AIとスマートセンシングが融合する“予知保全”の最前線

AIとスマートセンシングが融合する“予知保全”の最前線

はじめに：変化する製造現場と昭和からの進化

日本の製造業は「ものづくり大国」として長きにわたり世界をリードしてきました。
しかし、現場では今なお、紙とペン、電話やFAXといった昭和時代のアナログ文化が色濃く残っています。
これらの伝統的な手法は、ベテラン作業員の熟練技や経験をベースにした“勘とコツ”によって成り立っています。
一方で、「第四次産業革命」というキーワードに象徴されるAI（人工知能）やIoT、スマートセンシングの技術革新が、止まることなく進行中です。
製造現場の根本から変化を促す「予知保全」は、その象徴ともいえる存在です。

本記事では、現場経験に基づいたリアルな課題や業界動向を踏まえつつ、AIとスマートセンシングの融合によって激変する予知保全の最前線を深堀りしていきます。

従来の保全手法と“予知保全”への転換

設備保全には大きく分けて「事後保全」「予防保全」「予知保全」の3つの考え方があります。

まず事後保全は、設備が故障してから修理・交換を行う方式です。
昭和から続く現場では、コストダウンや人手不足の背景もあり、いまだこの手法が根強く残っています。
ただし、思わぬライン停止や品質不良が大きなリスクとして常に存在します。

次に予防保全は、「一定期間や運転時間ごとに、部品を交換する・点検する」アプローチです。
この方法は小規模な工場や、工程が安定し続けている現場では今も主流です。
しかし、無駄な部品交換や作業負担、熟練工の高齢化が課題となっています。

予知保全は、AIとセンサーを駆使し設備の“劣化”や“不調の芽”をリアルタイムで検知し、最適タイミングでのメンテナンスを促します。
これにより、不具合による突発停止や品質ロスを限りなく抑え、最小限のコストで最大限のライン効率を実現できるようになります。

AIとスマートセンシングの融合がもたらす変化

「予知保全」の核心はデータです。
従来は人の目・感覚に頼っていた部分を、センサーが収集・分析することによって、設備の異常の“兆候”を数値やグラフで把握できるようになりました。

例えば、回転機械の振動データ、モーターの電流値、温度・圧力・騒音など、さまざまなパラメータをスマートセンサーが24時間モニタリングします。
大量のデータはクラウド上に蓄積され、AIが過去の傾向や異常パターンを“学習”します。
これにより、「あと○時間でこのベアリングが不調になる」「いつもと違うノイズが出ている」といった予測が、おどろくほど高精度にできるようになっています。

先進事例では、AIが「このまま運転すれば11時間後に設備が停止するリスクが高い」とアラートを出し、その情報が現場のスマートフォンやタブレットに自動通知される、といった仕組みも次々に実用化されつつあります。

現場に根づく“アナログ文化”との闘い

最先端のIT技術を導入するうえで、国内の製造現場が直面する大きな壁が「昭和からの伝統」です。
“ベテランの勘と経験”は確かに強力です。
製造現場の危機を救ってきたのは、名もなき熟練工たちの観察力や判断力に他なりません。

しかし、少子高齢化と若手技術者不足が深刻化する今、「ノウハウの属人化」や「技能伝承の限界」という壁に日々ぶつかっています。
このような中でAIやセンシング技術は、「経験と勘のデジタル化」という大きな役割を持ちます。

具体的には、かつて“現場の匠”が報告書でしか伝えられなかった微妙な異音・違和感を、スマートセンサが定量化します。
不良品が発生する“前兆のシグナル”をAIが抽出し、再発防止のための根本原因解析も自動化されてきています。
これにより、熟練工の勘を若手に“見える化”して継承することが現実的になりつつあります。

実践現場での導入事例・メリット

実際にAIとスマートセンシングを駆使した予知保全を進めている現場では、次のようなメリットを体感しています。

突発停止の半減：従来の事後保全中心から、大型設備の突発停止を約50％削減できた事例も見られます。
メンテナンスコストの最適化：不必要な部品交換やオーバーホールが激減し、年間数千万円のコスト削減実績も。
ライン効率の最大化：設備トラブル前の“不調サイン”をリアルタイム検知することで、稼働ロスを最小限に抑えられます。
品質ロスの低減：設備の微細な異常による不良品発生リスクが軽減され、歩留まりが向上します。
技能伝承・人材多様性の推進：ベテランの引退や転職にも動じず、若手メンバー・多国籍人材も最先端の保全活動に即参画可能です。

バイヤー・サプライヤーの目線で考える“予知保全”の重要性

バイヤーの立場から見ると、「安定納期・高品質での納品」は信頼関係の根幹です。
納期遅延や品質トラブルは、取引打ち切り・信用失墜につながるため、予知保全を導入して“工場の見える化”“異常ゼロ運転”をアピールすることは、新たな受注獲得や取引拡大の強力な武器となります。

また、サプライヤーにとっては、予知保全の仕組みやデータをもとに「設備のライフサイクル型サービス」や「定額メンテナンス契約」など、単なる“物売り”から“価値提供型ビジネス”への転換が進み始めています。
こうした流れは、両者の協業や新たなビジネスチャンスの創出につながります。

AI予知保全の導入における実際の課題・現場での工夫

とはいえ、AIとスマートセンシングによる予知保全は「導入すればすぐ成果が出る」ものではありません。
具体的な課題も色々と存在します。

第一に「現場データの収集・標準化」の難しさが挙げられます。
多様なメーカー・モデルの設備が混在している工場や、センサー設置が難しい古い設備も多く、データの統一化が壁になりがちです。

次に「AI活用人材・IT推進力の不足」も現実問題です。
現場リーダーや保全担当者がITリテラシーを高め、AIプロジェクトを伴走できる体制づくりが不可欠です。

これらの壁を乗り越えるためには、「スモールスタート」が有効です。
例えば1ライン・1工程に絞って、ベテランの観察ポイントとAIの分析結果を比較しながら“仮説と検証”を繰り返すアプローチが現実的です。
失敗を恐れず、小さな成功体験を積み重ねることで現場に自信とノウハウが蓄積され、全社展開がスムーズになります。