製造現場では、機械設備の停止や異常が発生した際、経験豊富な作業者による迅速な判断と対処が求められます。
しかし人材不足や技術継承の課題から、誰でも正確な保守対応ができる仕組みの整備が急務となっています。
そこで注目されているのが、ChatGPTとPLC（Programmable Logic Controller）の連携による自動対話ナレッジ化です。
現場で発生するトラブルの原因や対処法を、対話形式でAIが提示してくれる仕組みにより、保守対応の平準化と迅速化が可能になります。
この記事では、初心者でも分かるように、その仕組みとメリット、導入のポイントを解説します。
PLCとは？現場制御の心臓部
まずPLCとは、製造現場の設備やセンサー、アクチュエータを制御する小型コンピューターのことです。
| 用途 | 具体例 |
|---|---|
| センサーからの信号受信 | 温度、圧力、位置など |
| モーターやバルブの制御 | 加熱、搬送、ストップ操作など |
| 異常信号の出力 | 過負荷、異常温度、通信断など |
このPLCから得られる情報は、現場のリアルタイムな状態を反映しており、これをChatGPTと連携させることで、AIによる対話型の保守支援が可能になります。
ChatGPTとPLCが連携すると何ができる？
■ 1. 異常発生時の状況把握をAIが補助
例：「温度センサーT101が設定値を超えています」
→ ChatGPTが過去の履歴や対処履歴から原因を推定し、こう返します：
「T101センサーは過去3回、ヒーターBの故障時に同様の警告を出しています。まずはヒーターの通電状態を確認してください。」
■ 2. 対処手順を分かりやすく説明
現場の作業者が「どうすればいい？」と尋ねると、ChatGPTがマニュアルやナレッジベースをもとに対話形式で案内：
「まず制御盤の主電源を切ってください。次に、ヒューズF12を確認し、異常があれば交換してください。」
→ 新人や外国人でも迷わず対応できる。
■ 3. 保守履歴を残し、学習に活用
作業者の対応内容をChatGPTが記録・要約し、次回同じエラーが出た際の参考になります。
実際の連携イメージ
cssコピーする編集する[PLC] → センサー異常信号 → [IoTゲートウェイ] → [ChatGPT連携サーバー] → AI対話応答
- PLCはModbus、EtherNet/IPなどでデータ送信
- ゲートウェイでフォーマット変換・クラウド転送
- ChatGPT APIで自然言語による応答を返す
導入事例：食品工場での活用
■ 背景
- 作業者の半数が外国人、保守経験が少ない
- 設備トラブルの一次対応に時間がかかっていた
■ 導入内容
- 設備異常をPLCが検出
- エラーコードとログをクラウドへ送信
- ChatGPTがエラー内容と対応手順を表示
- タブレットや音声で作業者が確認・操作
■ 効果
| 項目 | 導入前 | 導入後 |
|---|---|---|
| 初動までの平均時間 | 8分 | 2分 |
| 正しい初動率 | 65％ | 95％ |
| 教育時間 | 約20時間 | 半分以下に |
メリットまとめ
| 項目 | メリット |
|---|---|
| 属人性の排除 | ベテラン不在でも正しい対応が可能 |
| 現場負担の軽減 | 思考不要で迷わず操作できる |
| 多言語対応 | 英語・ベトナム語などに翻訳可能 |
| ノウハウ蓄積 | 対応履歴が自動的にナレッジになる |
導入のポイントと注意点
■ 1. PLCデータの「意味付け」が必要
ChatGPTは自然言語が得意ですが、「D101＝ON」だけでは意味が伝わりません。
→ 事前に「D101はコンベア動作信号」などの意味を定義する必要があります。
■ 2. セキュリティ・接続の確保
設備からクラウドへデータを送る場合、VPNや暗号化通信、アクセス制御が必要です。
■ 3. ChatGPTの回答は“提案”とする
ChatGPTは万能ではありません。
最終的な操作・判断は人間が行う設計にし、「参考情報」として使う体制が重要です。
今後の展望
- リアルタイム翻訳 × 音声ガイドによる多言語対応
- 異常パターンの自動分類・予兆検知との連携
- 画像解析AIとの併用で、配線や部品状態のチェックも可能に
まとめ
ChatGPTとPLCの連携により、製造現場は“考えるAI”と“制御する機械”が融合した新しい保守支援体制を構築できるようになります。
属人性を減らし、作業者の負担を軽減しながら、トラブルへの初動スピードと正確性を飛躍的に向上させるこの技術は、すでに現場レベルで実用段階に入っています。
まずは「よくあるエラー対応」から、AIによるナレッジの自動対話化にチャレンジしてみてはいかがでしょうか？
