AIが設備の誤作動を招き稼働率が下がる課題

AIと製造現場：期待と現実のはざまで

近年、AI（人工知能）は製造業の現場で急速に存在感を増し、自動化推進の原動力として注目されています。
とりわけ「設備異常の兆候を早期発見」「生産ラインの最適化」「品質向上」など、多くのメリットが喧伝されていますが、現場レベルではAI故の新たな課題が浮上してきました。
その中でも、稼働率の低下を招くAIの誤作動・誤検知は、現場スタッフ・管理職・バイヤー・サプライヤー…すべてのプレイヤーにとって無視できないテーマです。
本記事では、製造業現場に根ざした視点からAI誤作動の実態と根本原因、昭和型アナログ運用との比較、そして今後この課題にどう向き合うべきかを詳しく解説します。

AIが導入された現場の「理想」と「現実」

AI導入で何が変わると期待されたか

かつての製造現場は、人の五感と経験、そして紙と鉛筆、電話やFAXといったアナログ手法に支えられてきました。
しかし、少子高齢化による人手不足、品質要求レベルの高度化、サプライチェーン全体の効率化要請などを背景に、AIの導入が急速に進行しています。

AI導入で期待された効果は主に次の通りです。

・丸投げでOKな異常検知（設備の異音・振動・温度異常など）
・検査工程の自動化、ヒューマンエラーの排除
・データ蓄積から得られるボトルネック・歩留まり低下の原因分析
・予知保全による計画的メンテナンス実現

これらの「理想」に胸を膨らませ、多額の投資を実施する企業が増えました。

稼働率低下―AI誤作動の現場実態

一方で、多くの現場管理者たちが直面しているのは
「AI導入で返って稼働率が下がった」
「設備がストップしやすくなった」
「現場担当者の負担が増えた」
といった皮肉な現実です。

具体例を挙げます。

・誤検知による頻繁な異常アラームの発生で、何度もラインが停止
・誤判別で、正常な製品が「不良」とされ、再検査対応が増加
・AIモデル更新やパラメータ調整作業が素人には難しく、システムベンダー頼み
・データ収集用センサーの不具合をAIが感知できず、誤った判断を続ける

その結果、安易な設備停止・復帰に手間取るだけでなく、現場スタッフのモチベーション・士気低下に繋がるという副作用も散見されます。

なぜAIは誤作動を起こすのか

AIモデルの「学習範囲」と現場の複雑さ

AI（特にディープラーニング系のモデル）は「過去のデータを基に学習」し、そこから外れる挙動を異常と判定します。
しかし、日本の製造現場は、一見同じ設備でも「微妙な使い方」「運転パターンの違い」「外気の変動」「材料ロットのばらつき」など、現実は極めて複雑です。
学習データが不十分、あるいは過去の正常範囲が誤って定義されていれば、AIは「正常なはずの変化」すらも異常と誤認してしまうのです。

たとえば大型プレス機の振動検知では、「金型交換時」に生じる一時的な振動や、夜勤時の気温変動によるモーター音の変化など、AIが未学習のパターンが現場には無数に存在します。

現場とデータサイエンティストの認識ギャップ

AIは現場の現象をデジタルデータでしか捉えられません。
導入時のヒアリングやパラメータ設定時に、現場の“肌感覚”が伝わらず、現実とズレた運用となりやすいのが特徴です。

「AIは万能」という誤った期待のもと、現場任せにせず、よりハンズオンな仕様決めが必要ですが、そこに十分なリソースが割けていない企業も多いのが実情です。

「昭和の知恵」と「AI時代」のすり合わせの重要性

アナログ時代の強さ：五感と経験知

例えば、ベテラン作業員は「機械のちょっとした音の違い」で“そろそろ調子が悪い”と気付いたり、「火花の散り方」や「材料の臭い・重さ」で異常に気付きます。
この“暗黙知”はマニュアル化できていないことが多いですが、こうした「変化の検知能力」は未だAIには及びません。
アナログ時代は“設備の都合に合わせて手順を柔軟に変更する”“現場で対話しながら問題解決する”ことが標準でした。

AI導入時に現場がやるべきこと

AI時代においても、次のような現場の関与が不可欠です。

・AIモデル構築段階で、現場の「あたりまえ」「例外運転パターン」を洗い出す
・“AIが誤検知しやすいパターン”をリストアップし、事前試験に組み込む
・定期的に「AIの判定根拠」を現場スタッフ自身が確認し、改善に活かす
・AI運用後も「現場の違和感」や「不具合事例」を蓄積し、モデル再学習へ
・トラブル発生時の“たらい回し防止”として、素早くエスカレーションできる体制を組む

こうした「昭和のカン」をAI時代に活かすハイブリッドなアプローチが、現場稼働率維持のカギです。