JP7064075B2 - プラントの学習支援装置、およびプラントの学習支援方法 - Google Patents

Description

本開示は、人工知能を用いた制御が可能なプラントにおける学習（機械学習）の支援に関する。

従来から、機械学習手法を用いてプラントの制御を行う手法が知られている。例えば特許文献１には、プラントの運転支援に機械学習を利用することが開示されている。より詳細には、運転支援システムは、プラントで稼働する機器（設備）の運転状態の履歴と、機器に対する運転員による介入操作の履歴とを対応付けた過去介入履歴情報を生成して、介入操作を行う条件を含むルール情報を機械学習手法などにより学習して生成する。その上で、取得した機器の運転状態情報と上記のルール情報とに基づいて介入操作を決定し、操作指示情報を出力する。また、プラントへの介入操作は、機器の設置場所の環境の違いや個体差などのために個々のプラントで異なってくるが、稼働が始まってばかりで履歴の蓄積がない場合には、他の同型のプラントなどで行われている介入操作が参考になる可能性があるので、同型の他のプラントのルール情報により導き出される操作指示情報を参考情報として出力することも開示されている。

また、特許文献２には、プラント（設備）に設置した複数のセンサからプラントの稼動状態（運転状態）に関する時刻を属性にもつ観測データ、及び、プラントの正常な稼動状態におけるほぼ正常データに対応する学習データを用いて、プラントの異常検知を行う旨が開示されている。

なお、特許文献３には、化学プラントや施設園芸等の環境制御端末である複数の学習装置ユニットがそれぞれ備える中間学習装置が、すべての学習装置ユニット間において同一の内部状態（重み）を有するように、各学習装置ユニットが相互に内部状態を構成する情報（重み）を一定の頻度で通信する旨が開示されている。

特開２０１７－４９８０１号公報 特開２０１４－１４９８４０号公報 特開２０１７－４１４２号公報

機械学習を通したプラントの制御は、様々な学習データを用いて学習を行うほど精度の向上が期待されるが、特許文献１～２では、各プラントは自プラントの運転データに基づいた学習を行うので、十分な精度を得るまでには時間を要する。また、特許文献１～２では、各プラントで初めて発生するような異常（問題）に対しては、それまでの機械学習の結果を用いても早期の検出などができない可能性がある。また、特許文献１に記載されているように、機械学習を通してプラントの運転を最適化するには、プラント毎に学習を行う必要がある。

上述の事情に鑑みて、本発明の少なくとも一実施形態は、プラントにおける効果的な学習を支援するためのプラントの学習支援装置を提供することを目的とする。

（１）本発明の少なくとも一実施形態に係るプラントの学習支援装置は、
人工知能を用いた制御が可能な複数のプラント間における学習データのやりとりを支援するためのプラントの学習支援装置であって、
前記プラントの運転データの提供を行う運転データ提供プラントから送信される前記運転データを受信するよう構成される運転データ受信部と、
前記運転データ受信部によって受信される前記運転データに基づいて前記学習データを生成するよう構成される学習データ生成部と、
前記学習データを記憶するよう構成される学習データ記憶部と、
前記学習データの送信先を含む管理情報を管理するよう構成される管理データベースと、
前記管理データベースで管理される前記送信先に基づいて、前記学習データ記憶部に記憶された前記学習データを前記複数のプラントのうちの少なくとも１つの前記プラントへ送信するよう構成される学習データ送信部と、を備える。

上記（１）の構成によれば、プラントの学習支援装置は、受信したプラントの運転データに基づいて学習データを生成すると共に、生成した学習データを他のプラントに送信する。これによって、学習データを取得したプラント（学習データ受信プラント）は、様々な学習データをより早期に取得することができるので、例えば最適化運転や異常検知などの精度をより早期に向上させることができる。例えば、プラントに異常の兆候が出現した際や異常が発生した際などの運転データ（異常時運転データ）に基づいて生成される学習データを取得すれば、各プラントは、自プラントにおいて未発生である異常に対しても事前に学習を行うことができるので、未発生の異常であっても早期に検知できるようになる。

したがって、異常が深刻化（重大化）するのを防止することができ、プラントの信頼性を向上することができる。また、プラントの学習支援装置を介して学習データが提供されることにより、学習データの基になった運転データの提供元が学習データ受信プラントに知られないようにすることや、後述する秘匿処理、教師データ（学習データ）の生成といった付加価値を学習データＬに付与することなども可能となる。このように、複数のプラント間での学習データの共有を支援することによって、各プラントにおける効果的な学習を支援することができる。

（２）幾つかの実施形態では、上記（１）の構成において、
前記学習データ生成部は、前記運転データの時間情報を秘匿する秘匿処理を行うことで、前記学習データを生成する。

従来から、プラントの運転データは経営情報と密接な関係がある等の理由から、プラントの所有者は、異常解析などのために運転データをプラントのメーカーに提供することはあっても、運転データを学習データとして提供することには抵抗感が強い。ましてや、他者が所有するプラントに対して運転データを提供することは、なおさら難しい。
上記（２）の構成によれば、運転データにおける時間情報、つまり、プラントの制御内容や運転状態を時間と関連付けるためのタイムデータ（ログの時刻）や時系列などを、学習データ上で秘匿された状態とすることができる。これにより、経営情報と密接に関連する運転データの提供を許容し難くするような要因を排除あるいは低減することができる。よって、プラントの所有者が自プラントの運転データを提供することに対する抵抗感を緩和することができるので、運転データの提供を許容するプラントの増加の促進を図ることができる。

（３）幾つかの実施形態では、上記（２）の構成において、
前記秘匿処理は、前記運転データが有するタイムデータを暗号化する暗号化処理であり、
前記学習データ生成部は、
前記暗号化処理を実行すると共に、前記暗号化された前記タイムデータを復号するための復号キーを生成する暗号部と、
前記暗号化処理が行われた前記学習データの送信元の前記運転データ提供プラントに前記復号キーを送信する復号キー返送部と、
前記運転データ提供プラントから前記復号キーを受信すると、前記復号キーを用いて前記暗号化された前記タイムデータを復号する復号部と、
前記復号部によって復号された前記タイムデータを含む前記学習データである復元運転データを、予め定められた転送先に転送する運転データ転送部と、を有する。

上記（３）の構成によれば、秘匿処理として、運転データのタイムデータを暗号化することにより、運転データの時間情報を秘匿することができる。さらに、暗号化されたタイムデータを復号するための復号キーをその学習データの基になる運転データを提供した運転データ提供プラントに返送する。これによって、運転データの送信元のみが復号キーを管理することになり、運転データの秘匿性を高めることができる。

また、運転データ提供プラントから復号キーを受信することにより復元した運転データを、メーカーなどの転送先に転送（送信）するよう構成される。これによって、例えば、異常やその兆候などの問題（トラブル）の発生を検知した場合に、運転データ提供プラントがプラントの学習支援装置に復号キーを送信するようにすると共に、復号キーを受信した学習支援装置は、復元した運転データをプラントのメーカーなどに送信するようにすれば、メーカー側での問題の調査を迅速に開始することができ、問題の迅速な解決を図ることが可能となる。よって、このような運転データの提供に対するインセンティブを設けることで、運転データの提供を許容するプラントの増加の促進をさらに図ることができる。

（４）幾つかの実施形態では、上記（２）の構成において、
前記秘匿処理は、前記運転データがタイムデータを有する場合には前記タイムデータを削除する処理を含み、前記運転データが前記タイムデータを含まない場合には前記運転データを並び替える処理を含む。
上記（４）の構成によれば、タイムデータの削除、または、運転データの並べ替えにより、処理負荷を抑制しつつ、運転データの時間情報を秘匿することができる。

（５）幾つかの実施形態では、上記（１）～（４）の構成において、
前記学習データ生成部は、前記運転データ提供プラントの異常時に取得された異常時運転データを前記運転データが含むか否かの情報を前記運転データに付与することにより、前記学習データを生成する。
上記（５）の構成によれば、膨大な量の運転データの中から効率的に異常時運転データを選択し学習することができる。これにより、各プラントは、教師データを用いた学習を行うことにより、より効率的に異常の検知精度を高めることができる。

（６）幾つかの実施形態では、上記（１）～（５）の構成において、
前記学習データ送信部によって送信される前記学習データを受信する前記プラントである学習データ受信プラント側が前記学習データの受信に対して支払うべき対価を前記管理データベースに前記送信先毎に、または前記学習データ毎に登録するよう構成される対価登録部を、さらに備え、
前記学習データ受信プラント側が支払った前記対価の少なくとも一部は、前記運転データ提供プラント側が受け取るようになっている。
上記（６）の構成によれば、学習データ受信プラントは学習データの受信に対して対価を支払うようになっており、プラントが運転データ提供プラントであるか否かなどに応じて、学習データ受信プラント毎、または学習データ毎に個別に対価を設定することができる。また、学習データ受信プラントが支払った対価の少なくとも一部を、運転データ提供プラントが運転データの提供に対する対価として受け取るようにする。つまり、運転データを有償で売買するようにしており、このように、運転データの提供に対するインセンティブを設けることにより、運転データの提供を許容するプラントの増加の促進を図ることができる。

