送電線の異常を検知するAIシステム、多少の誤判定を許して成果人工知能（AI）を活用するシステムを円滑に開発し、さらにビジネスの成果に結びつける鍵は何か。AIシステムの構築を手掛けるIT企業は、「いかに効果的なKPI（重要業績評価指標）を設定するかだ」（ブレインパッドの筧直之アナリティクスサービス本部副本部長兼営業部長）と口をそろえる。 実際、適切なKPIを設定したことでAIシステムの開発が円滑に進み、着実なビジネスの成果を確実にしている企業がある。送変電設備の運用を手掛ける東京電力パワーグリッドだ。 同社は送電線の異常を深層学習で検出するシステムを、ITコンサルティングのテクノスデータサイエンス・エンジニアリング（TDSE）と共同で開発し、2018年4月に稼働させる。深層学習の対象にした作業は、ヘリコプターなどで撮影した動画データを基に、軽微な損傷や異物の付着といった異常を見つけ出すもの。これまでは熟練した作業者が動画を10分の1のスピードでスロー
