時系列データ解析モデル作成と予測精度向上の実践手順

はじめに：製造業の変革を促す時系列データ解析

製造業の現場では、日々膨大なデータが生成されています。

生産設備の稼働状況、生産ラインの異常履歴、在庫推移、品質不良件数など、その多くが「時系列データ」として記録されています。

この時系列データは、従来であれば過去の状況確認やトレンド把握のみに使われることがほとんどでした。

しかし、AIやIoT技術の発展により、このデータから将来を予測し、生産性向上や不良削減に活用する動きが加速しています。

今回は、現場目線で「時系列データ解析モデルの作成」と「予測精度向上の実践手順」について、最新の動向を踏まえてわかりやすく解説します。

1990年代～2000年代から変化の見えにくいアナログな製造業界でも、データ解析がどのように根付きつつあるかも掘り下げます。

なぜ今、時系列データ解析なのか？

従来手法の限界とDX推進の波

かつての製造現場と言えば、担当者の経験や勘、熟練したベテランの観察眼で設備や生産の安定を支える場面が主流でした。

現場帳票は手書き、月次の集計はエクセル手作業、突発異常も過去ログと個人の記憶に頼る時代が長く続きました。

ですが、グローバル競争の激化、ESGやSDGsといった企業価値向上の要請、多能工・人材多様化への対応――こうした状況下で、勘や経験に依存した属人的な現場運用の限界が明らかになっています。

また、データ収集が自動化されても、有効活用できず「溜めっぱなし」になっている現場が大半です。

そこに、DX（デジタルトランスフォーメーション）推進の波が訪れ、データ駆動型のものづくりが勝ち残りのキーワードとなりました。

時系列データ解析がもたらすメリット

時系列データ解析モデルを導入する最大の意義は、以下の3点です。

• 過去から未来への傾向や異常兆候の自動発見
• 突発トラブルの予兆検知・予防保全の実現
• 需要変動に応じた最適な生産計画展開

これにより人手作業や属人的な判断が減り、「再現性」と「改善プロセスの高速化」が実現します。

時代の潮流が変わるなかで、いまや時系列データ解析に背を向けることは競争力の低下を招くリスクになりつつあります。

現場で活きる時系列データの特徴と扱い方

時系列データ解析の第一歩は、「自社で持っている時系列データの現実」を正しく把握することです。

これは特に昭和から続くアナログ文化の現場で重要なポイントになります。

どんな時系列データが存在しているか

例えば；

• 生産設備の温度・圧力・回転数
• ライン停止・異常の発生時刻
• 各工程での加工時間、滞留在庫、入庫・出庫記録
• 製品品質検査値や出荷検査データ

これらは伝統的な紙帳票だけでなく、PLC、SCADA、MES、ERPといったシステムやエクセル、さらにはハンディ端末やIoTセンサーなど多種多様なフォーマットで存在しています。

現場起点で始めるデータ整理のコツ

実際の工場現場では、データがサイロ化し、表記揺れ・抜け漏れも散見されます。

まずは「どこに、どんな粒度で、どう記録されているか」を現場担当者と一緒に洗い出すことが重要です。

古い設備だとデジタル化が進まず、手打ちや紙帳票のデータ入力も多く残っていますが、だからこそ「現場で実際にどのように運用されているか」を知ることが解析の第一歩です。

時系列データ解析モデルの実践的構築ステップ

では、実際に予測モデルを構築する手順を、現場業務の流れと紐づけて解説します。

1. データ収集と前処理：信頼できるデータ基盤づくり

データ解析の8割は「前処理」と言われるほど、データ精度の確保が重要です。

• センサーの誤記録や異常値はないか？
• タイムスタンプは同期しているか？
• 現場の記述ルール（例：NG/OK/良/不良）の統一は？

現場担当者と一緒に、“データクリーニング”を徹底します。

必要に応じて自動収集・修正プログラムの導入も検討しますが、初期は手作業で進めた方がエラーも見逃しにくくなります。

2. 特徴量エンジニアリング：製造現場ならではの知見投入

単なる記録データから、「何を入力変数とするか」が予測精度を左右します。

例えば；

• 「過去1時間の平均値」や「直近の最大・最小値」を新たな項目に加える
• 設備のプレス回数や出荷数の「累積値」を算出する
• シフトや作業者、天候など外部要因を追加する

