ＭＴシステム：理由を説明するＡＩ＜2019年11月08日＞
検査・診断・予測などさまざまな用途
MTシステムは、ものづくりから社会インフラ、あるいは地震予測などの自然現象にいたるまで多種多様の分野で数多く利用されています。JAXAのイプシロンロケット自律診断など、高度な応用例もあります。
・製品検査（電流波形、画像など）
・設備・機器の自律監視 （機器、工場、建築物、地震予測など）
・経済指標の推定、素材特性の推定、来客数の予測
ＭＴ法はホワイトボックスＡＩ（異常原因を診断）
MT法は最もよく利用される手段です。マハラノビス距離と呼ばれる統計数理を基礎にしており、異常時の原因診断が可能なホワイトボックスＡＩです。
特に検査問題や設備・機器監視では、「どの項目が異常原因か」が瞬時にわかるため、迅速な対処のための強力な情報となります。
移動単位空間による設備監視
設備監視や地震予測などでは、「移動単位空間」と呼ばれるテクニックを適用します。近年の研究により開発されたMT法のためのテクニックで、わずかな異常有無を高精度に検知することが可能になります。移動単位空間は、MT法の高速処理により初めて実時間での運用が可能となりました。
前述の原因診断技術と合わせることにより、異常発生を未然防止し、損失を最小にすることができます。
手島 昌一（てしま しょういち）
北海道夕張市生まれ.北海道大学大学院工学研究科 修了.
博士（工学）.
日本電気株式会社勤務などを経て,現在,アングルトライ株式会社代表取締役.
品質工学会会員（編集委員）.精密工学会会員（評議員）.電子情報通信学会会員.ＤＥＲＧおよびＭＴシステム研究会委員（1996～2008年）.
ＡＳＩ（American Supplier Institute）賞（1998年）,品質工学会貢献賞金賞（2007年）.
主な著書に『機械・材料・加工の技術開発』（共著、日本規格協会、2001年）,『MTシステムにおける技術開発』（共著、日本規格協会、2002年）がある.
