これまでの時系列予測技術は，時間の経過に伴い値が増減する傾向を持つデータを対象としており，先端センシング技術によるセンサ信号（センシングデータ）のように，予兆の後にピークが発生するデータは十分に扱われてこなかった．センシングデータにおけるピーク点は現象の発生を示すことが多く，その発生時刻を予測できれば事前対策に活用できる．
　そこで，本研究ではセンシングデータを模擬的に再現したダミーデータを用いてピーク検出AIの基盤モデルを構築し，その基盤モデルを個別課題に応用するAI開発フレームワークを提案する．