カヤバ技報

第66号

2023―４

技術解説

SA要素開発へのAI技術活用
Use of AI Technology in Development of SA Elements
大内田
俊 ・ 宮 内 悠 樹 ・ 提 箸 良 太
OHUCHIDA Shun ・ MIYAUCHI Yuuki ・ SAGEHASHI Ryota

要
旨近 年， 第 ３ 次AI（Artificial Intelligence: 人 工 知Abstract
Although there has been a third AI（artificial
intelligence）
boom in recent years, few organiza能）ブームが到来しているものの，AIを競争優位性
tions
in
the
world
have been able to gain competiにつなげられる組織は，世界でも少ない状況である.
tive advantage through the use of AI.
また，近年カヤバでは乗り心地と操安性を高い次In addition, KYB is focusing on the development
元 で 両 立 す る た め， シ ョ ッ ク ア ブ ソ ー バ（以 下of sliding parts for shock absorbers （SA） to
SA）摺動部品の開発が進んでいる.この開発を効率
achieve both ride comfort and maneuverability at
的に進めるため，データ駆動によるSA作動油の開a high level. In order to carry out this develop発支援を行ってきた.
ment efficiently, we have been providing dataそこで，本報ではDX推進部が主導する「SA要素
driven support for the development of SA fluid.
This paper introduces the SA Element Develop開発×AIの取り組み」について紹介する.
ment x AI initiative led by the DX Promotion DeAIなどのデジタル技術を活用するには，「データの品質管理」と「ユーザフレンドリーなアプリ提供」 partment for these reasons.
When utilizing digital technologies such as AI, it
が重要である．そこで，SA開発品の実車評価時にis important to carry out data quality control and
収集する走行試験データを安全に管理・運用できる
provide user-friendly applications. Therefore, we
基盤を構築し，基盤で管理しているデータを，簡単
have constructed a platform to safely manage andに検索および分析できるアプリを開発した.
operate the driving test data collected during the
構築した基盤を活用することで，これまで苦労し
evaluation of developed SA products in auto vehiてきたデータ管理業務から解放され，走行試験や
cles, and developed an application to easily search
and analyze the data managed by the platform.
データ分析に注力できるようになった.
With this platform at our disposal, we can now
既に一部の実車評価で，本基盤を実運用しており，
focus on driving tests and data analysis, freeing us
今後のSA開発に役立つデータが基盤に蓄積されつfrom the laborious data management tasks that
つあり，
「持続可能なデータ駆動による開発力向上
used to be necessary.
の仕組み」の実現に手応えを感じている.
We are already using this platform in some auto
本報では，大学との共同研究成果であるAIによvehicle evaluations. Data useful for future SA deる周波数解析技術だけでなく，それを応用・展開しvelopment is being accumulated in the platform,
たAIサービスや構築したデータ分析基盤を支える
and we feel that we can realize a sustainable data技術と思想について解説する.
driven system to improve development capability.
This paper describes AI-based frequency analysis technology that is the result of joint researchwith universities, along with the technology andphilosophy behind the AI services that utilize such
frequency analysis technology for further development, and data analysis platform thus constructed.
― 17 ―

SA要素開発へのAI技術活用

１

緒言

２

近年，第 ３ 次AIブームが到来しており，世界中の企業や研究機関が，あらゆる分野の課題を解決するために，AI技術の社会実装注１）に取り組んでいる．
一方で，AIを導入する企業のうち，60％以上の企業はPoC（Proof of Concept：概念実証）の段階に留まり，AIを競争優位性につなげられる組織は，世界でもわずか12%に過ぎないという調査結果がある１）．
AI活用が進まない主な理由を以下に示す．