現場での経験則（温度上昇後10分で異常につながりやすい等）を、特徴量としてモデルに取り込むことがブレークスルーポイントになります。

3. 選択するモデルの種類：目的に合わせたアルゴリズム選択

時系列解析モデルはいくつかの代表的手法があります。

• ARIMAやSARIMA：需要予測や消費パターン分析に強み
• LSTM等のディープラーニング：異常予兆検知や複雑傾向の解析向き
• RandomForestなどの機械学習：設備異常要因分析や多変量データ処理も可

業務で使う場合、「まずはシンプルな手法⇒徐々に高度化」が失敗しにくいパターンです。

現場の運用負荷増やブラックボックス化を避けるため、結果が説明しやすいモデルから展開することが、多くの企業で功を奏しています。

4. モデル学習と評価：現場の“違和感”を大切に

モデルにデータを学習させ、精度（RMSE、MAE、AUCなど）を検証します。

その際、単なる数値精度だけでなく「現場が抱く違和感」も必ずヒアリングします。

例えば、「予測値は合っているが、異常アラートが多すぎて現場が混乱」「ライン停止後の立ち上げ時だけ精度が落ちる」など、分析者だけでは気づきにくい課題が見えてきます。

この“フィードバックループ”こそが、現場根付き型のモデル運用には欠かせません。

5. 本番導入と改善PDCAサイクル

予測が現場業務に組み込まれることで、初めてモデルの真価が問われます。

現場管理者やオペレーターが「使いやすい」と感じるインターフェース、過剰なアラートにならない閾値設定が、実効性の鍵となります。

初期導入後も定期的な精度検証・パラメータの見直しを行い、変化し続ける現場に柔軟に対応し続けることが重要です。

予測精度向上の具体策：手入れを惜しまない“現場型AI”

データサイエンス分野でよく言われる「精度向上のための工夫」を、製造現場の実情に適合させて紹介します。

データ量の拡充と増強

データは多ければ多いほど良い、というのが基本ですが、製造現場では「記録期間が短い」「工程変更が頻繁に起こる」といった事情も多いです。

その場合、他工程や類似設備のデータを一部使う“データ拡張”や、値が不足する部分は統計的に補完するなどの工夫も必要です。

人的要因・環境要因の加味

製造現場ならではの“癖”――作業者交代・シフト・ライン切替えイベント・天候の急変、こうした要因を特徴量として入れると予測精度が向上することがよくあります。

また、新人作業者が入る時期や、設備入れ替え後のデータを一旦除外することでノイズを減らしやすくなります。

エキスパートの知見の数値化とモデルへの反映

最先端のAIモデルであっても、「現場の職人が感じるわずかな違和感」「定期点検時のちょっとした異音」といったナレッジにかなうものはありません。

現場の”暗黙知”を「定量データ」としてモデルに反映させる仕組みづくり、例えば「作業日報に記された異常コメント」をテキストマイニングで特徴量とするアプローチも徐々に広がっています。

運用と継続改善の工夫

予測モデルは一度つくって終わりではありません。

経時的な現場改善に伴い、「モデルが古くなって外れやすい」などの問題が発生します。

そこで、“現場とデータサイエンティストの定期面談”や“アラート内容のユーザー投票機能”“自動フィードバックループ”など、運用しやすい環境設計が近年注目されています。

製造業現場・バイヤー・サプライヤーにもたらす波及効果

時系列データ解析は、単に現場の安定稼働・コスト削減だけにとどまりません。

バイヤー視点では、「納期遅延の予測」「品質波動リスクの事前察知」によって取引先管理の高度化に直結します。

サプライヤー側は、バイヤーがどこまで情報を見てどこにリスクを感じているかを理解することで、自社のQCD管理強化や提案型営業のきっかけにできます。

データ解析は購買・調達の現場と密接に結びつき、これからの新しいバイヤー像やサプライヤー像を形作ります。

まとめ：アナログ文化こそ“現場力×時系列解析”で飛躍を

製造現場に深く根付くアナログ文化は、決して時系列データ解析と相反するものではありません。

むしろ、現場の現実を見抜いた地に足の着いた“データ活用場面”の設計こそが、昭和から続く製造業の底力を未来に継ぐ方法です。

属人化とデジタル化の狭間に立つ現場リーダーやバイヤー、そしてサプライヤーの皆さんが、現場の強みをデータモデルで社会に還元する――今が、その大きな転換点です。

時系列データ解析モデルの導入・運用を通じて、自社の現場力をデータで「見える化」し、製造業の新たな地平線を一緒に開拓していきましょう。