JAL エンジニアリング 様「遅延・欠航ゼロ」を目指して
dotData の特徴量が故障予測分析を高度化
JALエンジニアリングは、JALグループが保有する航空機の整備業務を担っています。航空機の不具合によるフライトの遅延や欠航をできるだけ抑制すべく、ビッグデータ分析を用いた航空機の故障予測に取り組んでおり、その取り組みをさらに強化すべく 2019 年に dotData を導入。従来、整備士の五感で検知していた不具合の予兆に加えて、フライトデータや整備データの中からより多くの予兆を見いだせるようになりました。こうした取り組みを今後も継続的に強化していくことで「航空機の不具合に起因する遅延・欠航ゼロ」を目指しています。

課題

効果・ 整備士・エンジニアの知見に基づく仮説検証型

・ データから探索的に不具合の予兆となりうるパ分析では、不具合の予兆を検知するのが難しいターン（特徴量）を作成する「仮説探索型分析」を・ 多くの AI 製品は、結果がブラックボックス化され、故障予測分析にはそぐわない

dotDataによって実現し、従来の仮説検証型分析と組み合わせることで、故障予測分析全体を強化

・ 分析対象となるフライトデータの量が膨大に上・ 仮説検証型分析では見いだせなかった不具合のるため、不具合の予兆となりうるパターン（特徴予兆を検知するための特徴量の作成に成功した量）を網羅的に検証することが困難

User profile

株式会社
JALエンジニアリングられたセンサーから取得した大量の「フビッグデータ分析を用いてhttp://www.jalec.co.jp/ライトデータ」に対しビッグデータ分析

航空機の不具合の予兆を検知

所 在 地 〒144-0041
東 京 都 大 田 区 羽 田 空 港 3-5-1
JALメンテナンスセンター
従 業 員 数 4,326名（※2021年4月1日現在）
創 業 日 2009年10月1日

事業内容
東 京 国 際 空 港（ 羽 田 ）、 成 田 国 際 空 港、
大 阪 国 際 空 港（ 伊 丹 ）を ベ ー ス に、 J A L
グ ル ー プ の 航 空 機、 エ ン ジ ン、 部 品 の整 備、 お よ び そ の 計 画、 管 理 ま で を 一貫 し て 担 う。 そ の ほ か に、 国 内 空 港 に乗り入れている国内外の航空会社の航空機の運航を支え「未来の空を創るリーディングカンパニー」として日本の空の安全を守っている。

を実行し、そこから不具合の予兆を見い株式会社 JAL エンジニアリングは、出す施策に注力しています。同社の技術

JALグループが運航する航空機の機体や部で分析を手掛ける谷内亨氏によると部品の整備を一手に担う企業です。JAL「故障予測プロジェクト」と名付けられたグループの機材以外にも、国内外の航空この取り組みは2016年からスタートし、会社の機材を国内の空港で整備するサーこれまで数々の実績を積み重ねています。

ビスも手掛けており、航空機整備に関し「 運 航中の 航 空 機 から得られ るセンて国内トップクラスの実績を誇ります。

サーデータと、過去に実施した整備に関整備部門では「イレギュラー運航ゼロ」、するデータ分析ツールで統合的に分析し「飛行中の不具合ゼロ」、「定時出発率ています。その具体的な方法は、まず整100 ％」を目指す「ゼロゼロ 100 」という備士・エンジニアの経験と知見に基づいスローガンを掲げ、さまざまな取り組みて不具合に至るシナリオの“仮説”を立て、を進めています。その目玉施策の1つがその仮説を過去データに基づいて検証し「故障予測プロジェクト」です。同社は長た上で、予兆を示す『特徴量』をデータのらく機材品質を向上させるため、整備業中から見いだします。それから、実際に務の品質や効率を継続的に改善してきまその特徴量を用いて予兆を検知できるかした。中でも不具合の発生前にその芽をどうか、過去データを用いて検証します」

摘む「予防整備」に注力しています。

こうした一連の手法は同社内で「仮説以前の予防整備は、整備士が目で機体検証型分析」と呼ばれています。これまをチェックしたり、耳で異音を聞き分けでに不具合の予兆を検知できる「故障予たりと、人間の「五感」に頼る部分が大き測モデル」を 100 件ほど作成するなど、いものでした。近年は航空機に取り付けこの手法は着実に成果を上げてきました。

故障予測プロジェクトにおける dotData の連携イメージ
既存分析手法（仮説検証型）
知見に基づき着手したパラメータ
B

C

D

特徴量

E …… O

P ……
分析

パラメータ A

分析

知見

数年分のフライト数年分のフライトデータで検証データで検証特徴量を使ってモニタリング開始

既存の整備士の知見に数個の特徴量を作成基づいた特徴量に加え、データから不具合の兆候を捉えるために有効な特徴量を仮説探索型得ることが可能になる。
該当システムに関わるすべてのパラメータ

数万個の特徴量を自動作成

P ……
分析

分析

E …… O
分析

D

分析

dotData（AI）

C

分析

特徴量

B

分析

分析

パラメータ A

『統計的に有意な」特徴量を自動選定

dotData によって、整備士・エンジニアの知見に基づく仮説検証型分析では見い出すことができなかった不具合の予兆につながる新たな特徴量を作成することが可能になりました「特徴量」を抽出するためのツールとしてdotDataを採用