（７）幾つかの実施形態では、上記（１）～（６）の構成において、
前記学習データ送信部によって送信される前記学習データを受信する前記プラントである学習データ受信プラント側が前記学習データの受信に対して支払うべき対価を前記管理データベースに前記送信先毎に、または前記学習データ毎に登録するよう構成される対価登録部を、さらに備え、
前記対価は、前記学習データ受信プラントが前記運転データ提供プラントであるか否かに基づいて設定されており、前記学習データ受信プラントが前記運転データ提供プラントである場合の方が、前記運転データの提供を行わない前記プラントである運転データ非提供プラントである場合よりも低額（無償を含む）となるように設定される。
上記（７）の構成によれば、プラントは、運転データを提供することによって、例えば他のプラントから提供された運転データに基づいて生成された学習データをより低額な対価で取得することが可能となる。このように、運転データの提供に対するインセンティブを設けることにより、運転データの提供を許容するプラントの増加の促進を図ることができる。

（８）幾つかの実施形態では、上記（６）～（７）の構成において、
前記対価は、前記学習データが、前記運転データ提供プラントの異常時に取得された異常時運転データを含む前記運転データに基づいて生成された異常時学習データであるか否かに基づいて設定されており、前記学習データの対価は、前記異常時学習データである場合の方が、前記異常時学習データでない場合よりも、高額となるように設定される。
上記（８）の構成によれば、学習データの対価は、異常時学習データである方がそうでない場合よりも高額になるように設定される。つまり、異常時学習データはプラントの異常判定の精度を高めるなど、プラントの信頼性を向上させるのにより有益なものであるため、学習データの価値は異常時学習データである方がそうでない場合よりも高く、これを対価に反映する。これによって、異常時学習データの基となる運転データを提供した運転データ提供プラントが受け取る対価を結果としてより高額にすることが可能となるので、運転データ提供プラントは例えば異常の解決に要した費用の補填をより十分に行うといったことが可能となる。このように、学習データの価値に応じて対価を設定することで、学習データの提供に対するインセンティブを設けることにより、運転データの提供を許容するプラントの増加の促進を図ることができる。

（９）幾つかの実施形態では、上記（６）～（８）の構成において、
前記運転データ受信部によって受信された前記運転データに基づいて、前記受信された運転データを送信した前記運転データ提供プラントに対する前記対価を設定するよう構成される対価設定部を、さらに備える。
上記（９）の構成によれば、運転データの価値に基づいて対価を自動で設定することができる。

（１０）幾つかの実施形態では、上記（１）～（９）の構成において、
前記管理データベースに登録された前記複数のプラントによって会員グループが形成されており、
前記会員グループを形成する前記複数のプラント側は、それぞれ、所定の会費を支払う仕組みとなっており、
前記運転データ提供プラント側が支払う前記会費は、前記運転データの提供を行わない前記プラントである運転データ非提供プラント側が支払う前記会費よりも低額である。
上記（１０）の構成によれば、上記（７）と同様な効果を得ることができる。

（１１）本発明の少なくとも一実施形態に係るプラントの学習支援方法は、
人工知能を用いた制御が可能な複数のプラント間における学習データのやりとりを支援するためのプラントの学習支援方法であって、
前記プラントの運転データの提供を行う運転データ提供プラントから送信される前記運転データを受信する運転データ受信ステップと、
前記運転データ受信ステップによって受信される前記運転データに基づいて前記学習データを生成する学習データ生成ステップと、
前記学習データを記憶する学習データ記憶ステップと、
前記学習データの送信先を含む管理情報を管理する管理データベースと、
前記管理データベースで管理される前記送信先に基づいて、前記学習データ記憶ステップに記憶された前記学習データを前記複数のプラントのうちの少なくとも１つの前記プラントへ送信する学習データ送信ステップと、を備える。

上記（１１）の構成によれば、上記（１）と同様の効果を奏することができる。

（１２）幾つかの実施形態では、上記（１１）の構成において、
前記学習データ生成ステップは、前記運転データの時間情報を秘匿する秘匿処理を行うことで、前記学習データを生成する。

上記（１２）の構成によれば、上記（２）と同様の効果を奏することができる。

（１３）幾つかの実施形態では、上記（１２）の構成において、
前記秘匿処理は、前記運転データが有するタイムデータを暗号化する暗号化処理であり、
前記学習データ生成ステップは、
前記暗号化処理を実行すると共に、前記暗号化された前記タイムデータを復号するための復号キーを生成する暗号ステップと、
前記暗号化処理が行われた前記学習データの送信元の前記運転データ提供プラントに前記復号キーを送信する復号キー返送ステップと、
前記運転データ提供プラントから前記復号キーを受信すると、前記復号キーを用いて前記暗号化された前記タイムデータを復号する復号ステップと、
前記復号ステップによって復号された前記タイムデータを含む前記学習データである復元運転データを、予め定められた転送先に転送する運転データ転送ステップと、を有する。

上記（１３）の構成によれば、上記（３）と同様の効果を奏することができる。

（１４）幾つかの実施形態では、上記（１２）の構成において、
前記秘匿処理は、前記運転データがタイムデータを有する場合には前記タイムデータを削除する処理を含み、前記運転データが前記タイムデータを含まない場合には前記運転データを並び替える処理を含む。
上記（１４）の構成によれば、上記（４）と同様の効果を奏することができる。

（１５）幾つかの実施形態では、上記（１１）～（１４）の構成において、
前記学習データ生成ステップは、前記運転データ提供プラントの異常時に取得された異常時運転データを前記運転データが含むか否かの情報を前記運転データに付与することにより、前記学習データを生成する。
上記（１５）の構成によれば、上記（５）と同様の効果を奏することができる。

（１６）幾つかの実施形態では、上記（１１）～（１５）の構成において、
前記学習データ送信ステップによって送信される前記学習データを受信する前記プラントである学習データ受信プラント側が前記学習データの受信に対して支払うべき対価を前記管理データベースに前記送信先毎に登録する対価登録ステップを、さらに備え、
前記学習データ受信プラント側が支払った前記対価の少なくとも一部は、前記運転データ提供プラント側が受け取るようになっている。
上記（１６）の構成によれば、上記（６）と同様の効果を奏することができる。

（１７）幾つかの実施形態では、上記（１６）の構成において、
前記対価は、前記学習データ受信プラントが前記運転データ提供プラントであるか否かに基づいて設定されており、前記学習データ受信プラントが前記運転データ提供プラントである場合の方が、前記運転データの提供を行わない前記プラントである運転データ非提供プラントである場合よりも低額となるように設定される。
上記（１７）の構成によれば、上記（７）と同様の効果を奏することができる。

（１８）幾つかの実施形態では、上記（１６）～（１７）の構成において、
前記対価は、前記学習データが、前記運転データ提供プラントの異常時に取得された異常時運転データを含む前記運転データに基づいて生成された異常時学習データであるか否かに基づいて設定されており、前記学習データの対価は、前記異常時学習データである場合の方が、前記異常時学習データでない場合よりも、高額となるように設定される。
上記（１８）の構成によれば、上記（８）と同様の効果を奏することができる。

（１９）幾つかの実施形態では、上記（１６）～（１８）の構成において、
前記運転データ受信ステップによって受信された前記運転データに基づいて、前記受信された前記運転データを送信した前記運転データ提供プラントに対する前記対価を設定する対価設定ステップを、さらに備える。
上記（１９）の構成によれば、上記（９）と同様の効果を奏することができる。

（２０）幾つかの実施形態では、上記（１１）～（１９）の構成において、
前記管理データベースに登録された前記複数のプラントによって会員グループが形成されており、
前記会員グループを形成する前記複数のプラント側は、それぞれ、所定の会費を支払う仕組みとなっており、
前記運転データ提供プラント側が支払う前記会費は、前記運転データの提供を行わない前記プラントである運転データ非提供プラント側が支払う前記会費よりも低額である。
上記（２０）の構成によれば、上記（１０）と同様な効果を得ることができる。

本発明の少なくとも一実施形態によれば、プラントにおける効果的な学習を支援するための学習データ提供支援装置が提供される。

本発明の一実施形態に係る学習支援システムを概略的に示す図である。 本発明の一実施形態に係るプラントの学習支援方法を説明する図である。 本発明の一実施形態に係る管理データベースを示す図である。 本発明の他の一実施形態に係る管理データベースを示す図である。 本発明の一実施形態に係る学習データ生成部の構成を示す図であり、秘匿処理として暗号化処理を行う場合に対応する。 本発明の一実施形態に係る学習データ生成ステップを示す図であり、秘匿処理として暗号化処理を行う場合に対応する。 本発明の一実施形態に係るプラントの学習支援装置を示す図であり、複数のプラント間で学習データを有償で取引する場合を示す。 本発明の一実施形態に係るプラントの学習支援装置を示す図であり、複数のプラントで構成される会費制の会員グループ内で学習データを有償で取引する場合を示す。 本発明の一実施形態に係るプラントの学習支援装置を示す図であり、複数のプラントで構成される会費制の会員グループ内で学習データを無償で取引する場合を示す。

