システム同定の基本的手順モデル検証モデル選定モデル応用例

はじめに：システム同定とは何か

製造業において「システム同定」という言葉を耳にしたことがあるでしょうか。
システム同定とは、現場で実際に稼働している機器やプロセスといった物理的な対象の特性や構造を、数学モデルとして表現する手法です。
簡単に言えば、「あるシステムがどういうルールで動いているか」を、実験や観測データをもとに数式モデルで明らかにする技術のことです。

AIやIoT、スマートファクトリーなどが当たり前になる昨今、現場から収集できるデータの活用方法として、システム同定はますます重要になっています。
昭和時代から続くアナログな業務フローや「現場勘」との折り合いをつけつつ、これまで現場で培ったノウハウとデータドリブンなモノづくりの橋渡し役としての意味も持っています。

今回は、システム同定の基本的な手順から、モデルの検証・選定・応用例まで、現場目線かつ具体的な事例を交えて解説します。

システム同定の活用場面と期待される効果

ものづくり現場での活用シーン

製造業の現場では、ラインの自動化や装置の予知保全、生産性向上のために、システム同定の技術が活用されています。

たとえば、生産装置の異常を早期に検出するには「いつもと違う挙動」を見抜く必要がありますが、この“いつも”を定量的に定めてくれるのが同定モデルです。
ほかにも、新しい装置を導入したが、マニュアル通りに運転してもどうもうまくいかない、そんなときにもシステムの“クセ”をモデル化することで最適な制御法などを発見できます。

昭和型アナログオペレーションの脱皮に

まだまだ“現場長の一声”や“長年の勘”が幅をきかせる製造業ですが、モデル化による定量的な把握は、これらの属人性脱却にもつながります。
事実ベース・データベースでものづくりを語れる体質へと企業文化を転換させる第一歩になるでしょう。

システム同定の基本的な手順

システム同定は、以下の基本手順をふまえて行われます。

Step1: データ計画と実験設計

まずは、「モデル化したい対象システム（例：ポンプ、混合タンク、ライン全体）」と「求めるモデルの用途（例：制御最適化、異常検知）」を明確にします。
次に、現場からどのようなデータを、どういうタイミング・条件で取得すべきか計画します。

多くの現場では、既設設備にあるセンサーデータや制御ログだけでは十分なデータが取れない場合も多いです。
ここで、「追加でどんな信号（入力）を加えるべきか」「どの測定ポイントにどんなセンサーが必要か」という議論が極めて重要です。

Step2: データ収集

決めた設計に基づいて、実際にデータを収集します。
この際、測定誤差やノイズ、異常値、欠損データなどの扱いにも目配りが必要です。
「きれいなデータ＝よいモデルの近道」と覚えておくと良いでしょう。

Step3: データ前処理

収集した生データを、実際にモデリングに使える形へ整えます。
代表的な処理には、外れ値除去、欠損値処理、ノイズ除去のフィルタリング、標準化や正規化などがあります。
ここの出来栄えが後々のモデル精度を大きく左右します。

Step4: モデル構築

収集・前処理したデータをもとに、数理モデルを構築します。
ここでのモデルの種類は、線形モデル（ARX, ARMAXなど）、非線形モデル、状態空間モデル、ブラックボックスモデルなど多種多様。
「物理法則に忠実な白箱モデル」から「完全にデータ駆動のブラックボックスモデル」まで、シーンによって選択肢が変わります。

モデルの検証・評価のポイント

パラメータ推定と同定モデルの推定精度

モデルのパラメータを最小二乗法など各種推定手法で決定したら、次に「このモデルは現実をどれぐらいよく再現できるのか」を確認します。

具体的には、未知データやバリデーション用データに対してシミュレーションを行い、現実とのズレ（適合度）をグラフや相関係数などで比較します。

過学習のリスクとバリデーション

現場では“モデルが良すぎて実運用で役に立たない”といったケース（過学習）がよく起こります。
とくに収集データが少ない場合などは、バリデーションデータを活用して過学習リスクを管理することが重要です。

現場への適用時は「解釈性」も重視

最先端のAI手法（例：ニューラルネットワーク）で精度が高いモデルが作れたとしても、現場の技術者がそのモデルのアウトプット根拠を理解できなければ真の意味で使いこなすことはできません。
現場の現実感・納得感も含めて適切なモデルかどうかを判断することが、システム同定においては非常に重要です。

モデル選定の考え方

用途に合わせたモデル選定

制御最適化、異常予兆検出、プロセスパラメータの推定など、モデルを使う目的によって選ぶべきモデルは異なります。
例えば、制御則の実装には構造がシンプルでパラメータの物理的意味付けがはっきり分かるモデルが善、状態推定や診断には高精度かつブラックボックス型のモデルが適しています。

現場実装のハードル・運用容易性も考慮

どれほど良い理論モデルも、運転現場で簡便に扱えなければ意味がありません。
計算速度、メンテナンス性、現場側の解析リテラシーなど、多面的に妥協点を探ることが求められます。
「理論100点よりも現実現場での70点」――これがものづくり業界での実践的なモデル選定基準です。

システム同定の応用例

自動化ラインの状態監視と予防保全

近年では、多品種少量生産や混流ラインといった、“変動要素が大きい”工程が増えています。
こうしたラインでは、従来の一律閾値管理だけでなく、同定モデルによるライン挙動の“正常パターン”を定義して状態監視を行うケースが増えています。
異常兆候を早期検知し、計画外停止のリスクを最小化することが可能になります。

プロセス最適化・省エネルギー運転

たとえば化学プラントや食品工場では、温度や圧力、流量等の制御最適化をシステム同定で構築したモデルに基づき自動実行するケースが増加しています。
これにより、エネルギーロスを抑えつつ、製品品質のばらつきも低減できる効果が得られています。

熟練者のノウハウの形式知化

「このときはバルブをちょっとだけ開けて…」「回転音がいつもと違うから…」といった、属人的・感覚的なオペレーションも、システム同定モデルを基礎に機械学習やAI予測モデルに落とし込む取り組みが実践されています。
これによって世代交代や事業承継にも耐えうる、技術伝承の新しい形が実現されています。

バイヤーやサプライヤーにとってのシステム同定の価値

バイヤー視点：設備投資の合理性向上

新ラインや新装置導入時、その制御特性や運用イメージを事前にモデル化することで、“買ってはみたが思った通りに行かない”、あるいは“高性能過ぎて持て余す”といった投資失敗を予防できます。
サプライヤーとの技術仕様のすり合わせや、追加投資の根拠説明にも役立ちます。

サプライヤー視点：顧客価値の提案力強化

顧客にとって「どんな挙動で」「どんなメリットが期待できるか」を定量的に説明・提案できるのは、サプライヤーの大きな差別化ポイントになります。
“うちの装置は現場データからシステム同定もできます”という付加価値提案が今後は主流になるでしょう。

まとめ：現場目線でのシステム同定の意義とこれから

工場のスマート化や自動化が進む中で、これまで“経験と勘”に支えられてきた製造現場も、データによる見える化・最適化が避けては通れない大潮流になっています。
システム同定は、現行のアナログ文化と最新のデジタル技術を統合し、その橋渡しを担う極めて実践的な手法です。

システム同定を正しく使えば、ものづくり現場の生産性、品質、設備保全の全てを次のステージへ押し上げることができます。
バイヤー・サプライヤー問わず、現場目線での真の価値を見抜き・活用する力が求められる時代にこそ、システム同定の知識と実践は“現場最強の武器”となることでしょう。