R&D
AIによる基盤技術の高度化
取り組みの背景
東京ガスでは、ガス事業で脈々と培い、引き継いできた技術・ノウハウである“基盤技術”と、昨今隆盛の著しい“AI”を組み合わせ、競争力のあるソリューションを創出し、当社グループ内ひいては社会全体に大きな貢献することを目指しています。
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※基盤技術：燃焼・伝熱・流体・通信・LNG基地や地域冷暖房などの運用ノウハウなど
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※AI：最適化計算・機械学習・ニューラルネットワーク・大規模言語モデルなど
目指す姿
各取り組みは、当社グループの各事業部の業務フローを共に整理する、これまで実績のある現場設備にフィットするシステム構成の探索・提案・実装など、“この取り組みで真に必要になるAI活用とはどのようなものか”、“いかにして現場を変革するか”といった根本的な課題解決を大事にし、当社グループの各事業部と二人三脚で推進しております。
また、使用する技術は、上記コンセプトに則りAIを活用することに拘らずルールベースなど古典的な手法から最先端な手法まで比較し、研究所内で涵養してきた“技術の目利き力”を活用して「課題解決に必要十分な技術」を選定しています。
取り組み詳細
（1）LNG基地製造設備（プロセスポンプ）の故障検知AI
LNG基地での都市ガスの安定供給の維持と設備保全業務の最適化・自動化を目的に、都市ガス製造設備（プロセスポンプ）を対象として、振動データを解析し故障判定を行う異常検知AIを開発しました。ディープラーニングと生成モデルを組み合わせた先進的なAIに、当社が長年蓄積してきたデータを学習させることで、人間を超える判定精度を達成しています。この技術を通じて、都市ガス事業の安定化やコストダウンを支えるとともに、保全業務のDX推進に貢献していきます。
（2）火力発電所の性能診断AI（劣化検知AI＋劣化要因特定AI）
火力発電所の高効率運転維持を目的に、効率低下検知AIと低下要因特定AIによる二段階のシステムを開発中です。第一段階では、発電所のビッグデータに機械学習モデルを適用することで、効率低下を早期に検知し、第二段階では、説明可能AI（XAI）により、多岐にわたる設備内のどの機器に効率低下要因となり得る異常が発生しているか推定します。この技術を活用することで、異常の早期把握と保全対応の効率化が可能となり、結果として発電コスト増大の回避が期待されます。