以下、添付図面を参照して本発明の幾つかの実施形態について説明する。ただし、実施形態として記載されている又は図面に示されている構成部品の寸法、材質、形状、その相対的配置等は、本発明の範囲をこれに限定する趣旨ではなく、単なる説明例にすぎない。
例えば、「ある方向に」、「ある方向に沿って」、「平行」、「直交」、「中心」、「同心」或いは「同軸」等の相対的或いは絶対的な配置を表す表現は、厳密にそのような配置を表すのみならず、公差、若しくは、同じ機能が得られる程度の角度や距離をもって相対的に変位している状態も表すものとする。
例えば、「同一」、「等しい」及び「均質」等の物事が等しい状態であることを表す表現は、厳密に等しい状態を表すのみならず、公差、若しくは、同じ機能が得られる程度の差が存在している状態も表すものとする。
例えば、四角形状や円筒形状等の形状を表す表現は、幾何学的に厳密な意味での四角形状や円筒形状等の形状を表すのみならず、同じ効果が得られる範囲で、凹凸部や面取り部等を含む形状も表すものとする。
一方、一の構成要素を「備える」、「具える」、「具備する」、「含む」、又は、「有する」という表現は、他の構成要素の存在を除外する排他的な表現ではない。

図１は、本発明の一実施形態に係る学習支援システム９を概略的に示す図である。図１に示すように、学習支援システム９は、複数のプラント８と、プラント８の学習支援装置１と、を備える。複数のプラント８の各々は発電所やゴミ焼却所などであり、例えばボイラ、タービン、排ガス処理装置、タンク、ダクト、配管、バルブなど、プラント８の目的を達成するのに必要となる様々な設備を有している。

この種のプラント８では、例えば定期的に、各設備の設定値や、センサなどを用いて検出されるプラント８の運転状態などの情報を取得して監視する。また、こうして取得された情報（ログ）は運転データＤとして蓄積（記憶）される。つまり、運転データＤは、あるタイミングで取得したログを少なくとも含む１以上のレコードで構成される。また、各レコードは、その取得タイミングなどを示すタイムデータ（時刻）を有しており、運転データＤにおいて、このタイムデータや、順次記憶されることによるレコードの並び順などから、各ログの取得時刻や時系列などの時間情報が把握可能となっている。こうした運転データＤは、プラント８に生じた異常の解析や、プラント８の運転を効率化（最適化）するための制御に利用される。

また、本発明では、各プラント８は、例えばＡＩプログラムなどの人工知能が動作するコンピュータであるプラント制御装置（８１ｃ、８２ｃ）を備えている。この人工知能は、運転データＤに基づいて生成される学習データＬに基づいて機械学習を実行し、その学習結果に基づいた制御（例えば運転最適化のための制御）を、プラント８が備える複数の設備のうちの対象となる設備に対して実行する。この学習データＬは、例えば、自プラントの運転により取得された運転データＤに基づいて生成したり、後述するように、プラント８の学習支援装置１から提供されたりする。

また、本発明では、図１に示すように、複数のプラント８には、プラント８の運転データＤを提供（送信）する少なくとも１つの運転データ提供プラント８１が含まれる。つまり、運転データ提供プラント８１は、自プラントの運転の結果得られる運転データＤの外部への提供が許容（許可）されたプラントである。後述するように、提供された運転データＤは学習データＬを生成するのに用いられる。また、複数のプラント８には、運転データＤの提供が許容されていない（禁止された）運転データ非提供プラント８２が含まれていても良い。運転データ非提供プラント８２は、運転データＤを外部に提供することなく、学習データＬの受信（獲得）のみを行うプラント８である。つまり、学習支援システム９を構成するプラント８は、運転データ提供プラント８１および運転データ非提供プラント８２のいずれかに分類される。

また、学習データＬを受信するプラント８を学習データ受信プラント８３と称すると、運転データ提供プラント８１および運転データ非提供プラント８２の両方が、この学習データ受信プラント８３に該当する。ただし、この実施形態に本発明は限定されない。他の幾つかの実施形態では、学習データ受信プラント８３は、運転データ非提供プラント８２のみが該当するように構成されていても良い。つまり、運転データ提供プラント８１は運転データＤの提供のみを行い、学習データＬの受信は行わない。その他の幾つかの実施形態では、複数の運転データ提供プラント８１のうちの少なくとも一部のみが、学習データ受信プラント８３に該当するように構成しても良い。なお、幾つかの実施形態では、この学習データ受信プラント８３に該当するか否かは、学習データＬを受信する可能性があるか否かで決まるものとし、例えば、後述する管理データベース５において学習データＬの送信可否情報Ｉｇが送信可となっているか否かで決めても良い（後述する図３Ａ参照）。他の幾つかの実施形態では、管理データベース５において、送信可能学習データ管理情報として学習データ管理番号Ｉｎの登録有無で決めるよう構成してもよい（後述する図３Ｂ参照）。

図１に示す実施形態では、学習支援システム９の複数のプラント８は、それぞれ発電所といった発電プラントあり、複数の運転データ提供プラント８１と、複数の運転データ非提供プラント８２とで構成されている。また、複数のプラント８は、通信ネットワーク９２（ＩＰネットワークなど）を介して、次に説明するプラント８の学習支援装置１に通信可能に接続されている。ただし、本実施形態に本発明は限定されない。他の幾つかの実施形態では、複数のプラント８の全てが運転データ提供プラント８１であっても良い。

次に、プラント８の学習支援装置１について、図１～図３Ｂを用いて詳細に説明する。図２は、本発明の一実施形態に係るプラントの学習支援方法を説明する図である。図３Ａは、本発明の一実施形態に係る管理データベース５を示す図である。また、図３Ｂは、本発明の他の一実施形態に係る管理データベース５を示す図である。

プラント８の学習支援装置１（以下、単に、学習支援装置１という。）は、人工知能を用いた制御が可能な複数のプラント８間における学習データＬの共同利用を支援するための装置である。より詳細には、学習支援装置１は、運転データ提供プラント８１から提供される運転データＤに基づいて学習データＬを生成し、生成した学習データＬを主に他のプラント８に提供するのを支援する装置である。そして、図１に示すように、学習支援装置１は、運転データ受信部２と、学習データ生成部３と、学習データ記憶部４と、管理データベース５と、学習データ送信部６と、を備える。

なお、学習支援装置１はコンピュータで構成されており、図示しないＣＰＵ（プロセッサ）や、ＲＯＭやＲＡＭといったメモリ（記憶装置Ｍ）、通信インタフェースなどを備えている。そして、主記憶装置にロードされたプログラム（学習支援プログラム）の命令に従ってＣＰＵが動作（データの演算など）することで、上記の各機能部を実現する。
学習支援装置１が備える各機能部について、それぞれ説明する。

運転データ受信部２は、上述した運転データ提供プラント８１から送信される運転データＤを受信するよう構成される。より詳細には、運転データ受信部２は、通信ネットワーク９２を介して、運転データ提供プラント８１が備える通信装置（不図示）に接続されており、この通信装置が、定期的や異常の発生時などの所定のタイミングで送信する運転データＤを受信する。図１に示す実施形態では、上記の通信装置は例えばゲートウェイ装置などであり、運転データ受信部２は、プラント制御装置８１ｃが上記の通信装置を介して送信する運転データＤを受信するようになっている。

学習データ生成部３は、運転データ受信部２によって受信される運転データＤに基づいて学習データＬを生成するよう構成される。具体的には、幾つかの実施形態では、受信した運転データＤから、制御や異常検知に有益となる特徴量を抽出（ノイズ情報の除去）するなどの必要な情報を抽出することや、運転データＤを構成する各レコードを各種運転モードなどに仕分けるなど分類処理や、人工知能が読み取るのに適した形式となるようにフォーマット変換などをするなどしても良い。他の幾つかの実施形態では、運転データＤに対して、後述するような、秘匿処理、データ種別情報Ｉｄ（後述）の付加などの少なくとも１つの処理を適用することにより、学習データＬを生成しても良い。その他の幾つかの実施形態では、これらの実施形態の組み合わせにより、運転データＤから学習データＬを生成しても良い。

より具体的には、学習データＬは、以下のように生成しても良い。まず、過去の運用データや経験等から各トラブルの発生率を予め定める。トラブル発生率は、例えば、全体発生率×各トラブルの発生頻度から求めても良い。例えば、プラントＡで２０００ｈ（時間）稼働してチューブ漏洩が１回発生し、プラントＢでは３０００ｈ稼働して同じチューブ漏洩が発生し、プラントＣで５０００ｈ稼働してバーナー焼損がしたとした場合、全体発生率＝０．０３％（３回／１０，０００ｈ）となる。また、チューブ漏洩の発生頻度＝２／３なので、この場合の、チューブ漏洩のトラブル発生率＝０．０３％×２／３＝０．０２％となる。他方、バーナー焼損の発生頻度＝１／３なので、この場合のバーナー焼損のトラブル発生率＝０．０３％×１／３＝０．０１％となる。なお、トラブル発生率は、トラブルの発生の都度、更新しても良い。次に、学習しようとする学習データＬが上記のように計算したトラブル発生率となるように、例えばチューブ漏洩時の運転データＤと、何らのトラブルもトラブルの発生していない運転データＤとを合成する。

