膨大なデータから有意な特徴量を見い出すため、特徴量自動設計技術を持つ予測分析自動化AI「dotData」を導入しました。dotDataは、ツール側で自動的に特徴量を抽出し、人間が解釈可能な形で可視化できる点が評価されました。

しかし、航空機のセンサーデータは1機あたり数千種類に及び、データ量が膨大であるため、過去の全データを学習させることは非現実的でした。そこで同社は、不具合が発生したフライトデータと直前のフライトデータを「異常データ」とし、一部抽出した「正常データ」とともにサンプリングデータとして投入する独自の手法を考案しました。

この手法により、限られたデータ量から正常と異常を選り分ける特徴量を自動抽出させることが可能になりました。さらに、dotDataが抽出した特徴量の中から、エンジニアリング的に意味がありそうなものを人間がピックアップし、従来の手法で検証して故障予測モデルを構築するという、AIと人間の知見を融合させたフローを確立しています。