機械学習における劣化や寿命の予測技術は、主にセンサデータや運転情報を基にモデルを構築し、対象の健全度や劣化進行を推定するものである。例えば、電池やバッテリーの放電状況、電流や回転速度、トルクといった説明変数を用いて、稼働中の車両やプラントの保全計画や点検支援に活用される。教師付き学習では、ラベル付けされた過去の補修記録や充電・放電履歴などの正解情報を訓練に用い、劣化の予測精度を高める。分析にはベクトル表現による特徴抽出や、ノイズを含むセンサデータの較正も重要である。これにより、運転状況や外力の影響を踏まえた保守作業の最適化が可能となり、機械の寿命延長や故障の未然防止に寄与する。