本開発では，走行試験データの一元管理からデー
タの検索・分析まで実現できる基盤を構築している．
「データの品質管理」を重視したデータ分析基盤
構築，およびユーザフレンドリーなデータ分析アプ
リ開発に適用した要件を以下に示す．
2. 1 データ分析基盤「データの品質管理」のための要件を以下に示す．
①収 集する走行試験データを標準化し，基盤に①AIに関する正しい知識や技術を有していない②AIを運用できる基盤を構築できていない
前者については，AIで解決すべき課題か否かの判断ができず，PoCから先に進めないケースである．
そのため，DX推進部ではAI技術だけでなく，課題設定についても学べる，AI人財注2）育成に取り組んでいる（詳細は，本号の「デジタル人財育成に関して」の記事参照）．
後者については，AIの学習に必要なデータを収集・管理する仕組みを構築できないまま，AI技術開発が先行してしまい，運用フェーズに移行できないケースである．また，AI技術は他のデジタル技
術と組み合わせることで真価を発揮し，最終的には課題解決につながるのだが，他の技術に関するノウ
ハウが不足しており，最適な解法やサービスを提案できないケースもある．
なお，本報では人財育成についての言及は控え，「SA要素開発×AIの取り組み」について解説する．
近年カヤバでは，乗り心地と操安性を高い次元で両立するため，SA摺動部品の開発に力を入れている2，3，4）．DX推進部は，2019年に創設されて以来，デー
タ駆動による作動油の開発支援を行ってきた．より
具体的には，作動油評価のために収集した走行試験

要件

データの保存が可能なこと②上記データを説明する試験条件などの記録を標準化し，基盤に記録の保存が可能なこと③走行試験データと試験条件を紐づけて，基盤で管理できること④上記の紐づけ処理を含む，データ前処理を自動化できること⑤基盤管理下にあるデータの改ざんや紛失がない
こと
走行試験データの標準化については，車両計測標
準化を目指して開発された専用ロガーを採用することで，誰が計測しても同じ形式でセンサ値が保存され，かつAmazon Web Services（以下AWS）の活用により，基盤でのデータ処理自動化や永続的なデータ管理を実現している．また，試験条件については，誰でも同じ形式や言葉遣いで記録できるアプリを開発した．詳細については，次章以降で解説する．
2. 2 データ分析アプリ
データは分析され，かつ意思決定に活用されて，はじめて価値が生まれるため，どんな走行試験にも汎用的に使えることを目指して開発した「分析結果レポート自動作成アプリ」の要件を以下に示す．
①分析対象のデータを検索できること
データに対し，多様な分析アプローチを駆使して，②データ分析者が，よく参照するグラフを自動作
作動油の従来品と開発品の比較・検証を行ってきた．
成できることそして，そのデータ分析結果に基づく評価技術や開③AI・BI（Business Intelligence: ビジネスイン
発に関するアイデア創出を支援してきた．
テリジェンス）活用を推進し，アイデア創出を
これまでに試した分析アプローチの中には，最新支援できることのAI技術であるDeep Learningを活用した周波数解④直感的に操作できること析が含まれている．このAI解法をはじめ，いくつかの分析アプローチが，今後のSA開発に役立つこ⑤安定稼働すること「検索」
・「分析レポート作成」
・「アイデア創出支援」とが分かった．持続可能なデータ駆動によるSA開発力向上の仕組みを構築することを目的に，「基盤」
・「アプリ」・「AIサービス」を開発したので，各章で解説する．

などの，複数機能を提供しつつ，簡単に操作できるアプリを開発した．また，マイクロサービス注３）を意
識し，一部機能を改修する際，他の機能に影響が出ない設計にした．なお，本アプリの安定稼働のため