このように、学習データＬを生成すると、トラブル発生時のデータのみを学習すると、本来は１／１００の確率で起こるトラブルであっても、学習側の人工知能にとっては発生確率が１／１のトラブルとなるため与えるインパクトが非常に大きく、誤学習につながる可能性があるが、トラブル発生率を実際の状況に合わせた学習データＬを用いて学習させることで、本来あるべき確率の１／１００となり、効率的に適切な学習をさせることができる。

学習データ記憶部４は、学習データ生成部３によって生成された学習データＬを記憶するよう構成される。つまり、生成された学習データＬは、基本的には、学習データＬの基になった運転データＤの送信元以外の他のプラント８に対して送信可能とするために、記憶される。図１に示す実施形態では、学習データ記憶部４は、記憶装置Ｍに形成されている。ただし、本実施形態に本発明は限定されず、他の幾つかの実施形態では、学習データ記憶部４は、通信可能に相互に接続された、学習支援装置１とは物理的に異なる他の装置が備える記憶装置に形成されていても良い。また、例えば、学習データＬが異常時学習データＬｔ（後述）であることが判明した場合など、必要な場合には、学習データＬの基になった運転データＤの送信元に送られても良い。

管理データベース５は、図３Ａ～図３Ｂに示すように、プラント８に関する情報を含む管理情報Ｉを管理するよう構成される。より具体的には、管理情報Ｉには、学習支援装置１が運転データＤや学習データＬの送受信を行う相手となるプラント情報Ｉｒを含む。プラント情報Ｉｒには、例えばプラント制御装置（８１ｃ、８２ｃ）など、運転データＤを受信するプラント８側の装置と通信するためＩＰアドレスなどの、通信ネットワーク９２を用いて通信するための通信アドレスを含めても良い。

図３Ａに示す実施形態では、プラント情報Ｉｒとして、学習データＬの送信可否を示す送信可否情報Ｉｇを含めており、学習支援システム９を構成する複数のプラント８に対して、学習データＬを送信できるか否かを個別に設定するようにすることで、送信先の管理の柔軟性を図っている。

他方、図３Ｂに示す実施形態では、図３Ｂ（ａ）に示すように、上述した管理情報Ｉは、各プラント情報Ｉｒにそれぞれ対応する送信可能学習データ管理情報を含む。この送信可能学習データ管理情報は、プラント情報Ｉｒ毎に、プラント情報Ｉｒに対応するプラント８が購入したなどによって、学習支援装置１から送信可能な状態にある学習データＬを示すための情報であり、各学習データＬに対して付与される学習データ管理番号Ｉｎなどをキーとして管理される。この学習データ管理番号Ｉｎは、学習データ生成部３によって学習データＬが生成される度に、それぞれ異なる番号が付与される。このように、学習支援システム９を構成する複数のプラント８に対して、各学習データＬの送信可否を個別に設定するようにすることで、送信先の管理の柔軟性を図っている。なお、図３Ｂ（ａ）に示すように、管理情報Ｉには、運転データ提供プラント８１か否か（運転データＤの提供有無）などのプラント種別情報Ｉｔを含めていても良い。また、プラント種別情報Ｉｔは、運転データＤの提供有無に限られず、運転データＤの提供方法や後述する秘匿処理情報Ｉｐなどに応じてさらに細分化されてもよい。

また、管理情報Ｉは、各学習データＬに関する情報をさらに含むよう構成されてもよい。より具体的には、図３Ｂ（ｂ）に示すように、上記の学習データ管理番号Ｉｎに対して、データ種別情報Ｉｄ（後述）、対価情報Ｉｃ（後述）や、学習データＬの基になった運転データＤを提供した提供元プラント情報Ｉｓが対応づけられて管理されるようになっている。提供元プラント情報Ｉｓには、この学習データＬの基となった運転データＤを提供した運転データ提供プラント８１の基本構成や仕様を示す情報を含めても良く、提供元となったプラント８以外のプラント８へ公開するために管理される。これによって、学習データＬの基となった運転データＤが、どのような構成のプラント８における運転によるものかが特定可能となる。これにより、プラント８側で学習データＬの購入を考える際に、仕様の類似するプラント８における運転データＤから生成された学習データＬを選択的に購入することができるため、より効率的な学習につながる。

図１に示す実施形態では、管理データベース５は、記憶装置Ｍの一部に形成されている。また、管理データベース５には、学習支援システム９が備える全てのプラント８がそれぞれプラント情報Ｉｒとして登録されていることによって、学習支援装置１は、複数のプラント８の全てに対して学習データＬの送信が可能となっている。ただし、本実施形態に本発明は限定されず、他の幾つかの実施形態では、管理データベース５は、通信可能に相互に接続された、学習支援装置１とは物理的に異なる他の装置が備える記憶装置に形成されていても良い。

学習データ送信部６は、管理データベース５で管理される前記送信先に基づいて、学習データ記憶部４に記憶された学習データＬを複数のプラント８のうちの少なくとも１つのプラント８へ送信するよう構成される。図３Ａに示す実施形態では、学習データ送信部６は、管理データベース５のプラント情報Ｉｒに登録されているプラント８に対してのみ学習データＬの送信が可能であり、管理データベース５に登録されていないプラント８に対しては学習データＬを送信しない。図３Ｂに示す実施形態では、送信可能学習データ管理情報に登録されている学習データ管理番号Ｉｎに対応する学習データＬを、対応するプラント８に送信する。

また、学習データ送信部６は、幾つかの実施形態では、学習支援装置１は、学習データ受信プラント８３から学習データＬの提供要求Ｒｓを受信すると、この提供要求Ｒｓを送信したプラント８に対して学習データＬを送信しても良い（後述する図２参照）。他の幾つかの実施形態では、学習支援装置１は、提供すべき新たな学習データＬが存在する場合に、学習データ受信プラント８３からの提供要求Ｒｓの有無にかかわらず、学習データＬを送信しても良い。その他の幾つかの実施形態では、上記の実施形態の両方の組み合わせであっても良い。この際、学習データ送信部６は、プラント８のメーカー８５に学習データＬを提供するようにすれば、メーカー８５は独自に学習データＬを監視するなどの付加サービスを提供することも可能となる。

また、学習データ受信プラント８３は、幾つかの実施形態では、学習支援装置１から、提供可能な学習データＬが存在することの通知（不図示）を受けることにより、学習データＬの提供要求Ｒｓを送信しても良い。他の幾つかの実施形態では、学習データ受信プラント８３は定期的に提供要求Ｒｓを送信しても良い。この場合には、学習支援装置１は、提供要求Ｒｓを送信したプラント８に対して新たな学習データＬが存在する場合には、要求元に対して学習データＬを送信しても良いし、提供要求Ｒｓに対して、単に、最新の学習データＬなどを送信しても良い。

上述した構成を備える学習支援装置１が実行するプラントの学習支援方法を、図２を用いて説明する。プラントの学習支援方法（以下、適宜、学習支援方法という。）は、人工知能を用いた制御が可能な複数のプラント８間における学習データＬの共同利用を支援するための方法であり、図２に示すように、運転データ受信部２が実行する運転データ受信ステップ（Ｓ１）と、学習データ生成部３が実行する学習データ生成ステップ（Ｓ２）と、学習データ記憶部４が実行する学習データ記憶ステップ（Ｓ３）と、学習データ送信部６が実行する学習データ送信ステップ（Ｓ４）と、を備える。学習支援装置１が実行する学習支援方法について、図２のフローに従って説明する。

図２のステップＳ１において、運転データ受信ステップを実行する。運転データ受信ステップ（Ｓ１）は、運転データ提供プラント８１から送信される運転データＤを受信するステップである。図２に示す実施形態では、ステップＳ１より前に行われるステップＳａ～ステップＳｃを経ることを前提に、運転データ受信ステップ（Ｓ１）が実行されるようになっている。

この前提となるステップＳａ～ステップＳｃについて説明すると、ステップＳａにおいて、学習支援装置１からＡＩプログラムが各プラント８（８１、８２）に通信ネットワーク９２を介して提供（送信）される。そして、このＡＩプログラムは、各プラント８（８１、８２）においてプラント制御装置（８１ｃ、８２ｃ）にインストールされることにより、ステップＳｂにおいて、ＡＩプログラムによるプラント８の運転制御が行われるようになる。その後、運転データ提供プラント８１のみがステップＳｃを実行することによって、上述したように、学習支援装置１に運転データＤを所定のタイミングで送信する。なお、図２に示す実施形態では、ＡＩプログラムが、同じタイミングで運転データ提供プラント８１および運転データ非提供プラント８２に送信されているが、異なるタイミングであっても良い。また、他の幾つかの実施形態では、持ち運び可能な記録媒体にＡＩプログラムを格納し、プラント制御装置（８１ｃ、８２ｃ）に記録媒体を接続して、ＡＩプログラムのインストールが行われても良い。

