お知らせ

  1. 2025-10-14  »  第４回研究会の発表申込締切を延長しました
  2. 2025-09-02  »  第４回研究会のお知らせを掲載しました
  3. 2025-07-07  »  第３回研究会の発表申込期限を延長、原稿提出締切を再延長しました
  4. 2025-06-23  »  第３回研究会の原稿提出締切・聴講申込締切を延長しました
  5. 2025-05-30  »  第３回研究会のお知らせを掲載しました
  6. 2025-01-07  »  JSAI2025オーガナイズドセッションのお知らせを掲載しました
  7. 2024-11-01  »  第２回研究会の申込締切を延長しました
  8. 2024-10-17  »  第２回研究会のお知らせを掲載しました
  9. 2024-07-01  »  第１回研究会の申込締切を延長しました
  10. 2024-04-30  »  第１回研究会のお知らせを掲載しました
  11. 2024-03-25  »  ウェブサイトを設置しました

第４回 スマートマニュファクチャリングとシステム健全性管理研究会

開催日

2025年12月2日（火）

開催形式

人工知能学会合同研究会の一部として開催します。

ハイブリッド開催

オフライン会場: 慶應義塾大学 日吉キャンパス 来往舎
所在地: 神奈川県横浜市港北区日吉4-1-1
地図: https://maps.app.goo.gl/zCBfzhe7HyJ3wEDXA

オンライン会場: https://us06web.zoom.us/j/89034624186

開催趣旨

Smart Manufacturing および System Health Management (SM&SHM) は、機械、航空宇宙、電気・電子、土木・建築、化学・金属といった各ドメインの動作原理や、生産管理、品質管理、設備管理、サプライチェーン管理といった企業活動のプロセスなど、多岐にわたる分野で研究と実践が進められてきました。 本研究会では、AIに基づく方法論・ツール・基盤技術という観点から、SM&SHMに対する現場ニーズに応えるため、分野横断的な発表・議論の場を提供します。 これにより、SM&SHM分野における日本のコミュニティを育成し、既存の学術領域を超えた新たな領域の共創を促進することを目的としています。

これまでの研究会では、SM&SHM分野の先端的な基礎技術開発から利用技術開発に至るまで、活発な議論が行われてきました。 中でも、AI技術の産業実装が進む中で、特に深層学習モデルなどが持つ「ブラックボックス性」は、依然として大きな課題です。 AIが「なぜ」その予測や判断に至ったのかを人間が理解できなければ、現場のオペレーターや技術者はAIを信頼して使いこなすことができず、導入したシステムが形骸化する恐れさえあります。

そこで第4回研究会では、この課題に正面から向き合うため、テーマとして「産業応用におけるAIの解釈性・説明性と現場実装」を掲げます。 このテーマには、特定の予測結果の理由を提示する「説明性（Explainability）」だけでなく、モデル全体の挙動を理解する「解釈性（Interpretability）」、さらには専門家のドメイン知識をAIに組み込むアプローチや、既存の物理モデルとAIを融合させるハイブリッドな手法も広く含みます。 また、近年注目を集める大規模言語モデル（LLM）を活用し、対話的にAIの分析結果や判断根拠を引き出すといった、新しい形での応用事例も歓迎します。 もちろん、上記の特別テーマに限らず、スマートマニュファクチャリングとシステム健全性管理（SM&SHM）に関する応用事例や基礎技術に関する一般発表も広く募集いたします。 発表および聴講の参加費は無料です。 人工知能学会員に限らず、どなたでもご参加いただけます。皆様からの積極的な発表・参加申し込みを心よりお待ちしております。

募集分野キーワード(以下に限らず) 分析・推論・意思決定：因果推論、ベイズ推論、故障伝播解析、リスク評価（FMEA連携）、意思決定支援など 知識融合・ハイブリッドモデル：Physics-informed Neural Networks (PINNs)、物理モデルとの融合、ドメイン知識の活用など 解釈性・説明性・AI協調：説明可能AI (XAI)、解釈可能モデル、大規模言語モデル (LLM)による対話・オペレーター支援など データ・システム・実応用： 効率的なデータ収集・アノテーション、デジタルツイン・IoT連携、現場導入事例・ケーススタディなど

