シミュレーションとAIで、先行開発の検討と判断を前倒しする。
Spark Engineeringは、モデルベース開発（MBD）と機械学習／深層学習を組み合わせ、曖昧な技術テーマを小さく素早く検証し、次の判断につながる一歩をつくります。

こんなお悩みはありませんか？

  • MBDとAIを組み合わせたいが、何から始めればよいか分からない
  • データ（センサーデータ、画像）を集めたが、整理・AI学習への適用方法がわからない
  • PoCはできたが、実装（性能・遅延・更新）まで見えていない
  • 異常検出の誤検知が多い、しきい値調整が終わらない
  • 設置困難箇所に、バーチャルセンサーを検討したい
  • 画像処理（AI学習、物体検出）を試したいが、モデル選択、評価指標や運用条件が曖昧
  • まずは机上で成立性を見て、投資判断をしたい

MBD × AIでできること

MBDの強み（構造化・仮想検証・条件を振れる）と、AIの強み（推定・検出・予測）を組み合わせることで、次のようなテーマを前に進めやすくなります。

予知保全（Predictive Maintenance）

  • 劣化や故障兆候の検出、RUL（残寿命）推定
  • “正常の定義”づくり、誤検知を抑えた運用設計

異常検出（Anomaly Detection）

  • 教師あり／教師なし学習の適用判断
  • しきい値以前に、評価と運用条件を整理して成立させる

バーチャルセンサー（Virtual Sensor）

  • 取得困難・設置困難・高コスト・遅いセンサー値の推定
  • 物理モデル×学習モデルのハイブリッド化（精度と説明性の両立）

オブジェクト検出（Object Detection）

  • 撮像条件のばらつきに強い検出モデルの設計
  • データ不足時の補い方（条件設計・合成データ含む）

Spark Engineeringの特徴

1) 「AIを作る」より、先に“成立する形”をつくる

精度だけでなく、
何を入力にして／どこで判断し／どの指標で評価し／どう運用するかを整理し、PoCが次の判断につながる形に落とし込みます。

2) PoCを小さく切り、机上で早く回す

先行開発段階の曖昧さを前提に、
最小スコープで検証→学び→次の一手を短いサイクルで回します。

3) MATLAB/Simulinkを中心に、検証から実装検討までつなぐ

MATLAB/Simulinkを活用すると、
データ処理・学習・評価・シミュレーション・自動コード生成（C/C++）・実装検討までをつなげやすく、机上検証の速度が上がります。

進め方（例）

Step 1：課題整理（目的・制約・要求）

「何を実現したいのか」「前提条件は何か」を明確にします。

Step 2：PoC設計（最小スコープ・評価指標）

最小構成で判断できるように、入力・出力・評価方法を設計します。

Step 3：データ準備・前処理・学習／検証

必要最小限で回し、机上で成立性を確認します。

Step 4：結果整理・次アクション提案

精度の数字だけで終わらせず、
論点・リスク・次の深掘りポイントを整理してお戻しします。

成果物（例）

  • 論点整理（前提／未確定事項／意思決定ポイント）
  • 学習・検証結果（指標・示唆）
  • 推奨方針と次アクション（運用・拡張・追加検討）
  • 簡易モデル、検証スクリプト、評価表

よくあるテーマ例

  • 異常検出：異常データが少なく、学習精度が上がらない。誤検知が多く現場で使えない → 評価・運用条件の整理＋モデル設計
  • 予知保全：データ・ラベル不足で進まない → 教師あり／半教師あり／教師なしの切り替えと検証設計
  • バーチャルセンサー：センサー値を推定したい → 物理×学習のハイブリッド検討
  • 物体検出：条件変動に弱い → 収集条件・評価シナリオ・補完方法の設計
  • AI導入：コストが高い　→　AIカメラ・小型安価デバイスの設置支援

まずは小さくご相談ください

AIは、作ることよりも「成立させること」が難しいテーマです。
Spark Engineeringは、MBDの考え方（構造化・仮想検証）とAIを組み合わせ、先行開発段階の検討を前に進めます。