ステップＳ２において、学習データ生成ステップを実行する。学習データ生成ステップは、運転データ受信ステップ（Ｓ１）によって受信される運転データＤに基づいて学習データＬを生成するステップである。学習データ生成ステップ（Ｓ２）は、上述した学習データ生成部３が実行する処理と同様であるため、詳細は省略する。

ステップＳ３において、学習データ記憶ステップを実行する。学習データ記憶ステップは、学習データ生成ステップ（Ｓ２）によって生成された学習データＬを記憶するステップである。学習データ記憶ステップ（Ｓ３）は、上述した学習データ記憶部４が実行する処理と同様であるため、詳細は省略する。

ステップＳ４において、学習データ送信ステップを実行する。学習データ送信ステップ（Ｓ４）は、上述した管理データベース５で管理される送信先に基づいて、学習データ記憶部４に記憶された学習データＬを複数のプラント８のうちの少なくとも１つのプラント８へ送信するステップである。学習データ送信ステップ（Ｓ４）は、上述した学習データ送信部６が実行する処理と同様であるため、詳細は省略する。なお、図２に示す実施形態では、ステップＳ４の前段階において、運転データ非提供プラント８２によって行われる学習データＬの提供要求Ｒｓ（ステップＳ４０）に応じて学習データ送信ステップ（Ｓ４）を実行するようになっている。なお、学習データ受信プラント８３は、学習データＬを受信した後、受信した学習データＬを用いて再学習を行うようになっている（ステップＳ４１）。

上記の構成によれば、プラント８の学習支援装置１は、受信したプラント８の運転データＤに基づいて学習データＬを生成すると共に、生成した学習データＬを他のプラント８に送信する。これによって、学習データＬを取得したプラント８（学習データ受信プラント８３）は、様々な学習データＬをより早期に取得することができるので、例えば最適化運転や異常検知などの精度をより早期に向上させることができる。例えば、プラント８に異常の兆候が出現した際や異常が発生した際などの運転データＤ（異常時運転データＤｔ）に基づいて生成される学習データＬを取得すれば、各プラント８は、自プラントにおいて未発生である異常に対しても事前に学習を行うことができるので、未発生の異常であっても早期に検知できるようになる。

したがって、異常が深刻化（重大化）するのを防止することができ、プラント８の信頼性を向上することができる。また、学習支援装置１を介して学習データＬが提供されることにより、学習データＬの基になった運転データＤの提供元が学習データ受信プラントに知られないようにすることや、後述する秘匿処理、教師データの生成といった付加価値を学習データＬに付与することなども可能となる。このように、複数のプラント８間での学習データＬの共有を支援することによって、各プラント８における効果的な学習を支援することができる。

次に、学習データ生成部３による学習データＬの生成に関する幾つかの実施形態について、図４～図５を用いて説明する。図４は、本発明の一実施形態に係る学習データ生成部３の構成を示す図であり、秘匿処理として暗号化処理を行う場合を示す。また、図５は、本発明の一実施形態に係る学習データ生成ステップ（Ｓ２）を示す図であり、秘匿処理として暗号化処理を行う場合に対応する。

幾つかの実施形態では、図４に示すように、上述した学習データ生成部３は、運転データＤの時間情報を秘匿する秘匿処理を行うことで、学習データＬを生成しても良い。この時間情報は、運転データＤの各レコードが有するタイムデータ（ログの時刻）や、各レコードの並び順を含む時系列など、プラント８の制御内容や運転状態とその時間や推移との関係を結びつける情報である。このように構成した理由は次の理由による。すなわち、従来から、プラント８の運転データＤは経営情報と密接な関係がある等の理由から、プラント８の所有者は、異常解析などのために運転データＤをプラント８のメーカーに提供することはあっても、運転データＤを学習データＬとして提供することには抵抗感が強い。ましてや、他者が所有するプラントに対して運転データを提供することは、なおさら難しい。すなわち、学習データＬから経営情報が読み取れる可能性を排除しない限り、運転データ提供者にとって運転データの提供は許容し難い。

このような分析から、本発明者らは、運転データＤと経営情報の密接な関係を崩す方法を検討し、その結果、運転データＤの提供先となる学習支援装置１や、学習データＬの提供先となる学習データ受信プラント８３側で運転データＤから時間情報を把握できないように加工を施すことで、プラント８の所有者が運転データＤの提供を許可しやすい状況を作り出すことが可能と考えた。そこで、上記の秘匿処理を、運転データＤに施し学習データＬを生成するようにした。つまり、学習データＬにおいては、運転データＤから把握可能な時間情報が秘匿された状態となる。

この秘匿処理は、幾つかの実施形態では、学習支援装置１が受信する全ての運転データＤに対して実行しても良い。あるいは、他の幾つかの実施形態では、秘匿処理が必要であることを通知している運転データ提供プラント８１が送信した運転データＤに対してのみ行うようにしても良い。この場合には、管理データベース５は、管理情報Ｉの一つとして、秘匿処理の必要性や、複数の秘匿処理を用意している場合に備えて秘匿処理の具体的な処理内容（例えば、後述するような、タイムデータの暗号化、削除、並び替えなど）を指示するための秘匿処理情報Ｉｐを、プラント情報Ｉｒと共に管理するように構成しても良い（図３Ａ～図３Ｂ参照）。このようにすれば、学習支援装置１は、運転データ提供プラント８１が送信した運転データＤを受信した際に、管理データベース５を参照することにより得た秘匿処理情報Ｉｐに従って、運転データＤから学習データＬを適切に生成することが可能となる。なお、秘匿処理と共に、運転データＤから異常検知や制御に用いる特徴量を抽出することによって、学習データＬを生成しても良い（後述する図６～図８参照）。

上記の構成によれば、学習データＬにおいて、タイムデータ（ログの時刻）や時系列などのプラント８の制御内容や運転状態とその時間との関係を結びつける運転データＤにおける時間情報が秘匿された状態にすることにより、経営情報との関連などの運転データＤの提供を許容し難くするような要因を排除あるいは低減することができる。よって、プラント８の所有者が自プラントの運転データＤを提供することに対する抵抗感を緩和することができるので、運転データＤの提供を許容するプラント８（運転データ提供プラント８１）の増加の促進を図ることができる。

上記の秘匿処理の処理内容に関する実施形態について具体的に説明すると、幾つかの実施形態では、図４～図５に示すように、秘匿処理は、運転データＤが有するタイムデータ（前述）を暗号化する暗号化処理であっても良い。運転データＤを構成する各レコードのタイムデータを参照することで、そのログが取得された、年、月、日、時、分、秒などの必要な範囲の情報が把握可能である。よって、タイムデータを暗号化することにより、運転データＤの時間情報を秘匿することができる。

この際、幾つかの実施形態では、図４に示すように、学習支援装置１は、さらに、暗号化したタイムデータを復号するための復号キーＫを保管することなく、秘匿処理を実行した運転データＤの送信元である運転データ提供プラント８１に復号キーＫを送信（返送）するようにしても良い。つまり、各運転データＤの提供元のプラント８のみが復号キーＫを管理するようにしても良い。図４に示す実施形態では、上述した学習データ生成部３は、タイムデータ暗号復号部３ａを有している。

このタイムデータ暗号復号部３ａ（学習データ生成部３）は、暗号化処理を実行すると共に、暗号化されたタイムデータを復号するための復号キーＫを生成する暗号部３１と、暗号化処理が行われた学習データＬの送信元の運転データ提供プラント８１に復号キーＫを送信する復号キー返送部３２と、運転データ提供プラント８１から復号キーＫを受信すると、復号キーＫを用いて暗号化されたタイムデータを復号する復号部３３と、復号部３３によって復号されたタイムデータを含む学習データＬである復元運転データＤｒを、プラント８のメーカー８５などの予め定められた転送先に転送する運転データ転送部３４と、を有する。この復元運転データＤｒは、タイムデータが復号されることによって、運転データ提供プラント８１から受信した時の運転データＤと完全に同じ、あるいは、同等の内容のデータであっても良いし、上記の受信した時の運転データＤの一部と同じあるいは同等の内容を含むデータであっても良い。

より詳細には、暗号部３１は、暗号化されたタイムデータを含む学習データＬを学習データ記憶部４に入力する。そして、学習データ記憶部４は、暗号化されたタイムデータと学習データＬとの対応関係がわかる状態で記憶する。また、復号部３３は、復号キーＫを受信すると、学習データ記憶部４から、この復号キーＫによって復号可能なタイムデータを有する学習データＬを取得して、暗号化されたタイムデータを復号する。この際、復号キーＫ側に、どの学習データＬに対応するかを示すための学習データ管理番号Ｉｎの情報を持たせることによって、どの学習データＬを復号するのかを判別するようにしても良い。あるいは、管理データベース５に含まれる提供元プラント情報Ｉｓを参照し、復号キーＫの送信元のプラント８に対応するプラント情報Ｉｒに一致するものの中から、生成されたタイミングが最も新しい（学習データ管理番号Ｉｎが最も大きい等）ものを復号するようにしても良い。他方、運転データ提供プラント８１は、学習データ生成部３から返送された復号キーＫを受信した場合に復号キーＫを保存すると共に、異常やその兆候などの問題の発生を検知した場合などに、学習支援装置１に復号キーＫを送信するようになっている。

