大青工業株式会社

青森市において、業務用冷蔵冷凍庫の開発、製造、販売、メンテナンスなどを手がける大青工業。農水産物を鮮度良く、長期間保存したいという顧客ニーズに応えるため、ものが凍る寸前の温度「氷温」を ±0.05℃ 以内の誤差で均一に維持する独自のシステムを開発し、青森名産のリンゴをはじめとする果物や野菜の長期保存を支えています。取引先は全国にわたり、近年は長崎県のミカン農家と共同で氷温貯蔵の「早生ミカン」を商品化しました。「生産物の高付加価値化に向けて公的機関や民間企業と連携して研究に取り組んでおり、氷温技術も共同研究から生まれました。」と語るのは、技術本部 IoT プロジェクト担当 主任の米塚明央氏です。

JA をはじめ多くの農水産事業者に大型冷蔵冷凍庫を納入し、その後のメンテナンスも請け負う同社は、これまでは顧客からの連絡で設備の故障や異常を知ることがほとんどでした。冷蔵冷凍庫は製品ライフサイクルが長いものの、故障すると食品の損失に直結するため、緊急の対応が必要です。

「冷蔵冷凍庫は外気温が上昇するほど稼働率が高く、故障は夏に集中します。特に冷凍庫の場合は、庫内で冷凍した食品や氷が溶けたり、機器の汚水が商品に付いたりしたら売り物になりません。規模が大きい設備ほど被害額は大きく、1,000 万円に達することもあります。そのためにも、一刻も早い対応が求められます。」（米塚氏）

しかし、夏場はメンテナンスの依頼が集中し、作業員の確保もままなりません。また、作業員にかかる負荷も大きい状態でした。そこで同社は、冷蔵冷凍設備に各種センサーを取り付け、そこから取得したデータから稼働状況を遠隔監視することで、リアルタイムに異常を検知するシステムの構築を決断しました。

同社は 2017 年に、遠隔監視システムの開発に着手。監視・制御データの収集、蓄積基盤に アマゾン ウェブ サービス（AWS）を採用しました。

「地元ベンダーから AWS の提案を受け検討しました。スモールスタートで始められるクラウドのメリットと、サービス停止のリスクが少ない老舗ならではの安心感、IT リソースだけに留まらない豊富なサービスを評価して AWS に決めました。」（米塚氏）

翌年からは一歩進め、AWS 上に蓄積した監視・制御データを機械学習によって学習し、故障の予知を捉えて通知するシステムの開発に取り組みました。導入パートナーには、AWS のコンサルティングパートナーである株式会社ヘプタゴンを採用しました。

「IoT や機械学習を扱う場合、高度な知識と実績を有するパートナーが欠かせません。その点、同じ青森を拠点に活躍しているヘプタゴンは頼りになる存在でした。以前からハンズオンセミナーなどに参加し、AWS では最先端を走っている印象が強くありました。」（米塚氏）

システム基盤はゼロからアーキテクチャを検討。要件や必要な技術要素を整理したうえで 2018 年 12 月から本格的に着手し、2019 年 1 月末には環境構築を終えて稼働を開始しています。ヘプタゴンの代表取締役社長の立花拓也氏は「当初は機械学習用フレームワークの TensorFlow を使って学習モデルを作成する予定でした。ところが Amazon SageMaker に標準実装している組み込みアルゴリズムを使ったところ良好な結果を得たことから、通常は約 2 ヶ月要する学習期間を 2 週間程度に短縮することができました。」と語ります。