

ボタン押下ロボット
ボタン押下ロボット

AB

BDC図１

A

正常時
正常時
→
C

実際の画像と生成画像実際の画像と生成画像との差（=異常スコア）との差（=異常スコア）が大きくなるが大きくなる

DD

実際の連続画像をAIへ入力
実際の連続画像をAIへ入力
次の画像を予測して生成次の画像を予測して生成
図２

従来のタイミング異常の検知手法

複数パターン正常動作：A→C→D→Aの場合と、A→C→B→Aと押下する場合がある。
パターン1
AA

B

C

D

A

B

C

D

A

B

C

B

C

D

D

パターン2

A

A

B

C

B

D

生成される
次の画像
図３

従来手法で課題となる複数パターンの正常動作

― 5 ―

C

D

合理化だより

第１３９号

カメラ画像

カメラ画像

潜在変数

潜在変数

潜在変数
潜在変数

画像の差をスコアとする

AI⽣成画像

潜在変数
分岐箇所で差が大きい
図４

４ ．実験と結果潜在特徴の差をスコアとする従来手法（左）と考案手法（右）の比較

AI⽣成画像が正常動作する様子を事前に撮像しておき、この動画データ
図4 従来手法（左）と考案手法（右）の比較を学習させておくだけで状態監視として利用が可能で、従来考案手法の評価実験を行うため、 ２ 通りの動作パターンで動作する機械を１００回動作させ、その様子を動画に収録しの画像検査装置のような細かな設定等は不要であることから、使い勝手のよい実用性に優れた手法である。て、学習に用いた。 ２ 通りのどちらの動作をするかはランダ一方で処理時間について、いまのところ ４ fps 程度のフレムに決定されている。また、これとは別にこの機械を１０回動ーム処理速度である。これに対して、 １ 台の PC 上に複数の作させた際の動画と、タイミング異常を発生させながら１０回AI プロセスを実行する、あるいは複数の PC 上で実行する動作させた様子を動画に収録して、テストに用いた。などにより、AI の並列処理による高速化が期待できる。ここうして作成した動画データセットを用いて、①②それぞの場合、画像フレームの効率的な分配や、通信パケットロス

れの AI モデルについて乱数シードを変更して ５ 回の学習とによる画像フレームの欠落などの課題があり、解決する手法

テ ス ト を 試 行 し、 精 度 の 有 効 性 を 示 す AUROC（Areaについて研究を進めている。

Under the Receiver Operating Characteristics Curve）の平今回対象とした動画を利用した異常検知技術は、カメラと均値と分散を算出した。その結果、①では０．８６４±０．０１７、②いう安価なセンサと近年急速に発展している AI を含むデジでは０．９０２±０．０２１と比較的高い精度が得られた。

タル技術を組み合わせることで生産の合理化を図るものである。これまで検査できなかった生産装置や搬送装置等の監視用途だけでなく、製品不具合が発生した際の様子を動画で撮５ ．まとめ像しておきその様子をあとで動画確認することで原因調査に今回考案した手法は、実験で用いたような ２ パターンで動も活用できる可能性があり、広い分野での応用が期待され作する機械の動画におけるタイミング異常検知において有効る。今後は、様々な産業機械での評価を行い、提案手法の有であることが確認できた。本手法は、カメラ １ 台で対象装置効性をさらに検証していきたい。

― 6 ―合理化だより
実際の次の画像
⼊⼒画像（実際の画像）
エンコーダー

エンコーダー
潜在変数

潜在変数

潜在変数

潜在変数

LSTM

LSTM

LSTM
潜在変数

潜在変数の差

デコーダー

画像の差

⽣成画像
図５

考案手法①のネットワーク構造

6段積層

図5 考案手法①のネットワーク構

実際の次の画像

画像の画像）

LSTM

第１３９号

エンコーダー

エンコーダー

潜在変数

潜在変数

LSTM

CNN

予測特徴量

エラー
特徴量

LSTM
潜在変数

潜在変数の差

LSTM

デコーダー

予測生成

生成画像

画像の差

成画像

CNN

図６

エラー

考案手法②のネットワーク構造

参考文献

問い合わせ先［ １ ］Lotter, W., Kreiman, G., Cox, D.: Deep Predictive
Coding Networks for Video Prediction andUnsupervised Learning. ICLR 2017.

― 7 ―石川県工業試験場〒９２０－８２０３
電話番号電子情報部

石川県金沢市鞍月 ２ 丁目 １ 番地

０７６－２６７－８０８４

担当

笠原竹博

合理化だより

第１３９号

お知らせ

２０２４年度 エネルギー管理優良事業者等・功績者を募集（予定）
北陸電気使用合理化委員会では、エネルギー使用合理化の成果が特に顕著な事業者等や個人の表彰を行なっており、２０２４年度の受賞者を次のとおりに募集する予定です。

【候補の対象】●エネルギー管理優良事業者等●エネルギー管理功績者（個人）・電気使用の高度化ならびに合理化等を図り、エ・電気使用の高度化ならびに合理化等の研究もしネルギー使用合理化の成果が特に顕著な事業者

くは実施を積極的に推進し、またその普及指導および工場・事業場に努めた方で、エネルギー使用合理化の功績が特に顕著な方【表彰の種類】●中部経済産業局長表彰●各県（富山、石川、福井）知事表彰●一般社団法人 日本電気協会北陸支部会長表彰【公 募 期 間】●２０２４年 ９ 月末まで

【必 要 書 類】●優良事業者等表彰／表彰申込書

●功績者表彰／表彰候補推薦書および推薦調書【応募先】

北陸電気使用合理化委員会（北陸電力㈱ 営業本部 エネルギー営業部内）TEL：０７６－４４１－２５１１
富山県電気使用合理化委員会（北陸電力㈱ 富山支店 営業部営業担当内） TEL：０７６－４４１－３５１１
石川県電気使用合理化委員会（北陸電力㈱ 石川支店 営業部営業担当内） TEL：０７６－２３３－８８８１
福井県電気使用合理化委員会（北陸電力㈱ 福井支店 営業部営業担当内） TEL：０７７６－２９－６９８２（応募様式等については、各県電気使用合理化委員会にお問い合わせください）

２０２４年度表彰運営日程（予定）●工場・事業場
●表彰審査

現地調査

●受賞者へ通知
●表彰式

１０月中
１１月中
１ 月中
２ 月中

（各表彰は、２ 月の省エネルギー月間に行われる予定です。）

合理化だよりNo．
１３９２０２４年 ３ 月２８日発行

発行所〒９３０-０８５８― 8 ―

富山市牛島町１５－ １

北陸電気使用合理化委員会

合理化だよりは再生紙を利用しています