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滋賀大学DS教育研究センターの共同研究においては、
准教授以上１名以上、助教１名以上からなるプロジェクト
チームで研究を担当しております。
大阪ガス
大阪ガス株式会社と、ガス機器の高品質化に向けた機器
の故障予知に関するロジック開発の研究を行いました。セ
ンサーで取得したガス設備の運転データから、機器の異
常を速やかに検出することを目指します。同社では、こ
れまで安定稼働時のデータから異常を検出する技術開発を
行ってきましたが、本研究では運転開始時のように機器の
運転状態が遷移するタイミングのデータに着目しました。
ディープラーニングの一種である敵対的生成ネットワーク
（GAN）に正常な運転開始時データを学習させることで、
正常であれば得られるはずのデータを再現できます。この
再現したデータと実測の違いから、異常な時間帯やセン
サーを特定することが可能となります。
（担当准教授：岩山幸治）
デンソー
株式会社デンソーとの間で、自律適応制御の技術確立を
目的とした共同研究を行っています。工場にある製造ライ
ンでは多数の製造機械・装置が動作しており、正常な製品
を安定して生産するためには、製造機械のパラメータを適
切に制御する必要があります。この製造装置パラメータの
数は複雑な製造工程では数百を超える数となるため、製品
品質に変化が生じた際にどのパラメータを調整すれば変化
を修正できるのか分からない、という状況がしばしば起こ
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共同研究報告
ります。そこで本共同研究においては、製造装置パラメー
タと製品品質の関係を記述する適切な統計モデル構築を行
うことで、製品品質を安定に保つような製造パラメータの
自動制御を実現する手法の技術開発を行っています。手法
としては、比較的少数個の近傍データからモデル構築を行
うレイジーラーニングを用いており、近傍データの抽出手
法、近傍性評価基準、制御対象パラメータ選択手法、制御
量算出手法などの確立を行っています。この技術が実現す
れば、これまで熟練の作業員のカンやコツに頼っていたパ
ラメータ制御の自動化が可能となります。
（担当准教授：高柳昌芳）
KOKUSAI ELECTRIC
株式会社KOKUSAIELECTRICと滋賀大学データサイエ
ンス教育研究センターは、半導体製造装置の稼働中に異常
を検知する技術の確立に向けて共同で取り組んでいます。
株式会社KOKUSAIELECTRICは、半導体製造装置を開
発・製造する製造機器メーカーで、世界トップレベルの技
術力を持ちます。特に、縦型拡散CVD装置分野では世界
シェア50％超を占め、業界をリードしています。本共同
研究では、各種センサーデータを分析し、異常検知及び自
律制御技術の確立を目指します。
（担当助教：紅林亘）
データサイエンス2019.indb 8 2019/05/20 11:38:09
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データサイエンス基盤研究
フジテック
フジテック株式会社と滋賀大学データサイエンス教育研
究センターは、エレベーターの稼働ログ情報を活用した、
リスク予測手法の開発に向けた共同研究に取り組んでいま
す。稼働ログ情報を分析し、エレベーターに何らかの問題
が起こる予兆と、発生した問題との相関性などを明らかに
し、予兆段階で将来的なエレベーターの運行リスクを取り
除くことで、社会に安全で快適な移動空間を提供すること
を目的としています。本研究では、エレベーターの稼働ロ
グ情報に統計モデルを適用して、リスクを事前に予測する
モデルを構築しました。また、稼働ログ情報内のテキスト
データを利用して、リスクの原因や対処法の分類を行いま
した。これらの結果に機械学習を適用することで、問題の
予兆から対処法を推定するモデルの生成を目指します。
（担当助教：石川由羽）
SMBC
株式会社SMBC信託銀行と滋賀大データサイエンス教育
研究センター・経済学部の教員で構成されている共同研究
チームは、平成29年度からデータの利活による付加価値
の創出に取り組んでいます。現在は昨今の働き方改革に伴
う従業員の働き方や生産性等をデータを使って分析し、適
材適所やキャリアパスの判断に寄与させること目標として
います。統計学の諸手法を適宜活用した結果、既に一連の
研究成果を上げ、今年も同事業は継続する予定です。
（経済学部担当：吉田裕司教授、DS担当助教：李鍾賛）
アイシン
アイシン精機株式会社と滋賀大学データサイエンス教育
研究センターは、車載カメラ映像を解析することで、車両
に対するカメラの取付姿勢などのカメラの様々なパラメー
タを自動推定する手法を共同で開発しています。車載カメ
ラを使った安全運転支援や自動運転が実用化されつつある
昨今、車両にカメラが搭載されることは当たり前の状況と
なりつつあります。このような車載カメラの映像を活用す
るためにはカメラパラメータの高精度な推定が必須となり
ますが、工場での推定作業には時間やコストがかかるとい
う問題があり、またユーザーの使用状況によってカメラパ
ラメータが工場出荷時の状態から変化してしまうという問
題もあります。本研究では映像を解析することによってカ
メラパラメータを高精度に推定します。これにより、自動
でのカメラキャリブレーションを実現し、またカメラユ
ニットの故障検知やカメラパラメータの自動補正を行うこ
とができるようになります。 （担当助教：中河嘉明）
滋賀県EBPMモデル研究事業
近年、データのオープン化やビッグデータの活用も進み、
データの利活用が積極的に行われ、行政においても、デー
タに裏付けされた証拠に基づく政策の立案、客観的な評価
の導入が強く求められています。そこで、滋賀県と滋賀大
学は、連携してEBPM（EvidenceBasedPolicyMaking）
の進め方やデータ収集･分析に関する知識･技術を学びなが
ら、滋賀県の行政施策の課題についてデータ分析に基づく
解決等を進め、EBPMの推進･定着を目指すこととなりま
した。
2018年度は、滋賀県における女性の年代別労働力率
（Ｍ字カーブ）の落ち込みの要因分析等をテーマに設定
しPPDACサイクル（Problem→Plan→Data→Analysis→
Conclusion）の考え方に基づいて本事業を進めました。
各種のデータを収集してデータ研磨を行い、相関分析、主
成分分析、重回帰分析の統計的手法によって要因の絞り込
みとその影響度を分析することで、定量的なエビデンスが
得られるとともに客観的な評価に寄与できることを示すこ
とができました。 （担当助教：中川雅央）
データサイエンス2019.indb 9 2019/05/20 11:38:10
