東芝AI技術カタログ

• 監視波形に基づく変電所開閉装置（遮断器など）の異常診断
• センサ波形による昇降機ドア・ブレーキ異常診断
• 各種インフラ設備・産業機器の監視波形データによる異常検知に応用可能

• 正常時の時系列データのみを用いて波形素片を学習する異常検知技術は世界初
• ベンチマークデータによる性能検証において従来技術と比較し９％の精度向上を確認

問合せの際はタイトル[東芝AI技術カタログ:時系列異常波形検知技術]やURLを文面に含めてください。
本技術は研究開発中のためご要望にすぐに対応できない可能性があります。

参考文献：

• TOSHIBA SPINEX for Energy | デジタルトランスフォーメーション | 東芝エネルギーシステムズ
• 山口晃広ほか, 時系列波形異常検知技術の変電設備診断への適用と改良, 日本データベース学会データドリブンスタディーズ, Vol.3, Article No.4, 2025.
• A. Yamaguchi et al, Development of Advanced AI Technologies for Condition Diagnosis of High Voltage Switchgear in Substations.  CIGRE Science & Engineering (CSE) Journal, 2022. (CIGRE Kyoto 2022 best paper)
• 植野研ほか,低コスト電流センサとROCLTSによる昇降機ドア異常予兆診断,人工知能学会全国大会2025論文集, 2025.
• A. Yamaguchi et al, Learning Evolvable Time-series Shapelets, IEEE International Conference on Data Engineering (ICDE2022), 2022.
• A. Yamaguchi et al, One-Class Learning Time-Series Shapelets, IEEE Big Data 2018.
• プレスリリース：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を開発