こんな人におすすめ
- 製造業の設備保全担当者
- AIエンジニアやデータサイエンティスト
- 予知保全システム導入を検討している管理者
プロンプト例
「故障予知モデルの構築手順を、データ収集からモデル評価まで順を追って具体的に教えてください。機械学習アルゴリズムの選び方やモデル評価のポイントも含めて解説してください。」
プロンプト例の出力結果（想定）
故障予知モデルの構築は、以下の手順で進めます。まず、センサーや設備からデータを取得し、有効性を検証します。次に、取得データの質を高めるために適切なセンサー選定を行います。取得したデータについては欠損値補完や異常値除去といった前処理を施します。
続いて、故障予知に適した機械学習モデル（例：サポートベクターマシン、ランダムフォレスト、ニューラルネットワーク）を選択し、学習用データでモデルを構築します。モデルの評価では、精度、再現率、F値などの指標を用いて性能を確認し、必要ならば特徴量の追加やパラメータ調整で改善を図ります。
最後に、学習済みモデルをサーバーにデプロイし、リアルタイムデータを投入して故障の異常検知を行います。異常があればアラートを発行し、運用中はモデルのパフォーマンスを監視しつつ継続的な改善を行います。
