東芝AI技術セミナー
概要
人材不足やエネルギーコストの上昇、設備の複雑化など、製造業を取り巻く環境は大きく変化しています。限られた人員で安全性や品質を維持した上で、効率化も求められるなか、現場ではさまざまな工夫や改善が進められています。東芝は、これまで、エネルギーの安全・安定運用を支える中で、多くのAI技術を磨いてきました。本セミナーでは、その知見を活かし、鉄道などのインフラや、製造現場の「ムリ・ムダ・ムラ」の解消に向けた取り組みをご紹介します。
例えば、最適化AIは、複雑な条件の中から最適な運用方法を導き出し、エネルギーや設備運用の「ムダ」を削減します。また、風況予測AIは、将来のリスクを事前に見える化することで、「ムリ」のない運用計画を可能にし、現場作業者の過度な負担を軽減します。さらに、異常予兆診断AIは、設備の異常の兆しを早期に捉えることで、経験や勘に頼りがちな判断の「ムラ」を防ぎ、安定した設備運用を支援します。
これらの技術はエネルギー分野だけでなく、インフラや製造現場への活用も広がっています。AIを活用して、安全性と効率化をどのように両立できるのか。実際の事例を交えながら、皆さまの現場での活用イメージを膨らませていただける内容をご紹介します。ぜひ今後の現場改善のヒントとしてご参加ください。
開催日時
| 開催日時 | 2026年8月21日（金） 14:00～15:30（予定） | |
|---|---|---|
| 開催場所・会場 | オンライン（事前登録制・登録期限は開催終了日時まで） | |
| 参加費 | 無料（Zoom配信） | |
こんな方におすすめ
- 製造現場において、AIを活用した設備管理の最適化や効率化に関心をお持ちの技術者やAIエンジニア
- エネルギー・インフラ分野において、設備監視やリスク管理の高度化（診断・可視化・予測）を実現したい技術者や研究者
- 最適化・予測・予兆診断などのAIを現場でどのように活用できるのか、具体的な事例をつうじて判断根拠まで理解したい方
- 診断技術の研究開発や、産業分野におけるAI活用に関心のある学生・求職者の方
講演内容
-
製造現場のエネルギーをかしこく使う最適化AI
～エネルギーと収益の流れを可視化し、意思決定を支援～
爰島 快行
株式会社東芝
Nextビジネス開発部 GX事業推進室
デジタライズドインフラストラクチャー＆エネルギー事業開発部 フェロー脱炭素とエネルギーコストの抑制を両立することは、多くの企業にとって大きな課題となっています。本講演では、AIを活用して「どの選択が最も効果的か」を導き出し、エネルギーの有効活用や収益向上を実現する取り組みをご紹介します。製造現場におけるエネルギー活用を最適化する事例を通じて、AIが企業の意思決定をどのように支えているのかについて分かりやすく解説します。「経験と勘」に頼りがちな判断を持続可能な未来につなげるAIをご紹介します。
■講演のポイント
このAIをつかうことで、エネルギーと収益の流れが分かりやすくなります。これにより、ブラックボックスになりがちなAIの中身を理解しやすくなり、納得感のある意思決定ができるようになります。また、AIの専門知識がなくてもモデルの変更や再利用が可能なため、エネルギー価格の変動や事業環境の変化に柔軟に対応できるようになります。製造現場の「ムダ」を見つけてなくす、その秘訣をぜひデモを通じてご体感ください。平成13年 ： （株）東芝に入社。研究開発センターマルチメディアラボラトリーにてコンピュータグラフィックスの研究開発に従事。 平成26年 ： 研究開発センターマルチメディアラボラトリー 主任研究員。 平成27年 ： 研究開発センター研究企画部にて企画業務に従事。 令和2年 ： 研究開発センターアナリティクスAIラボラトリー フェロー。 令和4年 ： 東芝エネルギーシステムズ（株）出向 令和6年 ： （株）東芝 Nextビジネス開発部 GX事業推進室 デジタライズドインフラストラクチャー＆エネルギー事業開発部 フェロー。現在に至る。 -
安心・安全な交通インフラの運用を実現する風況予測AI
～AI×風況解析で天候急変・収束を予測し、迅速な対応を支援～
谷山 賀浩
株式会社東芝
総合研究所 エネルギーシステムR＆Dセンター シニアフェロー地球温暖化の影響により、強い台風や局地的な豪雨など、予測が難しい異常気象が増えています。こうした気象の変化は、鉄道をはじめとするインフラの安全な運用にも大きな影響を与えています。本講演では、その中でも「強風」に着目し、局所的な風の発生状況を推定する風況解析技術と予測AIを活用して、強風がいつ発生し、いつ収まるのかを事前に予測する仕組みについてご説明します。また、鉄道や電力設備、工事現場における安全で効率的な運用を支援する事例を紹介します。
