AI導入で必要になるデータの種類を初心者が理解する方法

はじめに：AI導入ブームと「データ」の壁

AI（人工知能）の導入は、近年ますます多くの製造業で検討されるようになっています。

しかし、「AIを使えば効率化できる」「不良が減る」「コスト削減になる」などの漠然とした期待の一方で、実際に現場が直面する最初にして最も大きな障壁が「データ」という壁です。

AIを活用するためには、どのような「データ」が必要なのか。
データといっても、単なる数字の羅列や帳票だけで済むものではありません。
これを理解しないままプロジェクトを進めた結果、形だけのAI導入に終わってしまう企業も後を絶ちません。

この記事では、AI導入を検討しているバイヤーや、サプライヤーの現場実務者の視点に立ち、AIが扱う「データ」とは何なのか、そして初心者がどのようにその全体像を理解すればよいのかについて、実践的かつ現場感覚で掘り下げていきます。

そもそも「AIが使うデータ」とは何か？

AIは「データ」なしでは機能しない

AI、特に製造業で注目される機械学習（ML）や深層学習（DL）は、「大量のデータ」を使ってパターンや規則性を学びます。

工場自動化や品質管理、生産管理でもAIを活用する場面は増えていますが、その成否のほとんどは「どんなデータがどれだけあるか」に尽きると言えます。

人で例えると、「たくさんの現場経験を積んだ熟練者」と「数字や写真を数件だけ眺めた人」では技量に大きな差が出るのと同じです。

データが変わればAIの特性も変わる

AIは入れ物（アルゴリズム）も大切ですが、その中に何をどれだけ詰めるか（データ）が更に重要です。
現場で使えるAIを育てるには、下記のようなさまざまな「データの種類」について知る必要があります。

AI導入でよく使われるデータの種類

1. センサーデータ（定量データ）

製造現場で代表的なのが、温度、湿度、圧力、流量、振動、電流などのセンサーによって自動的に収集される『定量データ』です。

PLC（シーケンサ）やIoTデバイスから日々収集されるこれらのデータは、AIが「いつ」「どこで」「何が」「どうなっているか」を時系列で学ぶのに不可欠です。

2. 画像・映像データ

品質検査や外観検査、自動仕分けなどでAIを活用する場合、カメラで撮影した画像・動画データが主役になります。

例えば、不良品を自動判別するには「良品」と「不良品」の画像データが十分な数、かつ、多様なバリエーションで必要です。

3. 音声・波形データ

設備の異常検知や故障予知では、機械の運転音や振動の波形データも活用されます。

熟練技能者が「音」で異常を察知していたノウハウを、AIが波形データとして学習するイメージです。

4. テキストデータ

工程内の作業記録や検査報告書、クレーム情報など、「文章やコメント」として残されたデータもAIに活用できます。

最近では、チャットログやメール、日報などの自然言語データもAIによる解析の対象となっています。

5. 履歴・ロジデータ

生産履歴、ロット管理、部品の交換歴、設備保全記録など、時系列的な「モノやコトの移り変わり」を示すデータも重要です。

実際、トレーサビリティ強化のためのAI活用には、このような履歴データがキーになります。

6. 業務基準・マスタデータ

設備や部品、作業者、工程などを一意に識別するIDや基準データも、AIが分析を行う際の基盤となります。

システム連携やデータ整理のためには、マスタデータの整備が欠かせません。

昭和から続くアナログ現場での「データ」あるある

紙・ホワイトボード文化が根強く残る現実

特に中小規模工場では、日報や不良記録、ラベル管理などがいまだに紙やホワイトボード主流です。

この「アナログ文化」は一朝一夕では変わりませんが、AI導入のためにはデータのデジタル化（いわゆる「DX」）が不可欠です。

データ化だけでなく、「意味」と「文脈」を考える

現場でよく耳にするのが「他社のAIソリューションを買ったのに精度が出ない」「思った効果がうまく出なかった」という声です。

その多くは、データのデジタル化さえすれば自動的にAIがうまくいくと考えてしまい、「このデータが何を意味しているか」「人はなぜその記録をとっているか」という『意味づけ』や『文脈』を意識していないことに原因があります。

なぜこのデータが必要なのか？現場を知る人は強い

例えば、「日付」「時刻」と「温度」だけでは不十分な場合が多く、「どの品番なのか」「どのラインなのか」「誰が作業したのか」といった情報もセットで記録することが重要です。

現場を知る購買担当者や工場管理者が、AIエンジニアやベンダーに対して「この工程のクセ」「このデータの背景」まで伝えることで、初めて実用的なAIが生まれます。

初心者が「AIのデータの種類」を理解するためのステップ

1. まずは社内（現場）のデータ資源を洗い出す

・現場でどのような記録、帳票、IoT化されたデータがあるか一覧にする
・紙やExcel管理のものも含め、どんな単位で誰が何のために記録しているか整理する

この「資産棚卸し」がAI導入の最初の一歩です。

2. データの「流れ」と「繋がり」を図解する

1つ1つ独立したデータだけでなく、「この現象が起きた時に、関連してどんなデータが動くのか」「不良が増えたときに、どのデータに注目するのか」などフローで可視化します。

頭の中にイメージを作るだけでも、AIプロジェクト時の『データ設計力』が格段に高まります。

3. サンプルデータを実際に見てみる

・現場で記録されている日報や検査記録、センサー波形、画像などの「生データ」を見る
・サンプルデータの単位や粒度、記録漏れ・誤記のリスクまで意識する

AIプロジェクトを進めると「こんなにバラバラだったのか」「現場用語が多すぎてAI開発担当者が理解できない」など、多くの気づきがあります。

4. 現場作業者と「データの意味」を共有する

難しいIT用語やAIアルゴリズムの話は不要です。

「この記録の『△△』ってどういう意味？」
「この数字はどこから取得してる？」
「本当によく間違えるのはどういうケース？」

現場の人と一緒に一つ一つ確認すると、AIの本質的なポイントが見えてきます。

日本の製造現場がAI導入でつまずきやすい「3つの罠」

1. データ不足・品質問題

必要なデータが集まっていない、フォーマットがバラバラ、測定ミスが多い、など。

解決するには、現場主導でデータ取得ルールを整えながら「何のために必要か」を意識づけることが大切です。

2. 過去データが残っていない問題

AIによる予測精度向上には「過去からの履歴」が必要ですが、過去データが無い場合は、まず今からでも記録方法を検討し、今後のために「データを育てる」マインドセットが必須です。

3. 誰も「データの持ち主」に責任を持たない問題

データ管理担当・運用体制が曖昧なままだと、データの不整合や漏れ、適切な補正がなされません。

現場に寄り添ったデータオーナーシップを設計することが、AI活用の持続的な発展に繋がります。

まとめ：データ理解から現場主導のAI活用へ

AI導入というと、どうしても最先端のアルゴリズムや魅力的な成果事例ばかりに注目しがちです。
しかし、成功のカギは実は「データの種類」から現場目線で理解することにあります。

現状のアナログな業務の一つひとつを整理し、デジタルデータとして収集・活用する流れを「現場発」で作ること。
これこそが「昭和の現場」から一歩抜け出し、これからの製造業がAIをモノにするための最も確実な道と言えるでしょう。

まずは、自分たちの現場が持つ「データの全体像」を知ることから、AI活用による価値創造への第一歩を踏み出してみてください。