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J-GLOBAL ID：201902265654773507   整理番号：19A2484305

推論根拠を提示し人の判断を支援する東芝アナリティクスAI“SATLYS”の適用

Technique to Provide Users with Grounds for Inference Using SATLYS Toshiba Analytics AI Services

著者 (3件)： 高橋信太郎 (東芝デジタルソリューションズ ソフトウェア&AIテクノロジーセ) ,  加藤利幸 (東芝デジタルソリューションズ ソフトウェア&AIテクノロジーセ) ,  西澤実 (東芝)
資料名： 東芝レビュー(Web)  (Toshiba Review (Web))
巻： 74  号： 5  ページ： 38-41 (WEB ONLY)  発行年： 2019年09月 
JST資料番号： U1316A  ISSN： 2432-1168  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 近年,製造業や社会インフラ分野では,暗黙知に依存したオペレーションからの脱却や,製造・インフラ設備などの運用コストの削減などを目的に,AI技術の導入が始まっている。AIによる推論結果が何を根拠にしたのかを提示することは,ユーザーの判断を支援する上で重要である。東芝デジタルソリューションズ(株)は,東芝グループに蓄積された“ものづくり”の知見をAIの設計に生かし,高精度な識別や,予測,要因推定,異常検知,故障予兆検知,行動推定などを実現する東芝アナリティクスAI“SATLYS(サトリス)”のサービスを提供している。SATLYSの推論根拠提示技術は,ダイカスト製品の不良品・異常検知技術における不良要因解析機能や,調達の見積自動精査技術における価格決定要因提示機能など,AI分析の結果に基づくユーザーの課題解決のための判断に有益な情報を提供できる。(著者抄録)

シソーラス用語： 人工知能推論 ,  ダイカスト ,  製品 ,  *検出 ,  因子分析 ,  GUI【計算機】 ,  金型 ,  熱画像 ,  *画像分析
準シソーラス用語： *異常検出 ,  根拠 ,  不良品 ,  要因解析

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (7件)：

• 東芝デジタルソリューションズ.東芝アナリティクスAI SATLYS^TM.東芝デジタルソリューションズ. <https://www.toshiba-sol.co.jp/pro/satlys/>, (参照 2019-05-21).
• 伊藤秀将,ほか.画像認識精度を向上させるディープラーニング技術を用いた学習用画像の自動生成.東芝レビュー.2017,72,4,p.18-21. <https://www.toshiba.co.jp/tech/review/2017/04/72_04pdf/a05.pdf>, (参照 2019-05-21).
• 入本勇宇次,ほか.乗り合いオンデマンド交通のAI需要予測システム.東芝レビュー.2019,74,1,p.70-73. <https://www.toshiba.co.jp/tech/review/2019/01/74_01pdf/f02.pdf>, (参照 2019-05-21).
• 福島俊一,ほか.ビッグデータ×機械学習の展望:最先端の技術的チャレンジと広がる応用.情報管理.2017,60,8,p.543-554. <https://www.jstage.jst.go.jp/article/johokanri/60/8/60_543/_pdf>, (参照 2019-05-21).
• 日本ダイカスト協会編,“ダイカストとは”.ダイカストって何?-DIE CAST-ING-.2003,p.11. <http://diecasting.or.jp/diecast/pdf/book/pdf_set015-0.pdf>, (参照 2019-05-21).

タイトルに関連する用語 (4件)： 推論 ,  根拠 ,  支援 ,  AI