注 １ ） 研究成果を社会問題解決のために，応用・展開すにAWSを活用している．次章以降で詳細を解説する．

ること．

注 ３ ） １ つのアプリを小さなサービスとして分割し，開注 ２ ）カヤバでは「人材」を「人財」としている．

発効率化や影響範囲の極小化を図る設計手法．

― 18 ―

カヤバ技報３第66号

データ分析基盤の概要

3. 1 システム構成
図 １ に開発したシステムの概略図を示す．データの収集から保存・可視化・分析まで実現できる仕組
みをAWSクラウド上に構築している．
3. 2 データ収集
走行試験の結果を適切に分析するには，計測する
走行試験データと試験条件を記録する表形式のメタデータを適切に紐づけて管理する必要がある．従って，今回のシステムでは，走行試験データとメタデー
タの収集系をそれぞれ用意している．
走行試験データの計測には，当社のスマート道路
モニタリングシステム５）で開発された専用ロガーを採用している．この専用ロガーによって計測された2023―４とで，簡単に記録される．メタデータとして収集する情報は，事前に関係者と議論して，標準化した．
また，専用 Web サイトの入力画面の使い勝手についても，現場の声を聞きながら設計した．なお，本サイトの運用・管理の負荷低減や低コスト化を狙い，Amazon S3 の静的 Web サイトホスティング機
能注5）を採用した．また，サイトへの接続を社内ネットワークに制限し，ユーザ認証機能を導入するなどのセキュリティ面も考慮している．
注 ４）タイプや容量に制限を受けることなくデータを保存，保護するストレージサービス．
注 ５ ）Amazon S3へWebコンテンツをアップロードすると静的ウェブサイトを構築できる．

3. 3 データ処理
専用ロガーによって計測されるデータは，ロガー

処理前走行データは，エッジPCによってAWSへアッの電源が入った時点から自動的に収集が始まるため，
プロードされる．データのアップロード先について， 試験区間外を走行したデータも計測してしまう．そ専用ロガーの拡張性を考慮し，現在収集していないのため，試験区間を走行したデータのみを抽出する
画像データや音響データなどを含む，多様なフォー仕組みをAWS Step Functions注６）のワークフローとして構築した．
マットを保存できるAmazon S3注４）を採用している．
メタデータは，試験担当者がタブレット端末など
本ワークフローにメタデータと処理前走行データから接続した専用 Web サイトで情報を入力するこを入力すると，メタデータを参照して，試験区間を

図１

データ分析基盤の概略図― 19 ―

SA要素開発へのAI技術活用

走行した走行試験データのみを抽出し，かつ扱いやすい形式に加工され，Amazon S3に保存される．また，走行試験データの計測日時と紐づけられた状態でメ
タ デ ー タ を リレ ー シ ョ ナ ル デ ー タ ベ ー ス（以 下RDB）に登録することで，いつでも分析したい走行試験データを検索できるように管理している（図 ２ ）．

発的に実施されるデータ分析のこと．

3. 4. 1 定型レポートによる簡易分析
走行試験データが基盤で管理された後，データ分
析担当者は，はじめに内製Webアプリによって自動出力された分析結果レポートを確認することができる．本Webアプリは当社の分析技術を参考に開発しており，任意の走行試験データを選択するだけ
で，過去に培った分析ノウハウを考慮した分析結果の定型レポートを，だれでも簡単に作成できる．本Webアプリが提供している各機能の詳細について
は，5章で解説する．
本Webアプリを活用することで，これまでは有識者や専用ツールでないと作成困難だった定型レ
ポート作成を標準化できるようになり，かつ分析対
象のデータを基盤で安全に管理しているため，分析担当者はデータや専用ツールの管理などから解放され，分析や研究・開発業務に注力できるようになる．
3. 4. 2 BIツールを使ったアドホック分析
分析結果レポートにより，走行試験データのおおよその特徴を把握できるものの，さらなる深堀り分
析を行えるように，BIツールを使用したアドホッ
クな分析環境を提供している．なお，当社では，本
図 ２ ワークフローの概要
開発に限らず，全社横断でTableauを使ったデータ
分析環境を提供している．
クラウドサービスを活用することでこのフローをまた，メタデータを管理しているRDBとTableau
高速に処理できるだけでなく，耐障害性の向上やバックアップ環境を低コストで実現している．一方， を接続し，誰でも簡単に任意の走行試験データを検索できる機能を開発・提供している（図 ３ ）．本検クラウドサービスを活用すれば，必要なときに利用
索機能により，類似の試験条件で収集された走行試
したリソースのみにコストが発生するワークフロー
験データに対する統計的な分析や，特定の条件のみを，比較的簡単に構築・運用することができる．ま異なる走行試験データ同士の比較検証などを効率的た，従来のデータ処理では，メタデータを表計算ソに進められるようになった．さらに，検索結果をダフトで作成した後，それを元に数日間かけて走行試
ウンロードする機能も提供しているため，検索結果
験データを抽出する処理を手作業で行っていた．
の共有や後述する「AIを使った高度な分析」のた従って，一日分の走行試験データを整理するのに，めの前処理に役立てることもできる．
膨大な工数を割いてデータ加工処理を行っていた．
今後は，試験担当者が試験条件の入力作業だけを行えば，あとは構築したワークフローが自動で一連の処理をするため，データ処理に対する工数を大幅に削減できるようになる．
注 ６）AWSの複数のサービスを配置させて，一連のワーク
フローを作成するサービス．

