　今回の成果により、時系列データの読影が病気の原因推定の参考になる可能性がある。両者は今後、企業や研究機関などで同技術の採用を促進し、技術検証を進める。富士通では、AI技術「FUJITSU Human Centric AI Zinrai（ジンライ）」の1つとして2021年度中に実用化し、さまざまな分野への展開を図る。

⇒その他の「人工知能ニュース」の記事はこちら

セルのデータを時系列同期で収集しリアルタイム制御、安川電機の新制御機器
安川電機は2021年6月9日、データドリブンによる自律分散型のモノづくりを推進するカギを握る製品として、装置や産業用ロボットなどで構成された「セル」のさまざまなデータを高速、リアルタイムそして時系列に同期し、統合的に制御する「YRM-X（テン）コントローラ」を製品化し、販売を開始したと発表した。
多次元のセンサーデータに対応した時系列データベースを発表
MODEは、「MODE Core Platform」においてセンサーデータ収集に特化した「時系列データベース」の新版をリリースした。多次元データに対応し、信頼性とスケーラビリティを向上している。
異常検知性能を約7％向上、時系列波形異常検知AI技術を開発
東芝は、異常検知性能が従来比約7％向上した、時系列波形異常検知AI技術「LTSpAUC」を開発した。これまでの技術では困難だった、異常の見逃しと誤検出の抑制と、異常判断の高度な説明性を両立させることに成功した。
センサーなど時系列データを自動ラベリング、研磨作業で92％の精度を実現
富士通研究所と熊本大学は、加速度センサーやジャイロセンサーなどの時系列データに対して、AIを適用する上で必要な教師データを簡単に作成できる技術を開発した。今後、さまざまな分野の時系列データを用いた実証実験を進め、富士通のAI技術「Zinrai」の時系列データ向け前処理技術として2019年度中の実用化を目指す。
正常時の波形データ学習のみで異常検知するAI、工場現場などでの適用目指す
東芝は、正常時の波形データのみで学習し、異常を検知する説明性の高いAI「OCLTS」を開発した。機械学習によって設備の異常を検知する技術の検知精度を9％向上させるとともに、異常を判断した根拠を提示する。
時系列データからのAI生成を無償で実施、クロスコンパスが「AI Factory」を開設
クロスコンパスは2018年12月17日に無償でAIの性能のデモ評価を行える「AI Factory」を開設した。同社Webサイトから予約申し込みした顧客を対象に、同所で2時間ほどかけて、時系列データを用いたAIの生成や評価などを無償で実施する。