東芝は3月13日、工場やプラントなどのインフラ分野で保守点検の効率化を実現する専門分野に特化した文書理解AIを開発したと発表した。
工場・プラント・ビルなどに数多く導入されている設備は老朽化と慢性的な人手不足が問題となっているが、老朽設備の保守点検に必要な保守点検記録などの専門データは十分に整理されていないといった課題がある。また、文書を高精度に理解するための基盤技術として大規模な汎用言語モデルがあるが、計算規模が大きくインフラ保守の現場では計算リソースを確保することが難しいという課題もある。
新たに開発した文書理解AIは、一般的に入手可能な大規模な汎用言語モデル（教師モデル）から効率よく一般用語を学びながら、少ない専門データを用いた別カリキュラムで適用分野の専門用語も学習する。一般用語および専門用語ともに効率よく学習することで、小規模な言語モデル（生徒モデル）の生成を実現し、少ない計算リソースで高精度に専門的な文書を理解するという。
本AIをインフラ保守の現場に適用すると、従来のAIでは認識が困難だった熟練者の経験や知識が蓄積された専門データを活用でき、過去に発生したトラブルの現象や対策などを高精度に抽出し、インフラの事後保全の迅速化や予防保全の実現への貢献が見込めるとしている。
同社では、本AIの詳細を3月13日～17日にかけて沖縄およびオンラインでハイブリッド開催される言語処理学会第29回年次大会（NLP2023）で発表。また、今後はサービス実現に向け2024年に同社グループ内の事業現場にて本AIの運用開始を目指し、研究開発を進めて将来的には同社グループ内外のインフラ設備における予防保全にも適用するという。
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