建設・インフラ 精度99.6%より効いたのは「説明」だった — ポルト地下鉄の実運用データで査読誌に載った予知保全AIを、日本の設備保全に置き換える
設備保全AIが失敗する理由は精度不足ではなく、現場が信じないこと。ポルト地下鉄の実運用データ60万件で査読誌 Scientific Reports に掲載された研究は、故障を99.6%の精度で判別したうえで、判断理由を文章と寄与度グラフで返す設計になっている。ただし論文自身が保全コスト削減効果は未検証と明記する。工場のユーティリティ設備に置き換えた費用感まで整理した。