--- title: 日本ガス協会 技術賞 --- [![ガスエネルギー新聞](https://sp.gas-enenews.co.jp/hs-fs/hubfs/logo/rogo-1.png?width=200&height=29&name=rogo-1.png "ガスエネルギー新聞")](https://www.gas-enenews.co.jp/) - Menu Item 1 - Sub-menu Item 1 - Another Item - Sub-menu Item 2 - Menu Item 2 - Yet Another Item - Menu Item 3 - Menu Item 4 ![2026年度 技術賞 ロゴ](https://sp.gas-enenews.co.jp/hubfs/26%E6%8A%80%E8%A1%93%E8%B3%9E%E3%83%9A%E3%83%BC%E3%82%B8/%E6%8A%80%E8%A1%93%E8%B3%9E_2026logo.jpg) 2026 JGA TECHNOLOGY AWARD # IoT給湯器のビッグデータを活用した故障予兆監視システムの開発 大阪ガスマーケティング株式会社、大阪ガス株式会社 [概要](https://sp.gas-enenews.co.jp/jga-ta2026/ta07#overview)[開発概略](https://sp.gas-enenews.co.jp/jga-ta2026/ta07#background)[開発の動機・目的](https://sp.gas-enenews.co.jp/jga-ta2026/ta07#purpose)[開発の内容](https://sp.gas-enenews.co.jp/jga-ta2026/ta07#development) [←受賞一覧に戻る](https://sp.gas-enenews.co.jp/jga-ta2026/?hsLang=ja-jp) 01OVERVIEW ## 正常データから異常の兆しを捉え、お湯のトラブルを未然に防ぐ。 IoT給湯器から蓄積したビッグデータを活用し、正常データからの乖離を機械学習で捉える監視ロジックと、特定の故障パターンを検知するロジックを構築。故障発生前の買替提案や事前修理につなげます。 PREDICTIVE MONITORING ## 機器データを収集・監視し、故障の前に能動的にアプローチ。 お客さまのIoT給湯器から機器稼働データを収集。大量の正常データを学習する監視ロジックと、特定故障のデータパターンを捉える監視ロジックにより、故障予兆を自動検知します。 **01**BIG DATA IoT給湯器データを蓄積 **02**MACHINE LEARNING 正常データから予兆検知 **03**ZERO TROUBLE 故障前の提案・事前修理 ![IoT給湯器の運用フローと2種類の故障予兆監視ロジック](https://sp.gas-enenews.co.jp/hubfs/26%E6%8A%80%E8%A1%93%E8%B3%9E%E3%83%9A%E3%83%BC%E3%82%B8/%E6%8A%80%E8%A1%93%E8%B3%9E07%20%E6%95%85%E9%9A%9C%E4%BA%88%E5%85%86%E7%9B%A3%E8%A6%96%E3%82%B7%E3%82%B9%E3%83%86%E3%83%A0/water-heater-failure-prediction-system.jpg) **運用フローと故障予兆監視ロジック**資料掲載図版。スマートフォンでは横方向にスクロールして確認できます。 RELATED INFORMATION ## 受賞技術に関する詳細情報 製品・技術の詳細確認、資料請求、お問い合わせはこちらから。 [01PRODUCT**製品詳細ページ**↗](https://sp.gas-enenews.co.jp/jga-ta2026/CLIENT_URL_PRODUCT_DETAIL?hsLang=ja-jp) [02DOCUMENT**製品資料ダウンロード**↓](https://sp.gas-enenews.co.jp/jga-ta2026/CLIENT_URL_DOCUMENT_DOWNLOAD?hsLang=ja-jp) [03CONTACT**直接お問い合わせ**→](https://sp.gas-enenews.co.jp/jga-ta2026/CLIENT_URL_CONTACT?hsLang=ja-jp) BACKGROUND ## 開発概略 ガス機器メーカー3社協力の下、機器詳細情報を定期送信する通信電文を実装した。 このビッグデータを活用し、風呂・暖房ポンプの異常を検知する教師なし機械学習モデルや、特定故障予兆ロジックを構築・実用化した。 故障発生前の買替提案や事前修理を可能にし、お湯のトラブルゼロ社会の実現とメンテナンス業務の平準化に貢献する。 PURPOSE ## 開発の 動機・目的 ### 動機：市場環境の変化と課題 近年、家庭用ガス給湯器の品質向上に伴い、機器修理件数は2012年比で半減している。一方で、機器の高耐久化による使用期間の長期化に伴い、経年劣化によるトラブルリスクが増加しているほか、顧客との接点が希薄化していることが課題となっている。 ### 目的：三方よしの実現 本開発は、「お湯を使えない不満」を解消し、顧客・メンテナンス代理店・ガス事業者の「三方よし」の実現を目的とする。IoT技術とビッグデータを活用して故障予兆を捉え、故障発生前に能動的なアプローチを行うことで、誰もが安心して快適に過ごせる「お湯のトラブルゼロ社会」を目指すものである。 DEVELOPMENT ## 開発の内容 01 ### システムの概要と経緯 2017年よりIoT給湯器（ツナガルde給湯器）を発売し、2022年には機器の詳細情報を定期送信する機能を搭載した。これらにより蓄積されたビッグデータを活用し、2024年に給湯器の故障予兆を自動監視するシステムの実装および運用を開始した。 02 ### 機械学習を活用した故障予兆自動監視ロジック（主要技術） 新製品や高耐久製品は故障データの蓄積が十分ではないため、従来の教師あり学習（故障データに基づく学習）が困難であった。そこで、IoT給湯器から得られる大量の「正常データ」を活用し、そこからの「乖離度合い」によって異常を検知するロジックを構築した。 さらに、各家庭の設置環境や使用状況によるデータの「バラつき」を吸収するため、「初回データとの比率」や「前日との差」を機械学習させることで、個体差に影響されない高精度な予兆検知を実現した。 03 ### 特定故障に対する監視ロジックの構築 特定のデータパターンから劣化傾向を把握できる故障（回転部品の摩耗、水位電極の異常など）に関しては、個別の自動監視ロジックを構築中である。燃焼時間やポンプ回転数等の経時変化を捉え、具体的な部品交換やメンテナンス提案につなげる技術開発を進めている。 [←受賞一覧に戻る](https://sp.gas-enenews.co.jp/jga-ta2026/?hsLang=ja-jp) [Follow us on Facebook](https://www.facebook.com) © 2026 All rights reserved.