3. 4 データ分析
データ分析基盤では，管理された走行試験データに対し，以下の分析アプローチを提供しており，分析担当者が段階的に進められる仕様とした．
①定型レポートによる簡易分析②BIツールを使ったアドホック分析注７）③AIを使った高度な分析

図３

3. 4. 3

注 ７ ） 分析項目や内容が決まっておらず，その都度，単走行試験データ検索画面

AIを使った高度な分析

走行試験データに対し，より高度な分析アプロー
チを支援するために，機械学習注８）の実装環境を提供― 20 ―

カヤバ技報第66号

している．DX推進部では，Amazon SageMaker注９）を利活用できるAI人財育成を進めており，本システ
ムもそのような推進業務と連携しながら進めてきた．
現在は，データ分析など実験フェーズの環境として
SageMaker Notebook注10）を提供しているが，機械学習の実装を含めたプロダクトへの移行を目指す開発フェーズでは，
AWS専用SDK（Software Development
Kit:ソフトウェア開発キット）を使ったローカルPCからの開発を推奨している．なお，単に機械学習の実装環境を提供するだけでなく，あらかじめ整備されたサン
プ ル コ ード の 配 布 や 社 内 に 蓄 積 さ れ たAmazon
SageMakerの利用ノウハウを積極的に公開することで，2023―４

ツールであるGitLabを採用し，日頃の開発を安全か
つ高速に進めている．開発担当者が作成したソース
コードに対して，有識者を加えたレビューを実施した上で，本番環境にマージしている．CI/CD注11）環境のもとで，正式にサービスがリリースされた後には， ソ ー ス コ ー ド の 最 新 バ ー ジ ョ ン に 対 し て，
GitLabの機能であるタグを付与するルールを採用している．これにより，将来的にサービスリリースが失敗した場合も，正常な動作が保証されている前回のバージョンまで迅速にロールバックすることができる（図 ４ ）．

AI活 用 推 進 を 支 援 し て い る． 既 に，Amazon
SageMakerを活用している人財であれば，基盤で管理している任意の走行試験データを迅速に取得し，AIを含む様々な分析技術を駆使した，高度な分析が行える環境を提供している．
最後に，本活動で開発したAIを組み込んだAIサー
ビスを提供しており，データさえ用意すれば，AI
有識者でなくでも，自由にAIによる分析結果が得られる機能も提供している．開発したAIおよびAIサービスについての詳細は， ６ 章以降で解説する．
注 ８ ）数値や文字など多様なデータから規則性やパター

図４ンを学習し，コンピュータが現状判定や将来予測すタグを使ったシステム開発

る技術．
注 ９）機械学習モデルを高速に開発，学習，配布するた注11）ビルド，テスト，展開を自動化するシステムのこと

めの環境を提供するサービス．

で，Continuous Integration（継続的インテグレーショ

注10）データの可視化や機械学習モデルの構築など一連の作業をインタラクティブに実装できるサービス．

４
4. 1

適切な開発・運用体制に向けた取組みン）とContinuous Delivery（継続的デリバリー）の略．

4. 3 マルチアカウントによるクラウド運用
今後，社内で稼働するシステムが増えていくと，
AWSアカウントに関する適切な運用ルールの策定が必要となる．当社では，シングルサインオンの仕展開性を考慮した開発

システム開発において，その後の展開性や保守性を考慮して，Infrastructure as Code（以下IaC）を採用している．IaCは，インフラ構成をソースコード
で管理する考え方であり，サーバ環境やアプリケー
ション設定などをソースコードとして定義することを指す．IaCにより，システム構築における工数の削組みを利用して，システムの種類や環境の違いに応じてAWSアカウントを切り替えるマルチアカウン
トによる運用を進めている（図 ５ ）．開発者や保守管理者は，サービスアカウントごとで自身に対して許可されている権限に応じた操作のみ実施できる．

