NTTドコモビジネス、工場を止めずに生産性アップ！新技術「CNO」論文がAI最高峰会議に採択
AI分野の国際会議「IJCAI 2026」に論文採択
NTTドコモビジネス株式会社が開発した、製造プラントなどのシステムを稼働させたまま、安全に生産指標を最適化する新しい手法「Causal Newton Optimization（因果ニュートン最適化、以下 CNO）」に関する論文が、2026年8月18日からドイツ・ブレーメンで開催される人工知能分野の国際会議「IJCAI 2026」の本会議に採択されました。この論文は、滋賀大学大学院データサイエンス研究科との共同研究の成果です。
「IJCAI」とはどのような会議か
IJCAIは、国際的なコンピュータサイエンス分野の会議格付け指標「ICORE Conference Rankings」において最高ランクの「A*」に位置づけられる、AI分野で歴史あるトップカンファレンスの一つです。例年の採択率は10〜20%と非常に低く、世界中の優れた研究成果の中から厳選された論文だけが採択されます。
ICORE Conference Rankingsについてはこちら：
https://portal.core.edu.au/
なぜ新しい最適化技術が必要なのか
製造プラントをはじめとする産業システムでは、生産効率や品質を高めるために、運用条件を最適化することが重要です。これは金融、ヘルスケア、農林水産業など、多くの分野で求められています。最適化には、「どのような操作をすると、どのような結果になるのか」という原因と結果の関係を正しく理解する必要があります。
これまでの方法では、この関係を正確に把握するために、システムを一時的に停止して実験を行ったり、強化学習（試行錯誤を繰り返しながら、報酬を最大化する行動を学習するAI技術）やベイズ最適化（少ない試行回数で効率よく最適な条件やパラメータを探索する手法）といった手法で、稼働中にさまざまな条件を試したりしてきました。しかし、これらの方法には、設備を停止することによる生産機会の損失や、多様な条件を試すことによる設備への負担やリスクといった課題がありました。そのため、実際の現場での適用が難しいケースも少なくありませんでした。
「CNO」の仕組みとメリット
今回開発されたCNOは、製造プラントなどのシステムにおいて、現在使われている運用方法（手動操作や古典制御、AIによる自動運転など）をスタート地点として、データを集めながら少しずつ運用を修正し、最適な状態に近づけていく手法です。
図1 繰り返し局所線形モデリングとニュートン法更新の計算イメージ
CNOの大きな特徴は、システムを停止したり、リスクを伴うような大きな試行錯誤をしたりする必要がない点です。これにより、運用状態を悪化させることなく、安全に導入できます。
CNOでは、システムを止めて実験を行う代わりに、「因果推論」という考え方を活用します。これは、データと原因・結果の関係に関する事前知識を使い、「ある原因を意図的に変化させたとき、結果がどう変わるか」といった効果について、相関を超えて正しく推定する手法で、運用データに生じる偏りを取り除き、予測の精度を高めます。
図2 システムを止めない因果を考慮したオンライン最適化のイメージ(化学プラントの例)
さらに、データの利用効率に優れた「ニュートン法」（関数の傾きや曲率を利用して解や最適値を高速に求める数値計算法）という最適化の手法を組み合わせることで、短時間で最適な運用状態に到達し、最適化の過程で発生する生産の損失を小さく抑えることができます。これらの技術を組み合わせたシンプルな構成により、高い精度を保ちながら、なぜその結果になったのかが理解しやすく、現場の担当者が納得して使える最適化技術が提供されます。
実験で確認された高い安定性
NTTドコモビジネスは、化学プラントシミュレータを含むさまざまな環境でCNOの実験を行い、従来の制御方法（古典制御、強化学習、ベイズ最適化など）と比較しました。その結果、CNOは多様な環境下において、比較した手法と同等以上の高い精度を保ちながら、常に安定して動作することが確認されました。
図3 プラントシミュレータでの実験結果
この手法は、変数間の原因と結果の関係をグラフと数式で表す「構造的因果モデル」として記述できるシステムであれば、どんな分野でも適用できる汎用性を持っています。そのため、製造プラントの生産指標最適化だけでなく、幅広い分野への応用が期待されています。
今後の展開
NTTドコモビジネスは、このCNO技術を、化学業界や水処理業界でのプラント自動制御、電力需要の予測や制御における「Node-AI」（AIモデルの開発から運用までを、現場主導で一気通貫に実現するNTTドコモビジネスのノーコードAIツール）との連携、ロボットなどの動作制御、ネットワークの利用状況に応じた帯域制御、データセンターの空調温度制御など、自動化が求められるさまざまな業界のDX（デジタルトランスフォーメーション）推進に広く適用していく方針です。
Node-AIについてはこちら：
https://nodeai.io/
NTTドコモビジネスは、AIを活用して企業の生産性向上や競争力強化、ビジネスモデルの変革を進める「AI-Centric ICTプラットフォーム®」という考え方のもと、AI事業を進めています。
NTTドコモビジネス株式会社の企業情報については、以下のリンクから確認できます。
https://www.ntt.com/about-us/nttdocomobusiness.html
