[4R3-GS-10] AI応用：発見・監視

[4R3-GS-10-02] ガス機器修理業務における故障箇所推定モデルの開発

〇森田 康介¹、土岐 爽真¹、田中 裕一郎¹、一色 一希¹、笹谷 俊徳¹ (1. 東京ガス株式会社)

キーワード：産業応用、機械学習

一部のガス会社ではガス機器を利用するお客さまから機器の修理依頼を受け付けており、依頼内容に応じて実際にお客さまの元へ訪問してガス機器を修理する「ガス機器修理業務」を実施している。
従来は、依頼受付時にお客さまから寄せられた情報をもとに、作業者がガス機器のどの部分が故障しているかを予め検討した上で、必要な部品を準備して顧客の元へ訪問していた。しかし、このプロセスは作業者の経験に基づいた属人的な判断で行われるため、作業者によって判断の正確性に差が生まれている。さらに、この検討に誤りがあって適切な部品を所持できなかった場合には再訪問が必要となり、追加のコストがかかる。また、一回の訪問で作業が完了する場合と比較して、再訪問の場合はお客さま満足度が低下することが考えられる。
これらの課題を解決するために、修理依頼の受付情報を入力とし、必要となる部品を作業者に提示する故障診断システムを構築した。このシステムの機能のうちのガス機器のどの部分が故障しているかを推定する機能では勾配ブースティング木による機械学習モデルを開発した。このシステムは稼働済みであり、予備的な検証の結果では、その効果が示唆されている。