減や再利用の効率化，手動実行による人的なミスを軽 減 す ること が で きる．本 シ ス テ ム で は，AWS
Step Functionsなどのアプリケーション（前述した
ワークフローを含む）はServerless Frameworkを，
ネットワ ー ク や セ キ ュリテ ィ関 連 の イン フラ はHashiCorp社のTerraformを採用している．
4. 2 チームで開発するための仕組み
IaCをはじめ，各アプリケーションをチームで開発するにあたり，ソースコードのバージョン管理― 21 ―

図５

マルチアカウントによる運用イメージ

SA要素開発へのAI技術活用

アカウント単位でサービスや機能を分けることで， する，所謂定番な可視化を行うことができる．可視化内容については，データ分析に携わる関係者らか
クラウド利用におけるセキュリティ統制やアカウン
ら聞き込み調査を行い，実際によく用いられる可視化
トごとに設定する利用制限の回避など，AWSの管形式を採用した．具体的には，折れ線グラフや散布図，
理者や利用者の負荷低減が期待できる．本システム
も，この運用ルールのもと，構築が進められている． ヒストグラムの表示に加えて，各センサ値の統計量や相関マップなどの関係値を，分析Webアプリ上での簡単なマウス操作のみで出力できる仕様である．

５

分析結果レポート自動作成アプリ開発

データ数の増加に伴い，データの可視化に多くの時間と工数を割くことになる．こうした従来の煩雑

この汎用分析モードを用いて，SA作動油の実車
評価時に収集した走行試験データを可視化した例を
図 ７ に示す．分析Webアプリを用いることで，複な作業を行わずに走行試験データの分析結果を即座に可視化しレポートとして自動出力できる，データ
分析Webアプリ（以下，分析Webアプリ）を開発した．

数のセンサから取得したデータの特性を素早く確認することができ，データの収集から可視化までにかかる時間を大幅に短縮することができた．

図６

分析Webアプリ画面

この分析Webアプリを使うことで，クラウドにアップロードした走行試験データに，簡単にアクセ
スすることができる（図 ６ ）．複雑な設定や操作を必要とせず，分析Webアプリ上で分析したい走行

図 ７ 分析Webアプリ（汎用分析モード）の活用事例⒜センサAのヒストグラム，⒝横軸：センサA，縦軸：センサBの散布図，⒞横軸：センサA，縦軸：センサCの散布図

試験データを選択するだけで，自動的にデータの可視化が行えるようになっている．また，必要に応じ

5. 2 周波数解析モード
周波数解析モードでは，パワースペクトルや時間て深堀り分析したいデータ（試験開始直後の走行データなど）を抽出し，拡大・縮小表示することも可能である．分析対象の走行試験データを説明する
試 験 条 件 に つ い て は， ３ 章 図 ３ で 紹 介 し て い る

周波数解析のスペクトログラムなどを表示することができる．周波数解析のグラフ描画に関する細かなパラメータは個別に設定できるようになっているが，データに応じて自動的にパラメータを設定し，基本

