近年、最終製品の多様化に伴い、溶接も多様な条件で実施することが求められる。アーク溶接機では高能率で高品質なアーク溶接を実現するために、ユーザーの環境でベストな波形制御を提案している。その結果、わずかな環境変化で溶接結果が変わり、波形制御パラメータの再調整が必要になる場合がある。しかし、波形制御パラメータの調整には多数のパラメータが溶接結果にどう作用するかの知識や経験的な予測が必要であり、ユーザーが波形制御パラメータを調整することは困難である。そこで、本稿では一度溶接をおこない、得られた結果をどのように変更するかを入力することで所望の溶接結果が得られる、溶接波形制御パラメータ生成モデルを提案する。波形制御パラメータを変化させたときの溶接波形データと溶接結果を蓄積し、所望の溶接結果を得るための溶接波形の組合せを作成した。そして溶接波形より特徴量を作成し、LightGBMを学習させることで所望の溶接結果が得られる波形制御パラメータを生成するモデルを構築した。