上述した構成を備える学習データ生成部３（タイムデータ暗号復号部３ａ）が実行する処理に対応する学習データ生成ステップ（Ｓ２）を、図５を用いて説明する。図５に示すように、学習データ生成ステップ（Ｓ２）は、暗号化処理を実行すると共に、暗号化されたタイムデータを復号するための復号キーＫを生成する暗号ステップ（Ｓ２１）と、暗号化処理が行われた学習データＬの送信元の運転データ提供プラント８１に復号キーＫを送信する復号キー返送ステップ（Ｓ２２）と、運転データ提供プラント８１から復号キーＫを受信すると、復号キーＫを用いて暗号化されたタイムデータを復号する復号ステップ（Ｓ２５）と、復号ステップ（Ｓ２５）によって復号されたタイムデータを含む学習データＬである復元運転データＤｒを、プラント８のメーカー８５などの予め定められた転送先に転送する運転データ転送ステップ（Ｓ２６）と、を有する。

本実施形態の学習データ生成ステップ（Ｓ２）を、図５のフローに従って説明すると、図５のステップＳ２１において暗号部３１が暗号ステップを実行し、運転データ受信部２によって受信された運転データＤのタイムデータの暗号化、および、その復号キーＫの生成を実行する。ステップＳ２２において復号キー返送部３２が復号キー返送ステップを実行し、ステップＳ２１で生成した復号キーＫを、暗号化した運転データＤの送信元へ返送する。ステップＳ２３において、復号部３３は、運転データ提供プラント８１が送信する復号キーＫの受信を監視する。なお、運転データ提供プラント８１は、自プラントの異常の検知時などに復号キーＫを学習支援装置１に送信する。

そして、ステップＳ２３の監視の結果、ステップＳ２４において復号部３３が復号キーＫを受信していないと判定した場合にはステップＳ２３に戻る。逆に、ステップＳ２４において復号部３３は、復号キーＫを受信したと判定した場合には、ステップＳ２５において復号ステップを実行し、復号キーＫを用いてタイムデータを復号し、運転データＤを復元する。そして、ステップＳ２６において運転データ転送部３４が運転データ転送ステップを実行し、復元運転データＤｒを転送先(メーカー８５)に送信する。

上記の構成によれば、秘匿処理として、運転データＤのタイムデータを暗号化することにより、運転データＤの時間情報を秘匿することができる。さらに、暗号化されたタイムデータを復号するための復号キーＫをその学習データＬの基になる運転データＤを提供した運転データ提供プラント８１に返送する。これによって、運転データＤの送信元のみが復号キーＫを管理することになり、運転データＤの秘匿性を高めることができる。

また、運転データ提供プラント８１において問題の発生を検知した場合には、学習支援装置１に復号キーＫを送信することにより、メーカー８５などの転送先に復元運転データＤｒを迅速に提供できるので、メーカー側での問題の調査を迅速に開始することができ、問題の迅速な解決を図ることが可能となる。よって、このような支援サービスといった、運転データＤの提供に対するインセンティブを設けることで、運転データＤの提供を許容するプラント８の増加の促進をさらに図ることができる。

なお、上述した図４に示すような本実施形態においては、上述の通り、学習データ送信部６は、暗号化されたタイムデータを有しない学習データＬを送っても良い。この場合には、学習に必要な情報のみ学習データ受信プラント８３に送ることができる。あるいは、暗号化されたタイムデータを含む学習データＬを送っても良い。この場合には、学習データ記憶部４による学習データＬの管理の容易化が図れる。

ただし、本実施形態に本発明は限定されない。例えば、他の幾つかの実施形態では、上記の秘匿処理は、運転データＤがタイムデータを有する場合にはタイムデータを削除する処理を含んでも良い。また、運転データＤがタイムデータを含まない場合には運転データＤを並び替える処理を含んでも良い。つまり、秘匿処理は、上記のタイムデータの削除処理と、運転データを構成するレコードのランダム化などの並び替えによる時系列を崩す処理との少なくとも一方の処理を含んでいても良い。なお、タイムデータが削除されるなどして運転データＤにおけるレコードの時間情報がわからない状態となった場合において、さらに、運転データＤから異常検知や制御に用いる特徴量を抽出することによって、学習データＬを生成しても良い（後述する図６～図７参照）。このように、タイムデータの削除または並べ替えを行うことにより、処理負荷を抑制しつつ、運転データＤの時間情報を秘匿することができる。

また、上述した実施形態では学習支援装置１が秘匿処理を行っているが、他の幾つかの実施形態では、運転データ提供プラント８１は、運転データＤが有するタイムデータを削除したもの、あるいは、運転データＤにおける時系列をランダムな並べ替えなどにより崩したものを、運転データＤとして学習支援装置１に送信しても良い。

以上、秘匿処理に関する実施形態について説明した。他の幾つかの実施形態では、学習データ生成部３は、運転データ提供プラント８１の異常時に取得された異常時運転データＤｔが運転データＤに含まれるか否かの情報（データ種別情報Ｉｄ）を運転データＤに付与することにより、学習データＬを生成しても良い。ここで、異常時とは、プラント８に異常の兆候が出現した際や異常が発生した際など何らかの問題が発生した時を意味する（以下同じ）。

また、運転データＤへのデータ種別情報Ｉｄの付与は、幾つかの実施形態では、学習データ記憶部４に対して学習データＬと共にデータ種別情報Ｉｄを記憶することによって行っても良い。他の幾つかの実施形態では、運転データＤへのデータ種別情報Ｉｄの付与は、データ種別情報Ｉｄを有する学習データＬを生成することによって行っても良い。これによって、データ種別情報Ｉｄを参照することにより、少なくとも、学習データＬが、異常時運転データＤｔであるか否かを迅速に判別できる。その他の幾つかの実施形態では、学習データ生成部３は、運転データＤを構成するレコードに上記のデータ種別情報Ｉｄを追加すると共に、レコードが有することになったデータ種別情報Ｉｄに異常であるか否かを示す情報を入力しても良い。これによって、異常時運転データＤｔのどこが異常であるかまで迅速に判別できる。

あるいは、その他の幾つかの実施形態では、運転データＤへのデータ種別情報Ｉｄの付与は、図３Ｂ（ｂ）に示すように、管理データベース５で管理することにより行っても良い。図３Ｂに示す実施形態では、（ｂ）に示すように、学習データＬに関する情報の１つとして、学習データ生成部３によって学習データＬが生成される度に付与する学習データ管理番号Ｉｎとその学習データＬに対応するデータ種別情報Ｉｄを管理データベース５に記憶している。データ種別情報Ｉｄは、各学習データＬに対し、後述する対価情報Ｉｃを設定するための１つの要素となるため、対価情報Ｉｃとともに管理データベース５に記憶しておくことで管理が容易となる。なお、データ種別情報Ｉｄは、異常レベル（後述する異常の発生頻度や想定損害レベル）に応じてさらに細分化してもよい。

なお、データ種別情報Ｉｄは、図３Ａ～図３Ｂに示すように、異常レベル（発生頻度や想定損害額などに対応する想定損害レベル（後述）等）に応じて種別を細分化しても良い。また、学習データＬが、異常時運転データＤｔであるか否かの判定は、運転データＤの設定値や運転状態毎の閾値との比較などを通して判定しても良い。この判定は、学習支援装置１が実行しても良い。あるいは、運転データ提供プラント８１側が実行しても良く、この場合には、学習支援装置１は、運転データ提供プラント８１が自動または人手により行った判定結果を得ることによって、この判定結果に基づいて、データ種別情報Ｉｄを運転データＤに付与することにより、学習データＬを生成する。

上記の構成によれば、膨大な量の運転データの中から効率的に異常時運転データＤｔを選択し学習することができる。これにより、各プラント８は、教師データを用いた学習を行うことにより、より効率的に異常の検知精度を高めることができる。

以下、複数のプラント８間で学習データＬを取引する場合の実施形態について、図６～図８を用いて説明する。図６は、本発明の一実施形態に係るプラント８の学習支援装置１を示す図であり、複数のプラント８間で学習データＬを有償で取引する場合を示す。図７は、本発明の一実施形態に係るプラント８の学習支援装置１を示す図であり、複数のプラント８で構成される会費制の会員グループ内で学習データＬを有償で取引する場合を示す。また、図８は、本発明の一実施形態に係るプラント８の学習支援装置１を示す図であり、複数のプラント８で構成される会費制の会員グループ内で学習データＬを無償で取引する場合を示す。