Tableauの画面から試験条件の検索を行い，検索した走行試験データを，分析Webアプリで可視化する使われ方を想定している．

的にはユーザが細かな設定を意識せず簡単にデータの可視化を行うことができる．
5. 3 AI分析モード

この分析Webアプリでは，後述する ３ つのモードを用意しており，用途に応じた使い分けができる．
5. 1 汎用分析モード

AI分析モードでは，誰でも簡単にAIによる周波数解析を行うことができる．開発したAIの詳細については次章で解説する．

汎用分析モードでは，データ分析者が頻繁に作図― 22 ―

カヤバ技報第66号

5. 4 走行試験データのダウンロード機能
分 析Webア プ リ で 選 択 し た 走 行 試 験 デ ー タ は2023―４のかの切り分けが困難という問題が発生した．
注12） フーリエ変換でスペクトログラムを生成し，振動CSVファイルとして別途ダウンロードできる機能も提供している．本機能は，分析Webアプリ上の簡単なマウス操作によって，対象のデータをダウンを可視化したもの．一部の情報は非公開とし，意図的に消去またはぼかしを入れてある．
注13）試験条件が同じでも，アクセルやハンドル操作に微小なばらつきが生じる．
ロードできる有効期限有りの署名付きURLを発行
6. 2 AI用の課題設定する仕様である．
当社では最新のAI技術であるDeep Learningを活本機能により，「使い慣れた分析ツールを活用し，用した，「画像処理による外観検査」や「溶接不良
ユーザ独自の可視化がしたい」などの，本分析Web検知」などの高度な異常検知技術の開発6，7）に取り
アプリでは対応できない要望もサポートしている．
組んできた．これらの知見を活かし，SA作動油に

６

AI活用と課題設定

最新のAI技術であるDeep Learningは，どんな課題解決にも活用できる汎用技術な一面があるものの，実績のある従来技術と比較した際には，同等の性能
か，課題次第では従来技術よりも性能が劣る場合がある．そのため，AI技術開発に着手する前に，以下を検討することが重要である．
①AI活用が最適な課題か否か②AI活用が最適な課題に落とし込めるか否か
前者に関しては，AIの正しい知識があれば判断できる．後者については，AIの知識に加え，課題を解釈する知識や経験が必要である．以降から，課題設定などの具体例を示す．
6. 1 背景・課題
カヤバでは，乗り心地と操安性を高い次元で両立するため，SA摺動部品の開発が進んでおり，SA作
動油のみの変更でも乗り心地などの官能的な部分が大きく変化することが分かっていた．ただし，作動
油と車両挙動との関係性については，十分に解明できていない．
そのため，まずは作動油のみ変更した従来品と開発品を用意し，実車評価および周波数解析を行った（図 ８ ）．各作動油の解析結果を比較したとき，微小な違いしか観測できなかった．また，この微小な違いが，作動油に起因する差なのか，ロードノイズなどの環境要因あるいは運転の違い注13）による差な

関する走行試験データのうち，加速度情報について
は，以下のように定義した．
①従来品の加速度：基準データ②開発品の加速度：比較データ
そして，AIによる異常検知技術を応用し，従来品の加速度情報（基準データ）のみを学習し，開発
品の新規性を検知する技術注14）を開発した．
要するに，「開発品の新規性を検知したい」という課題を，「従来品と開発品の周波数解析結果を比較し，かつ作動油に起因する差のみを検知したい」と解釈し，さらに「AI活用が効果的な異常検知の課題」に置き換える検討作業を，開発初期に実施してから，開発を進めてきた．
注14）AIを活用し，従来品と開発品の各加速度を比較し，違いが顕著な周波数帯域に当たり付けをする技術．

７

一般的な異常検知のAI手法と提案手法

今回開発した手法は，AI手法のEncoder（符号化器）とDecoder（復号器）を応用したものである．
一般的には，画像のような情報量の多いデータを
Encoderに入力して情報を圧縮し，その圧縮情報をさらにDecoderに入力し，任意データを再構成する手法である．この手法の主な利点は，以下の ２ つである．
①扱いにくい高次元データを低次元化し，生成した低次元データを何らかの特徴量として活用できる②データを圧縮・再構成する過程で，データのノイズ除去効果が見込める（特徴的なデータのみが再構成されると表現しても良い）
もし，入力データを再構成できるようにEncoderとDecoderを学習した場合注15），再構成データ（出力データ）と入力データとの差分を観測することで，ノイズ箇所を検知できる．このノイズが外観検査で

