東京ガス株式会社

プロセスポンプ向け異常検知AI

公式R&Dページに開発済みと記載。運用開始時期・対象基地・本番導入範囲は不明のため研究開発段階として整理。（資料時点）

LNG基地のプロセスポンプを対象に、蓄積した振動データを学習する故障検知AIを開発した。深層学習と生成モデルを組み合わせ、設備保全を支援する技術として検証している。

会社は人の判断を上回る精度と説明するが、比較条件や数値は当該ページに記載されていない。

開発結果であり、全基地への導入や事故防止実績ではない。AIの誤判定率、評価データの構成、現在の稼働範囲は未確認。

AIと人の役割確認できた範囲

自社導入で確かめたいこと検討のヒント（編集メモ）

評価条件、対象設備への適合性、保全担当者による確認、故障時の代替判断の設計。

当サイトの編集メモです。企業が実際に採用した条件とは区別しています。

導入企業の公式発表

詳しい記録・用途と導入条件

概要の詳しい記録: 東京ガスは、LNG基地のプロセスポンプを対象に、蓄積した振動データを学習する故障検知AIを開発した。深層学習と生成モデルを組み合わせ、設備保全を支援する技術として検証している。
導入段階の詳しい記録: 公式R&Dページに開発済みと記載。運用開始時期・対象基地・本番導入範囲は不明のため研究開発段階として整理。
成果の詳しい記録: 会社は人の判断を上回る精度と説明するが、比較条件や数値は当該ページに記載されていない。
留意点の詳しい記録: 開発結果であり、全基地への導入や事故防止実績ではない。AIの誤判定率、評価データの構成、現在の稼働範囲は未確認。
企業・組織: 東京ガス株式会社
掲載名: 東京ガス｜LNG基地ポンプの故障検知AIを開発
対象業務: 業務運用・供給網
取組・サービス: プロセスポンプ向け異常検知AI
AIの使い方: 振動データをAIで解析しポンプの故障を判定
主に使う人: 従業員向け

このサイトでは具体的な導入規模を確認できていません。

分類は取り組みの一部を示します。人の確認・引継ぎの範囲は、使い方と原典で確かめてください。

未確認は「非公表」「効果なし」とは異なります。試験・デモ・計画は本番運用と区別し、公表値を独立検証済みの効果として扱っていません。

出典の日付・掲載履歴と確認状況

AI活用開始時期、出典の公開・更新日、このサイトへの掲載日、確認日は別の日時です。資料の日付から開始時期を推測していません。