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舶用機器メーカーは船舶の航行で消耗した機器の部品販売により、利益を創出している。しかし、船舶の稼働状況は通信環境の問題や各種センサーなどが高額であることから遠隔で取得することが難しく、営業活動において適切なタイミングで有益な提案をメーカーから行うことが難しい状況であった。この課題を解決するために、弊社では安価かつ網羅的に取得できる船舶の位置情報に着目し、船舶の稼働状況から部品の劣化状況を推定するアルゴリズムを構築している。特に本研究開発では船舶から取得した実データを教師データとし、機械学習によって舶用機器の劣化度合いを算出するアルゴリズムを強化することで、機器メーカーの営業活動の支援を目指す。