お知らせ
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- 2025-09-02 » 第４回研究会のお知らせを掲載しました
- 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
- 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
- 2025-05-30 » 第３回研究会のお知らせを掲載しました
第５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
2026年7月30日（木）
開催形式
ハイブリッド開催
オフライン会場：共創空間 Serendie Street Yokohama
所在地：神奈川県 横浜市西区 みなとみらい4-4-5 横浜アイマークプレイス10F
地図: https://maps.app.goo.gl/NQw6D2mSiB69xejx5
オンライン会場: zoomを利用します（リンクは後日参加登録された方にお知らせいたします）
開催趣旨
テーマ: PHMの信頼性向上のための計測・シミュレーション活用と検証
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に関わる研究に加え、生産管理、品質管理、設備管理、サプライチェーン管理など、企業活動における多様なプロセスを対象として発展してきました。 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の分野横断的な発表・議論の場を提供し、日本におけるSM&SHMコミュニティの育成と、既存分野を超えた新たな価値創出を目指しています。 これまでの研究会では、デジタルツインやAIの解釈性・説明性といったテーマを通じて、基礎技術から産業応用に至るまで活発な議論が展開されてきました。
こうした流れの中で近年改めて注目されているのが、AIおよびPHM（Prognostics and Health Management）の性能と信頼性を向上させるデータ計測・生成や検証等の技術です。 実運用における故障データの不足、取得コストや安全性の制約、センサ配置や計測精度の限界などにより、高品質なデータを十分に収集することは依然として大きな課題です。 また、AI活用の深化に伴い学習データの偏りや不確実性が結果に与える影響も無視できなくなっています。 このような背景から実測データの拡充のみならず、データの品質を担保するための検証方法、シミュレーションやモデルベース手法を活用したデータ生成・補完の重要性が高まっています。
そこで第5回研究会では、「PHMの信頼性向上のための計測・シミュレーション活用と検証」をテーマとして掲げます。 本テーマでは、高信頼なPHMを実現するために求められるデータの要件を再考するとともに、センサ計測技術、データ取得・前処理、シミュレーションによる疑似データ生成、データ同化、物理モデルとAIの融合といった多様なアプローチを広く対象とします。また、デジタルツインを活用したデータ生成や、生成AI・確率モデルを用いたデータ拡張など、新たな技術潮流に関する発表も歓迎します。 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）に関する基礎技術ならびに応用事例に関する一般発表も引き続き広く募集いたします。 発表および聴講の参加費は無料であり、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。皆様の積極的な発表およびご参加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)
- 計測・データ取得（故障・劣化データの取得、センサ設計・配置、マルチモーダル計測、IoTデータ収集、信号処理など）
- データ生成・モデル融合（シミュレーションによる疑似データ生成、デジタルツイン活用、データ拡張、データ同化、Physics-informed Neural Networks (PINNs)、物理モデルとAIの融合など）
- データ品質・信頼性（データ品質評価、不確実性評価、ラベル品質管理、バイアス検出・補正など）
- 検証・妥当性評価手法（学習データ・AIモデル・物理モデルの妥当性検証など）
- PHM・実応用（異常検知、故障診断、寿命予測（RUL推定）、予知保全、現場導入事例・ケーススタディなど）
共催
日本機械学会 ものづくりデジタルツイン研究会
プログラム
TBD
重要日程
発表申込期限: 2026年7月3日（金） 23:59 JST
原稿提出期限: 2026年7月10日（金） 23:59 JST
聴講申込期限: 2026年7月24日（金） 23:59 JST
プログラム公開は 2026年7月13日（月） を予定しています。
また、懇親会の申込期限は 2026年7月10日（金） 23:59 JST を予定しています。
発表申込
発表申し込みは以下のフォーム（準備中）からお願いいたします。
発表者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。
原稿を提出せずに発表を申し込むことが可能です。申込内容を編集することで後から提出いただけます。 発表申込直後、申込時に登録したe-mailアドレス宛に編集用URLが記載されたe-mailが届きます。
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/ からダウンロードしてください。 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。
提出された原稿は、研究会当日にオンライン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。
年間を通じて本研究会に投稿された原稿の中から、研究会優秀賞(候補)および研究会奨励賞を選定します。 研究会優秀賞については、人工知能学会研究会運営委員会において候補として審議され、採択された場合には、人工知能学会学会誌で紹介されるとともに、総会において表彰されます。
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。 また、申し込み多数の場合には、期間途中で受付を終了する場合があります。
原稿提出
（準備中です）
聴講申込
聴講の参加申し込みは以下のフォームからお願いいたします。
オフライン会場で聴講の方: （準備中）
オンライン会場でのみ聴講の方: （準備中）
聴講参加費は無料です。 定員に達した場合、オンライン参加のみの募集となりますので、 お早めにお申し込みください。
懇親会
研究会終了後に参加者の交流のためにオフライン会場付近にて懇親会を予定しています。 懇親会の参加申し込みも発表、聴講申込みから合わせてご登録ください。 オンライン会場でのみ聴講予定の方で懇親会への参加を希望される方は事務局までお問い合わせください。
参加費: TBD
キャンセルポリシー: 7日前～2日前キャンセル料50％，前日〜当日キャンセル料100%となります。
キャンセルの際は、必ず事務局（sigsmshm-secretary-group@g.ecc.u-tokyo.ac.jp）までご連絡ください。
お問い合わせ先
SIG-SMSHM事務局
sigsmshm-secretary-group@g.ecc.u-tokyo.ac.jp