株式会社JALエンジニアリング
技術部
システム技術室
（当時）

谷内 亨氏

株式会社JALエンジニアリング
技術部 システム技術室
（当時）
谷内 亨氏

らいかに有意な特徴量を見いだせるかにあります。当時からAIや機械学習のツールや製品はほかにも存在していましたが、一方で、この手法では予兆を検知でそれらの多くは、仮説検証型と同様に特きない不具合もありました。例えば電気徴量は人間が設計して与える必要があり、系統のトラブルは、メカニカルな部品トまた結果もブラックボックス化されがちラブルと異なり不具合に至るシナリオでした。その点、dotData はツール側の”仮説”を立てにくく、仮説検証型分析で自動的に特徴量を抽出し、しかもそれで故障予測モデルの確立が困難でした。

をすべて可視化してくれるため、まさに「仮そこで同社が新たに取り組んだのが、説探索型」の故障予測プロジェクトのニーデータを使った仮説の検証ではなく、データから不具合の兆候を示す特徴量から仮説を導出する「仮説探索型分析」です。この方法では、整備士の知見がなく仮説もズに合致していたのです。

サンプリングデータを基に特徴量を抽出する独自手法を考案

立てられないような不具合でも、センサー当初、故障予測プロジェクトで扱うデーデータや整備データの傾向から何らかのタは、「仮説探索型」に適さないのではな兆候がつかめる可能性があります。

いかとの懸念もありました。航空機が生とはいえ、仮説探索型分析を実行する

成するセンサーデータは1機当たり数千には膨大なデータの中から特徴量を見い種類もあり、中には0.2秒に1回の頻度で出す必要があり、従来のデータ分析ツー生成されるデータもあります。データ量ルでは対応が困難でした。そこで白羽のが膨大なため、過去の全データを学習さ矢を立てたのが、特徴量自動設計というせるのは明らかに非現実的でした。

独自の技術をもつ「dotData」です。

そこで両社で議論を重ねて、dotData「当時弊社の別部門に所属していたデーによる仮説探索型の予兆分析を可能とすタサイエンティストが、『素晴らしい技術るために、入力データの作り方に独自のなので、ぜひ試してみた方がいい』と故工夫をしました。すべての過去データを障予測プロジェクトに紹介してくれまし投入するのではなく、不具合が発生したた。当時はデータの中から自動的に特徴フライトデータと直前のフライトデータ量を見い出し、しかもそれを人間が解釈を「異常データ」として抽出し、同じく一可能な形で提供してくれるという技術が部抽出した「正常データ」と一緒にサンプほかにはありませんでしたので、私も『こリングデータとして投入。これにより、れは予兆の傾向をつかむのに使えるので限られたデータ量を基に正常と異常を選はないか』と思いました」（谷内氏）

り分ける特徴量を dotData によって自仮説探索型分析の肝は、データの中か動抽出させることにしたのです。

今後も、dotData が導き出す特徴量によって予測整備を強化し、株式会社JALエンジニアリング
技術部 システム技術室
（当時）
谷内 亨氏

空の安全を守っていきます「サンプリングデータを基にdotDataる」と考えられていましたが、dotDataが最終的に抽出した特徴量の中から、私で分析してみたところ「対象システムがたちが『これはエンジニアリング的に意停止している最中に特定の傾向を示す特味がありそうだ』と判断した数十個をさ徴量が存在する」
ことが判明しました。

らにピックアップして、従来と同じ手法従来のデータ分析手法に dotData をで検証した上で故障予測モデルを構築す組み込むことで、人の知見を基にした従るフローを確立しました。このように、来の分析では見い出せなかった新たな特単にツールを使うだけではなく、そのベ徴量が作成できており、同社の故障予測ストな使い方を日々改善することで、成プロジェクトは大きな弾みが付きました。

果は確実に上がっています」（谷内氏）

ただし谷内氏は「現状には決して満足し2019 年から、このフローで不具合のて お ら ず、 さ ら に 成 果 を 上 げ る べ く

特徴量抽出を試験的に実施したところ、

dotData活用の“質”と“量”の双方で取り明らかに不具合の予兆を示す有効な特徴組みを強化していきたい」と話します。

量の抽出に成功しました。また、既に仮「質の部分では、dotDataの技術者の説検証型分析を用いて有効な特徴量を特方々の議論をさらに深めて、より優れた定していた不具合について、dotDataで分析手法を模索したいと考えています。

分析したところ、まったく同じ特徴量がまた量の部分でも、社内のより多くの方々検出できました。この結果を受け、2020に dotData を使った分析・予兆検知に年から本格的に dotData を使った仮説取り組んでもらいたいと考えており、既探索型の故障予測分析を開始しました。に部品整備部門の方々と共同で分析を進不具合の予兆を検知するための特徴量を作成することに成功
dotDataを用いた仮説探索型分析にめて成果を上げています」
谷内氏は自身の経験を踏まえた上で、dotData の導入を検討している企業に次のようにアドバイスします。

よって有意な特徴量を作成するのに成功「dotDataは本当に素晴らしい技術でしています。例えば、ボーイング787のすが、AIはそもそも『データを丸投げすエアコンシステム部品の不具合の予兆をれば自動的に返答してくれる』というも検知するのに有効な特徴量です。この取のではありません。
『自分たちは何のためり組みは、航空技術協会の表彰審査会委に AI を利用するのか？』という点は、実員長特別賞を受賞しています。また、他際のデータと分析を回しながら明確化しに取り組んだ分析案件では、整備士・エていくアジャイルなアプローチで、自分ンジニアの知見によると「対象システムたちに真に価値のある使い方を検討するが動いている最中に何らかの兆候が表れことをお勧めします」

米国本社

日本法人

2121 S. El Camino Real
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dotData, Inc.

合同会社 dotData Japan

お問い合わせ先 : contact-j@dotdata.com

https://jp.dotdata.com