上述した通り、学習データＬは、プラント８が実際に運転することにより得られる運転データＤに基づいて生成されるため、運転データＤの提供を許容するプラント８の存在が前提であるが、運転データＤの提供をプラント８の所有者が許可するのは難しい場合が多い。そこで、以下で説明する実施形態は、学習データＬを商取引の対象とすると共に、運転データ提供プラント８１は、学習データ非提供プラント８２よりも、学習データＬの取得（購入）に対して支払う対価を低く設定するなど、運転データ提供プラント８１となることへのインセンティブを設けるものである。

以下、詳細に説明する。なお、以下の説明では、ＡＩプログラムが学習データＬを用いた学習を実行するものとする。ＡＩプログラムは、プラント８に対して無償で提供されても良いし、有償で提供されても良い。対価は価格であるものとして説明する。また、学習データ生成部３は、タイムデータ暗号復号部３ａと、運転データＤから異常検知や制御に用いる特徴量するよう構成される特徴量抽出部３ｂと、を有している。

幾つかの実施形態では、図６～図７に示すように、学習支援装置１は、学習データ受信プラント８３側（つまり、学習データ送信部６によって送信される学習データＬを受信するプラント８側）が学習データＬの受信に対して支払うべき対価を管理データベース５に送信先毎に、または学習データＬ毎に登録するよう構成される対価登録部７を、さらに備える。これによって、プラント８が運転データ提供プラント８１であるか否かなどに応じて、プラント８毎に個別に対価を設定したり、異常時運転データＤｔを含む運転データＤから生成された学習データＬであるか否かなどに応じて、学習データＬ毎に個別に対価を設定することが可能となる。

図６～図７に示す実施形態では、後述する対価設定部７２が対価を設定（決定）すると共に（対価設定ステップ）、設定した対価を対価登録部７に通知することにより、対価登録部７は設定された対価を管理データベース５に登録するようになっている。ただし、本実施形態に本発明は限定されない。他の幾つかの実施形態では、対価登録部７は、人などが設定した対価の入力を受けて、入力された対価を管理データベース５に登録するよう構成されていても良い。なお、図６～図７では、管理データベース５は、通信可能に相互に接続された記憶装置に形成されている場合を示すが、学習支援装置１が管理データベース５を備えていても良い。

例えば、図３Ａに示す実施形態の管理データベース５は、上述したプラント情報Ｉｒに対価に関する対価情報Ｉｃが対応づけられており、送信先毎に上記の対価の登録が可能な例となる。この場合には、対価登録部７は対価情報Ｉｃに対価を登録する。具体的には、対価情報Ｉｃには、購入に要する価格そのものが入力されても良い。例えば、学習データＬ毎に、あるいは、学習データＬで共通した通常価格が設定され、この通常価格に対して、割引率を掛け合わせるなどして算出するなどした価格が、対価情報Ｉｃに記憶される。あるいは、通常価格に対する割引率などの情報が登録されても良い。割引率は、例えば１００％（つまり、無償）であっても良い。

他方、図３Ｂに示す実施形態は、図３Ｂの（ｂ）に示すように、各学習データＬに対価情報Ｉｃを登録するようになっており、送信先毎に、または、学習データＬ毎に、対価の登録が可能な例である。例えば、図３Ｂ（ｂ）の対価情報Ｉｃに、例えばデータ種別情報Ｉｄに応じるなどして学習データＬの通常価格を登録し、プラント種別情報Ｉｔに応じた割引率を掛け合わせることで、各プラント８に対する各学習データＬの価格が決定されるといったことが可能である。より具体的には、学習データＬに対して対価設定部７２がデータ種別情報Ｉｄなどに応じた通常価格を設定し、対価登録部７が管理データベース５へ登録し、対価通知部７３は管理データベース５のプラント種別情報Ｉｔに応じた割引率を掛け合わせてプラント８毎に設定されたる学習データＬの価格を通知するように構成しても良い。

また、学習データ受信プラント８３側が支払った対価の少なくとも一部は、運転データ提供プラント８１が受け取るようになっている。すなわち、運転データ提供プラント８１が全ての対価を受け取っても良いし、運転データ提供プラント８１と学習支援システム９を管理側（例えば、プラント８のメーカー８５など）とで所定の割合などで対価を分配しても良い。このように、運転データＤを有償で売買することによって、運転データＤの提供（運転データ提供プラント８１になること）に対するインセンティブを設けることにより、運転データＤの提供を許容するプラント８の増加の促進を図ることができる。

ただし、本発明は本実施形態に限定されない。他の幾つかの実施形態では、学習データ受信プラント８３側が支払った対価は、学習支援システム９の管理側が全て受け取っても良い。

また、上記の対価の設定にあたっては、幾つかの実施形態では、図６～図７に示すように、上記の対価は、学習データ受信プラント８３が運転データ提供プラント８１であるか否かに基づいて設定されても良い。この場合、学習データ受信プラント８３が運転データ提供プラント８１である場合の方が、運転データ非提供プラント８２である場合よりも低額となるように設定される。図６～図７に示す実施形態では、学習支援装置１が備える対価（価格）を学習データ受信プラント８３に通知するよう構成された対価通知部７３によって、学習データ受信プラント８３（図６～図８では運転データ非提供プラント８２）には通常価格が通知されるが、運転データ提供プラント８１には、通常価格に対して割引率が適用された割引価格が通知されるようになっている。

この際、図７～図８に示す実施形態のように、学習データＬの取引が、例えばプラントの保守管理サービスの会員グループの会員（メンバ）でいるための会費が要求される会員グループ内でなされる場合には、会費に差を設けても良い。すなわち、幾つかの実施形態では、図７～図８に示すように、学習支援システム９において、管理データベース５に登録された複数のプラント８によって会員グループが形成されており、会員グループを形成する複数のプラント８側は、それぞれ、所定の会費を支払う仕組みとなっている。そして、運転データ提供プラント８１側が支払う会費は、運転データ非提供プラント８２側が支払う会費よりも低額である。

図７～図８に示す実施形態では、学習支援装置１は、会員グループに属する会員の会費を、会員が運転データ提供プラントであるか否かに基づいて決定すると共に、決定した会費を通知する会費決定部７６を、さらに備えている。そして、プラント８は、会員グループに入るための入会申請を行う際には、運転データＤの提供の有無を通知するようになっており、会費決定部７６はこの情報に基づいて会費を決定・通知するように構成されている。また、図７～図８に示す実施形態では、学習支援装置１は、さらに、支払通知を受信する支払通知受信部７７を備えており、支払通知受信部７７は、プラント８から支払通知を受信すると、ＡＩプログラムをその送信元のプラント８に送るようになっている。

つまり、図７に示す実施形態では、プラント８が運転データ提供プラント８１であるか否かに応じて、会費の支払額および学習データＬの購入額の両方において、差が設けられている。図８に示す実施形態では、会費の支払額に差が設けられる一方、学習データＬは無償で提供されるようになっている。よって、学習支援装置１は、学習データＬを生成する度に、学習データ受信プラント８３に対して学習データＬを送信しても良い。なお、図６に示す実施形態は、会員グループを形成していないものとして説明したが、複数のプラント８によって会費無料の会員グループが形成されていても良い。

上記の構成によれば、プラント８は、運転データＤを提供することによって、例えば保守管理サービスをより低額な会費で受けることや、他のプラント８から提供された運転データＤに基づいて生成された学習データＬをより低額な対価で取得することなどが可能となる。このように、運転データＤの提供（運転データ提供プラント８１になること）に対するインセンティブを設けることにより、運転データＤの提供を許容するプラント８の増加の促進を図ることができる。

他の幾つかの実施形態では、上記の対価は、学習データＬが、運転データ提供プラント８１の異常時（前述）に取得された異常時運転データＤｔを含む運転データに基づいて生成された異常時学習データＬｔであるか否かに基づいて設定されても良い。つまり、異常時運転データＤｔは、プラント８の異常時に取得されたログ（レコード）に該当するデータであり、異常時学習データＬｔは、このような異常時運転データＤｔを少なくとも一部に含む運転データＤに基づいて生成された学習データＬである。

そして、この場合には、学習データＬの対価は、異常時学習データＬｔである場合の方が、前記異常時学習データＬｔでない場合よりも、高額となるように設定される。プラント８で生じる異常（問題）には様々な内容のものがあるが、さらに、異常時学習データＬｔの対応する異常の内容に応じて、異常時学習データＬｔ同士の間でも対価に差を設けても良い。具体的には、異常の発生頻度に応じて、例えば発生頻度が高いほど対価を高くするなどしても良い。異常の発生頻度が高いと、その分だけ異常発生時の対応が増えるが、各プラント８において異常時学習データＬｔを用いた学習により、異常を早期あるいは未然に検出することが可能となれば、現地対応（オフライン対応）までせずとも、遠隔対応（オンライン対応）で済むなど、対応コストの低減が見込める。または、異常の発生時の想定損害レベルに応じて、想定損害レベルが高いほど対価を高くするなどしても良い。例えば、想定損害レベルは、損害額や停止期間等に基づいて決定される。異常の発生頻度および想定損害レベルの両方に基づいて、対価を設定しても良い。また、運転データ提供プラント８１と学習支援システム９の管理運用元などで対価を分配する場合には、学習データＬの価値が高いほど、その学習データＬを提供した運転データ提供プラント８１への分配割合を高くするようにしても良い。

