こんな課題はありませんか？

本セミナーでは、振動問題に潜む“見えない敵”を、データとAIによって可視化し、実務で制御可能にするための一連の手法を解説します。
従来のFFTやFEMでは捉えきれない非定常・非線形現象に対して、どのようにデータを取得し、どのように特徴量として抽出し、どのようにAIで異常を検知するかを体系的に説明します。
さらに、Excelベースでの前処理や現場データの再構成など、実務にすぐ適用できる具体的方法に重点を置きます。

・ 「見えない敵」の正体と発生メカニズム
・ 測定条件とデータ品質が結果に与える影響
・ AIに適したデータ設計と特徴量抽出
・ 異常検知アルゴリズムの選定と適用条件
・ 現場データによる異常検知と原因推定の実例

• １．振動問題の本質と「見えない敵」の正体　
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  1-1 なぜ振動トラブルは“原因不明”になりやすいのか
  1-2 時間変動・非定常・非線形という見えない要因
  1-3 従来解析（FFT・FEM）で見落とされる領域
  1-4 「見えない敵」を定義する：現象・データ・解釈のズレ
  
  ２．振動データ取得の要点（見えない敵を“取り逃がさない”測定）
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  2-1 測定位置の設計
  2-2 サンプリング条件とエイリアシングの本質
  2-3 定常／非定常データの取り方の違い
  2-4 センサ選定と取り付け誤差が生む“偽の現象”
  2-5 データ欠損・ノイズがAIに与える致命的影響
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  ３．AIに使えるデータ／使えないデータの違い
  
  3-1「使えないデータ」とは何か（情報量不足・偏り）
  3-2 教師データの罠（正常／異常の定義の曖昧さ）
  3-3 ラベルなしデータの活用戦略
  3-4 少量データでも成立する設計の考え方
  3-5 現場データ特有のバラツキとその扱い方（residualの扱い）
  
  ４．特徴量設計の基本（見えない敵を“数値化する”）
  
  4-1 時系列特徴量（振幅変動・包絡線・自己相関）
  4-2 周波数特徴量（ピーク・帯域エネルギー・サイドバンド）
  4-3 統計量（分散・歪度・尖度）とその意味
  4-4 時間-周波数解析（STFT・ウェーブレット）の実務活用
  4-5 “効く特徴量／効かない特徴量”の見極め方

• ５．Excelベースでのデータ前処理と再構成（実務で回す技術）
  
  5-1 現場Excelデータの再構成（時系列整形・欠損補完）
  5-2 簡易フィルタ処理とトレンド除去
  5-3 特徴量の自動計算テンプレート化
  5-4 AI入力用データセットの作成手順
  5-5 “少しの工夫で使えるデータに変える”具体例

• ６．異常検知アルゴリズムの基礎と選定方法
  
  6-1 異常検知の考え方（閾値・統計・機械学習）
  6-2 教師なし手法（クラスタリング・密度推定）の使いどころ
  6-3 教師あり手法（分類・回帰）の適用条件
  6-4 過学習と汎化性能の実務的判断
  6-5 現場適用での“使えるモデル”の選び方
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• ７．現場データによる異常検知の実例（見えない敵の可視化）
  
  7-1 初期異常の検知（微小変化の捉え方）
  7-2 周波数構造の変化から原因を推定する方法
  7-3 誤検知・見逃しの具体例と対策
  7-4 自励振動・共振・摩耗の識別例
  7-5 AI結果を“解釈可能な形”に落とす方法

• ８．実務への落とし込み（見えない敵を制御する仕組み）
  
  8-1 AI解析結果を設計・保全にどう結びつけるか
  8-2 現場運用フロー（測定→解析→判断→対策）
  8-3 継続的改善（モデル更新・データ蓄積）
  8-4 属人化を防ぐ仕組み化
  8-5 “見えない敵を制する”ための実務チェックリスト
  

• ９．質疑応答