■講演のポイント
「まだ危険なのか」「もう作業を再開できるのか」をどう判断するのか。これまで風力発電事業で培ってきた、強風のリスクを可視化する東芝の技術をご紹介します。現場運用へ適応できる具体的な活用事例とともに、センサ未設置エリアまで予測対象を広げる技術のポイントについても分かりやすく解説します。現場の「ムリ」を未然に防ぐ、その秘訣を事例とともにお伝えします。平成8年 ： （株）東芝に入社。三重工場小型回転機部にて産業用モータの新機種開発に従事。 平成10年 ： 電力・産業システム技術開発センター 回転電機技術開発グループへ異動。宇宙ステーション内の回転部など様々な大型回転機器の開発に従事。 平成18年 ： 電力・社会システム技術開発センター 企画・管理室にて企画業務に従事。 平成20年 ： 同 回転機器開発部にて再エネ関連、風況解析の研究開発を立ち上げ。 平成23年 ： 火力・水力事業部 火力・水力企画部にて再エネ事業の立ち上げに従事。風力事業の立ち上げに携わる。 平成26年 ： 電力・社会システム技術開発センター 回転機器開発部 グループ長 兼 次世代エネルギー事業開発プロジェクトチーム 参事。 平成29年 ： 東芝エネルギーシステムズ（株）へ転籍。 令和3年 ： 同 機械技術開発部 シニアマネジャー 令和6年 ： 九州大学 洋上風力研究教育センター 客員教授 令和7年 ： （株）東芝 総合研究所 同 エネルギーシステムR&Dセンター シニアフェロー 兼 機械技術開発部 シニアマネジャー。現在に至る。 九州大学 洋上風力研究教育センター 客員教授
-
設備の劣化の兆しを説明できる異常予兆診断AI
～高い安全性・信頼性が求められる現場で、判断理由の理解を促進～
植野 研
株式会社東芝
総合研究所 AIデジタルR＆Dセンター
システムAI研究部 フェローエネルギーの安定供給に欠かせない変電所では、高い安全性と信頼性が求められます。特に、落雷などによる設備トラブルを防ぐためには、設備の異常を早期に発見することが重要です。東芝では、設備の運用中のデータ（波形データ）を分析し、異常の兆しを分かりやすく示すAIを開発しました。この技術はエネルギー分野だけでなく、信頼性が求められる製造現場でも、故障の未然防止へ役立てる活用が広がっています。本講演では、「故障が起きてから対応する」のではなく、「故障を未然に防ぐ」AIが、製造現場でどのように活躍するのかを事例を通してイメージいただければと思います。
■講演のポイント
高い安全性と信頼性が求められる現場では、「異常です」という結果だけでなく、どこに異常の兆しがあり、なぜそう判断したのかが分かることが重要です。本講演では、異常の兆しだけでなく、その根拠も可視化できる波形異常予兆診断AIをご紹介します。製造設備や現場における産業用ロボットへの適用事例を通じて、フィジカルAI活用のヒントをお届けできればと思います。判断の「ムラ」を抑え、信頼性を高める秘訣をご紹介します。平成14年 ： （株）東芝に入社。研究開発センター 知識メディアラボラトリーにてデータマイニングの研究開発に従事。 平成17年 ： カリフォルニア大学リバーサイド校 訪問ポスドク研究員。 平成23年 ： 同センター 研究企画部にて企画業務に従事。 平成25年 ： 同センター システム技術ラボラトリー 主任研究員。時系列データマイニングの研究に従事。 令和2年 ： 同センター 知能化システム研究所システムAIラボラトリー フェロー。 令和4年 ： 技術企画部 AI-CoEプロジェクトチーム フェロー 兼務。 令和7年 ： 総合研究所 AIデジタルR&Dセンター AI戦略部 兼 システムAI研究部 フェロー。現在に至る。
注意事項
- ご参加には事前のお申し込みが必要です。
- ご登録後、2日を経過してもメールが届かない場合は、「隔離メール」として受信されていない場合がございます。念のため「隔離メール」をご確認ください。
- プログラムは事前の予告なく変更させていただく場合があります。
- 本セミナーはZoomを利用します。ご利用の環境でZoomの利用可否を確認する場合は、以下のURLからテストを行ってください。 http://zoom.us/test（Zoom社のページへ遷移します）