図８

注12）

各作動油のSAばね上の周波数解析結果いうところの傷や汚れに相当するため，本手法は異常検知が必要な現場で活用することが多い（図 ９ ）．
― 23 ―

SA要素開発へのAI技術活用

本モデルに，学習時には使わなかった従来品デー
タを入力すると，ノイズ除去済みのばね上加速度を出力できる．そして，この出力データと実測データ

図９との差分を観測すると，ノイズを可視化できる（図11 ⒜）．このとき可視化できたノイズが，「ロードノイズなどを含む実験誤差」と解釈できる見込みで

手書き文字の異常検知をするAI手法

注15） 入 力 デ ー タ と 出 力 デ ー タ が 同 じ に な る よ う に
EncoderとDecoderを学習する手法を，Autoencoder

ある．
一方，本モデルに，開発品データを入力すると，従来品と類似している周波数帯域のみを出力できる．

7. 1 提案手法
一方，提案手法では，従来品のばね下加速度のス

この出力データと実測データとの差分を観測すると，上手く再構成できなかった周波数帯域をノイズとして観測できる（図11⒝）．このとき可視化できたノペクトログラムを入力し，ばね上加速度のスペクト
ログラムを出力（再構成）するように，EncoderとDecoderを学習している（図10）．

イズが，「各作動油に起因する周波数帯域の差」と解釈できる見込みである．
ただし，再構成誤差であるスペクトログラムを目

と呼ぶ．

図10

提案手法の概要図

大量の従来品データのみを学習することで，従来品専用モデルを生成できる．ここでいうモデルとは，従来品のばね下スペクトログラムを入力すると，従来品のばね上スペクトログラムを出力する演算器のことである．

視確認する場合，色合いの微小な変化の発見が，主観的な判断に依存してしまう．そのため，スペクト
ログラムを周波数軸方向に平均化し，折れ線グラフ
で周波数帯域の差を可視化する表現方法を提案する（図12）．この表現方法により，専門性の有無に依存せずに，作動油差を判断できると考えている．
また，本提案手法では大量の学習データ（今回の場合は従来品データ）が必要になる一方で，開発品データは比較的少量でも構わないという利点がある．
そのため，開発初期にベンチマーク対象の走行試験
データを大量に収集できれば，開発品データが少量でもAIによる周波数解析を実現できる．なお，本提案手法で生成したモデルは，ブラックボックスモ⒜

学習済みモデルに従来品データを入力した場合⒝

学習済みモデルに開発品データを入力した場合
図11

提案手法の概略図― 24 ―

カヤバ技報図12第66号

AIによる開発品と従来品のばね上周波数帯域の違いを可視化デルであり，何を根拠にデータを再構成したのか不明なため，解析結果については，参考程度に留めておく必要がある．

８2023―４

AIサービス活用事例が発現する
最後に，任意の走行試験データに対し，AIサー
ビスを活用した例を図13に示す．従来手法と提案手法の両方の解析結果を比較することで，開発品に関する新規性検知の確度が向上する見込みである．

AIによるSA要素開発支援

７ 章で紹介した提案手法を含め，DX推進部ではAI開発にPython注16）を用いている．そのため，提案手法の活用には，AIおよびPythonに関する専門知
識と専用の動作環境が必要である．ただし，多くの人にとって，専門知識の修得や動作環境の準備に対する敷居が高いと考えた．そこで，AI（提案手法）を組み込んだアプリを開発し，誰でもAIによる周波数解析を試せる環境構築を行った．

図13注16）汎用プログラミング言語の一つ．AIの開発におけるデファクトスタンダードの言語となっている．

従来手法と提案手法の周波数解析結果比較注17）指定のデータ形式に従う必要はある．

8. 1 内製AIサービスの活用事例開発したAIサービスは ５ 章で紹介した「分析レポート自動作成アプリ」の １ 機能として提供している．他の機能と大きく違う点は，基盤で管理していないデータ注17）もサポートしている点である．ユー
ザが保有しているデータをWebアプリ経由で一時

8. 2 AIサービスを支える技術
本AIサービス開発では，仮想化技術の １ つであるコンテナを活用している．より具体的には，AI
アプリと動作環境を，ひとまとめにして管理・運用