プログラム

SMSHM研究会のセッションは、

で行います。

9:20-10:20 SMSHM招待講演：製造・インフラ設備診断に向けた説明性の高い時系列波形AI
山口 晃広 （株式会社東芝 総合研究所／九州大学 マス・フォア・インダストリ研究所）
＠ B会場（協生館: 藤原記念ホール）
10:20-10:40 小休憩・移動
以降の一般発表・ポジション発表はJ会場（来往舎: ギャラリースペース）で行います
10:40-11:10 Digital Transformation(DX)によるスマートマニュファクチャリング 
白井 呂尚（横河ソリューションサービス株式会社）
11:10-11:35 PHM研究のためのマルチモーダル屋内UAVデータセットの構築と公開
Liew Chun Fui（東京大学 先端科学技術研究センター）
11:35-12:00 設備電力管理の転移強化学習における仮想パラメトリックモデリング
蜷川 忠三（(株)インターリンク）
12:00-14:20 昼食（各自）
12:20-14:10に合同研究会全体のポスターセッション ＠ A会場（協生館: AICラウンジ）
以降の一般発表・ポジション発表は再びJ会場（来往舎: ギャラリースペース）で行います
14:20-14:45 公開データセットを用いた衛星異常検知手法Q-GPRの性能検証
木村 侑（宇宙航空研究開発機構）
14:45-15:10 粗視化と観測拡張に基づくWell-posed学習～データ駆動型学習へのドメイン知識統合～
今村 誠（東海大学 情報通信学部）
15:10-15:20 小休憩
15:20-15:45 変分オートエンコーダを用いた潜在空間データ同化による多質点振動系のパラメータ推定
大峡 充己（株式会社構造計画研究所）
15:45-16:10 Segment Anything Modelを用いた製品断面検査システムの構築
加茂 文貴（(株)カネカ 生産技術研究所 生産技術研究グループ 創出・基盤チーム）
16:10-16:50 SMSHM研究会ディスカッション
この後、17:10から合同研究会全体の招待講演 ＠ B会場（協生館: 藤原記念ホール）
＆ 合同研究会全体の参加者交流会 ＠ 日吉生協食堂
※ SMSHM研究会の懇親会は前日の12/1に開催します（下記参照）

重要日程

発表申込期限: 2025年10月14日（火） 23:59 JST  2025年10月21日（火） 23:59 JST（延長しました）

原稿提出期限: 2025年10月28日（火） 23:59 JST  2025年11月4日（火） 23:59 JST（延長しました）

聴講申込期限: 2025年11月24日（月） 23:59 JST

発表申込

発表申し込みは以下のフォームからお願いいたします。
https://www.ai-gakkai.or.jp/sig-system/confusers/presenter_add/SIGAIs2025/smshm

発表される方も、別途、下記URLからの参加登録が必要になります。
https://www.ai-gakkai.or.jp/sigais2025/registration/

発表は対面を想定しております。 人工知能学会員に限らずどなたでも申し込みいただけます。 発表参加費は無料です。

聴講申込

聴講申込(参加登録)は以下のURLからお願いします。
https://www.ai-gakkai.or.jp/sigais2025/registration/

※参加予定の研究会の項目にて、「スマートマニュファクチャリングとシステム健全性管理研究会」を選択ください。

懇親会

研究会終了後に、参加者交流のために懇親会を企画しています。

！！この懇親会は、合同研究会全体の「参加者交流会」とは別の企画です！！

学会の参加登録とは別に、以下のURLから参加登録をお願いいたします。
https://forms.office.com/r/FWYXmxHTuH

原稿提出

以下の手順で、期日までに原稿をご登録ください。

  1. 発表登録後、登録されたメールアドレスに確認のメールが届きます。
  2. メールに記載のURLにアクセスし、発表登録時に設定したパスワードを入力してログインすることで原稿登録が可能です。

一般発表の原稿はA4用紙原則6枚以内です。スタイルファイル・サンプル等は https://www.ai-gakkai.or.jp/sig/announce/sig-style/ からダウンロードください。

原稿の提出は、提出期限までに発表申込内容編集フォームからPDFファイルのアップロードをお願いいたします。発表申込み後の確認メールに、フォームへのアクセス用URLが記載されています。 提出いただいた原稿は研究会当日にオンライン会場にて電子的に配布いたします。原稿著作権等に関する扱いは研究会著作権規程を参照ください。 なお、研究会主査及び幹事で構成する委員会において原稿内容が研究会の趣旨から大きく外れると認められる場合には、発表をお断りする場合があります。

お問い合わせ先

SIG-SMSHM事務局
sigsmshm-secretary-group@g.ecc.u-tokyo.ac.jp