上記の構成によれば、学習データＬの対価は、異常時学習データＬｔである方がそうでない場合よりも高くなるように設定される。つまり、異常時学習データＬｔはプラント８の異常判定の精度を高めるなど、プラント８の信頼性を向上させるのにより有益なものであるため、学習データＬの価値は異常時学習データＬｔである方がそうでない場合よりも高く、これを対価に反映する。これによって、異常時学習データＬｔの基となる運転データＤを提供した運転データ提供プラント８１が受け取る対価を結果としてより高額にすることが可能となるので、運転データ提供プラント８１は例えば異常の解決に要した費用の補填をより十分に行うといったことが可能となる。このように、学習データＬの価値に応じて対価を設定することで、学習データＬを提供（運転データ提供プラント８１になること）に対するインセンティブを設けることにより、運転データＤの提供を許容するプラントの増加の促進を図ることができる。

また、幾つかの実施形態では、図６～図７に示すように、学習支援装置１は、運転データ受信部２が運転データＤを受信した際に、この受信された運転データＤを送信した運転データ提供プラント８１に対する対価を設定するよう構成される対価設定部７２を、さらに備えても良い。図６～図７に示す実施形態では、運転データ受信部２が受信した運転データＤに基づいて、学習データ生成部３が学習データＬを生成した後に、対価設定部７２が対価を設定するようになっている。より詳細には、学習データ生成部３に対価設定部７２が接続されており、学習データ生成部３は、運転データ受信部２が受信した運転データＤに基づいて学習データＬを対価設定部７２に送信する。そして、対価設定部７２は、例えば、学習データＬの解析を通して、上述したように学習データＬの価値に応じた対価（価格）を設定する。
上記の構成によれば、運転データＤの価値に基づいて対価を自動で設定することができる。

本発明は上述した実施形態に限定されることはなく、上述した実施形態に変形を加えた形態や、これらの形態を適宜組み合わせた形態も含む。

１ プラントの学習支援装置
２ 運転データ受信部
３ 学習データ生成部
３ａ タイムデータ暗号復号部
３ｂ 特徴量抽出部
３１ 暗号部
３２ 復号キー返送部
３３ 復号部
３４ 運転データ転送部
４ 学習データ記憶部
５ 管理データベース
６ 学習データ送信部
７ 対価登録部
７２ 対価設定部
７３ 価格通知部
７６ 会費決定部
７７ 支払通知受信部
Ｍ 記憶装置
８ プラント
８１ 運転データ提供プラント
８１ｃ プラント制御装置（運転データ提供プラント）
８２ 運転データ非提供プラント
８１ｃ プラント制御装置（運転データ非提供プラント）
８３ 学習データ受信プラント
９ 学習支援システム
９２ 通信ネットワーク

Ｄ 運転データ
Ｄｔ 異常時運転データ
Ｄｒ 復元運転データ
Ｌ 学習データ
Ｌｔ 異常時学習データ
Ｉ 管理情報
Ｉｒ プラント情報
Ｉｇ 送信可否情報
Ｉｐ 秘匿処理情報
Ｉｃ 対価情報
Ｉｔ プラント種別情報
Ｉｎ 学習データ管理番号
Ｉｄ データ種別情報
Ｉｓ 提供元プラント
Ｋ 復号キー
Ｒｓ 提供要求

Claims (11)

1. ＡＩプログラムが動作可能なプラント制御装置を用いた制御が可能な複数のプラント間における学習データのやりとりを支援するためのプラントの学習支援装置であって、
   前記プラントの運転データの提供を行う運転データ提供プラントから送信される前記運転データを受信するよう構成される運転データ受信部と、
   前記運転データ受信部によって受信される前記運転データに基づいて前記ＡＩプログラムが学習可能な前記学習データを生成するよう構成される学習データ生成部と、
   前記学習データを記憶するよう構成される学習データ記憶部と、
   前記学習データの送信先を含む管理情報を管理するよう構成される管理データベースと、
   前記管理データベースで管理される前記送信先に基づいて、前記学習データ記憶部に記憶された前記学習データを前記複数のプラントのうちの少なくとも１つの前記プラントへ送信するよう構成される学習データ送信部と、を備えることを特徴とするプラントの学習支援装置。
2. 前記学習データ生成部は、前記運転データの時間情報を秘匿する秘匿処理を行うことで、前記学習データを生成することを特徴とする請求項１に記載のプラントの学習支援装置。
3. 前記秘匿処理は、前記運転データが有するタイムデータを暗号化する暗号化処理であり、
   前記学習データ生成部は、
   前記暗号化処理を実行すると共に、前記暗号化された前記タイムデータを復号するための復号キーを生成する暗号部と、
   前記暗号化処理が行われた前記学習データの送信元の前記運転データ提供プラントに前記復号キーを送信する復号キー返送部と、
   前記運転データ提供プラントから前記復号キーを受信すると、前記復号キーを用いて前記暗号化された前記タイムデータを復号する復号部と、
   前記復号部によって復号された前記タイムデータを含む前記学習データである復元運転データを、予め定められた転送先に転送する運転データ転送部と、を有することを特徴とする請求項２に記載のプラントの学習支援装置。
4. 前記秘匿処理は、前記運転データがタイムデータを有する場合には前記タイムデータを削除する処理を含み、
   前記運転データが前記タイムデータを含まない場合には前記運転データを並び替える処理を含むことを特徴とする請求項２に記載のプラントの学習支援装置。
5. 前記学習データ生成部は、前記運転データ提供プラントの異常時に取得された異常時運転データを前記運転データが含むか否かの情報を前記運転データに付与することにより、前記学習データを生成することを特徴とする請求項１～４のいずれか１項に記載のプラントの学習支援装置。
6. 前記学習データ送信部によって送信される前記学習データを受信する前記プラントである学習データ受信プラント側が前記学習データの受信に対して支払うべき対価を前記管理データベースに前記送信先毎に、または前記学習データ毎に登録するよう構成される対価登録部を、さらに備え、
   前記学習データ受信プラント側が支払った前記対価の少なくとも一部は、前記運転データ提供プラント側が受け取るようになっていることを特徴とする請求項１～５のいずれか１項に記載のプラントの学習支援装置。
7. 前記学習データ送信部によって送信される前記学習データを受信する前記プラントである学習データ受信プラント側が前記学習データの受信に対して支払うべき対価を前記管理データベースに前記送信先毎に、または前記学習データ毎に登録するよう構成される対価登録部を、さらに備え、
   前記対価は、前記学習データ受信プラントが前記運転データ提供プラントであるか否かに基づいて設定されており、前記学習データ受信プラントが前記運転データ提供プラントである場合の方が、前記運転データの提供を行わない前記プラントである運転データ非提供プラントである場合よりも低額となるように設定されることを特徴とする請求項１～６のいずれか１項に記載のプラントの学習支援装置。
8. 前記対価は、前記学習データが、前記運転データ提供プラントの異常時に取得された異常時運転データを含む前記運転データに基づいて生成された異常時学習データであるか否かに基づいて設定されており、前記学習データの対価は、前記異常時学習データである場合の方が、前記異常時学習データでない場合よりも、高額となるように設定されることを特徴とする請求項６または７に記載のプラントの学習支援装置。
9. 前記運転データ受信部によって受信された前記運転データに基づいて、前記受信された運転データを送信した前記運転データ提供プラントに対する前記対価を設定するよう構成される対価設定部を、さらに備えることを特徴とする請求項６～８のいずれか１項に記載のプラントの学習支援装置。
10. 前記管理データベースに登録された前記複数のプラントによって会員グループが形成されており、
    前記会員グループを形成する前記複数のプラント側は、それぞれ、所定の会費を支払う仕組みとなっており、
    前記運転データ提供プラント側が支払う前記会費は、前記運転データの提供を行わない前記プラントである運転データ非提供プラント側が支払う前記会費よりも低額であることを特徴とする請求項１～９のいずれか１項に記載のプラントの学習支援装置。
11. ＡＩプログラムが動作可能なプラント制御装置を用いた制御が可能な複数のプラント間における学習データのやりとりを支援するためのプラントの学習支援装置を用いたプラントの学習支援方法であって、
    前記プラントの学習支援装置が、前記プラントの運転データの提供を行う運転データ提供プラントから送信される前記運転データを受信する運転データ受信ステップと、
    前記プラントの学習支援装置が、前記運転データ受信ステップによって受信される前記運転データに基づいて前記ＡＩプログラムが学習可能な前記学習データを生成する学習データ生成ステップと、
    前記プラントの学習支援装置が、前記学習データを記憶する学習データ記憶ステップと、
    前記プラントの学習支援装置が、前記学習データの送信先を含む管理情報を管理する管理データベースと、
    前記管理データベースで管理される前記送信先に基づいて、前記学習データ記憶ステップに記憶された前記学習データを前記複数のプラントのうちの少なくとも１つの前記プラントへ送信する学習データ送信ステップと、を備えるプラントの学習支援方法。
    

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