的にアップロードすれば，誰でもAIによる解析が行える．

ラウド環境どちらでも起動することができるため，環境依存による不具合を最小限に抑えることができ
る注18）．
また，AWSにはコンテナ関連のサービスが多く本サポートの狙いは，以下の通りである．
①手軽に走行試験を実施できない人でも，データさえあれば，誰でもAIサービスを活用できる
ため，AIに対する敷居が下がる②今 後，作動油を含む高精度なSA物理モデルが生成できることを想定し，シミュレーションによって生成した仮想の走行試験データでも，AIによる解析ができる③ユーザやデータを限定しないことで，予想外のできるコンテナ技術を採用している．アプリおよび動作環境を内包したコンテナは，ローカル環境とク

存在し，ユーザニーズに応じて，自由にサービスを選定することができる．
日々の開発活動で，AI（提案手法）を使用する
頻度はそれほど多くない．そのため，使用した分だ
けコストが発生するAWS Lambdaというサービスを採用した．AWS Lambdaを活用してコンテナを起動することで，処理時間に数分を要するものの，― 25 ―

SA要素開発へのAI技術活用

コストを最小限に抑えつつ，いつでも誰でも安全に，
AIサービスが使える環境の運用・管理を実現している（図 １ のNo. 9付近）．
注18）コンテナ起動環境に応じて，修正が必要な場合あり．

９

10

結言

本開発により，走行試験データを利活用する仕組みができた．デジタル技術活用による働き方改革に対し，抵抗感のある人財もいると思うが，受容できる価値が大きいことを，しっかり説明した上で，DX（デジタルトランスフォーメーション）を推進

今後の展望

本開発により，SA開発力向上を目的としたデータ分析基盤の構築が完了した．現時点では，本基盤の運用実績が少ないため，開発力向上に貢献できたか否かの判断は難しいものの，ユーザに対し，以下の価値を提供することができた．
①ユーザによるデータ管理からの解放②走行試験とデータ分析に注力できる環境
なお，本基盤は多様な走行試験データを管理・運用できるように構築したが，現時点では想定できなかった走行試験が行われた場合，本基盤では対応できない恐れがある．そのため，本基盤を長期的に運用しつつ，想定外の不具合に対応できるようなメンテナンス体制の整備を進めていきたい．
また，本報で解説した「AIサービス」はDX推進部と岐阜大学による共同研究成果を応用し，AIの専門家でなくても使える形で展開したものである．
今後は，DX推進部だけでなく，各部署が開発した
AIやアルゴリズムなども取り入れていきたい．そのためにも，各部署のAI人財や先端IT人財などから，本基盤の活用方法や開発環境に関する問い合わせがあった場合に，サポートできる体制も整備する予定である．

していきたい．
また，本開発で培ったノウハウは，走行試験デー
タ以外を対象とした基盤構築にも応用できるので，データ活用で困っている部署があれば，協業しながら課題解決を目指していきたい．
最後に，本開発にあたり多大なるご支援，ご協力を頂いた関係部署の方々に，この場をお借りして厚く御礼申し上げる．
参

考

文

献

１ ）アクセンチュア株式会社：調査レポート．https://www．
accenture.com/us-en/insights/artificial-intelligence/aimaturity-and-transformation （調 査 期 間：2021年 ８ ～
９ 月）．
２ ）村田：ショックアブソーバ用摺動部品の開発（Prosmooth™
の紹介）．KYB技報第58号（2019年 ４ 月）
３ ）佐野：SAバルブ特性解析技術の開発．KYB技報第58号（2019年 ４ 月）．
４ ）加 藤・佐々木：ショックアブソーバにおける動的摩擦特性を特徴づける 評価指標の検討．KYB技報第59号（2019年10月）．
５ ）首藤・高松：スマート道路モニタリングシステムの開発．
KYB技報第61号（2020年10月）．
６ ）内 藤：KYBの生産領域におけるAI×IoTの取り組み．
KYB技報第60号（2020年 ４ 月）．
７ ）古 川・井指：設備予知保全システムの開発．KYB技報第63号（2021年10月）．

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カヤバ技報著

第66号

2023―４

者 

大内田

俊

宮内

悠樹

2013年入社．技術本部DX推進部．

2017年入社．技術本部DX推進部．

AIを組み込んだシステム開発に

データ分析基盤の構築業務に従事．

従事．

提箸

良太

2019年入社．技術本部DX推進部．
データ分析関連のバックエンド開発に従事．

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