これまで多くの製造現場では、設備に異常が発生した「後」に警報を鳴らし、担当者が駆けつけて対応する仕組みが主流でした。しかし、これではトラブルの影響をゼロにすることはできません。
近年は、「異常を知らせる」から一歩進んで、「異常を予測する」仕組みが注目されています。その実現に欠かせないのが、IoTとAIの融合です。
本記事では、初心者の方にも分かりやすく、IoTとAIを活用して異常予兆を検出し、未然にトラブルを防ぐ方法について解説します。
なぜ「予測」が必要なのか？
従来の異常監視では、次のような問題がありました。
- 異常発生後の対応になり、生産ラインが一時停止
- 原因が分からず復旧までに時間がかかる
- 同じトラブルが何度も繰り返される
これに対し、「予測保全（予兆検知）」では、異常の“兆し”を早期に捉えることで、
- 設備を止めずに点検・部品交換ができる
- 突発トラブルによる損失を大幅に削減できる
- 品質トラブルや納期遅れのリスクを事前に防げる
といった大きなメリットがあります。
IoT×AIが実現する異常予測の仕組み
✔ IoTで“微細な変化”を収集
まずはセンサーを使って、設備の状態をリアルタイムに把握します。
- 振動、温度、音、電流、回転数 など
- PLCやIoTゲートウェイを通じてクラウドやサーバーへ送信
この時点では単なる「大量の数値データ」ですが、AIが加わることで価値が生まれます。
✔ AIが“正常と異常の違い”を学習
AI（主に機械学習）は、次のような手順で予兆検知を行います。
- 正常時のデータを学習
→ 「これが正常な稼働状態」という基準を覚える - 異常時のパターンを検出
→ 小さな振動のズレや温度上昇などの変化を「異常の兆候」として検出 - しきい値を超えるとアラート発信
→ 人が気づけない変化でも機械が早期に検知
実際の活用例
✅ 事例①：モーターの異常検知（中小工場）
導入内容：振動センサー＋AI分析ツール
目的：ベアリングの摩耗による突発停止を未然に防ぐ
効果：
- 予兆検知により年3回あった停止が0に
- 交換時期の“見える化”で部品管理も効率化
- 可動率が91％ → 97％に向上
✅ 事例②：食品工場の搬送ライン監視
導入内容：温度・回転数・カメラ画像データを収集
目的：チェーンのゆるみやモーターの負荷変化を予測
効果：
- 作業員の見落としによる突発停止をゼロに
- 画像×AIで「異常っぽい動き」も自動判定
- 保守タイミングが計画的になり残業が減少
導入のステップ（初心者向け）
ステップ①：監視対象を決める
「止まると困る設備」や「過去にトラブルが多かった場所」を優先的に選定。
ステップ②：センサーでデータを集める
既存設備にセンサーを後付けするだけでも可。例：振動センサー、電流センサーなど。
ステップ③：AIツールで学習を行う
クラウド型AIサービスやIoTプラットフォーム（例：SORACOM、Azure IoT、Edge AI）を活用。
ステップ④：アラート設定と見える化
異常兆候が検出されたら即時にメール・アプリ・モニターで通知。
小さな一歩から始めよう
AIと聞くと難しそうに感じるかもしれませんが、最近は中小企業向けのパッケージ製品も増えています。
- センサー付きの予兆検知スターターキット
- クラウドで操作可能なダッシュボード付きAIツール
- データ収集・分析・通知まで一体型の簡易システム
まずは1台のモーターから、1か所の工程から。「壊れる前に気づける」ことの価値を体感してみましょう。
まとめ
「異常が起きてから対応する」のではなく、「起きる前に気づいて対処する」——これは、生産性と信頼性を両立させるうえで、非常に重要な考え方です。
IoTとAIの技術は、今や大企業だけのものではなくなりました。少しの導入で、現場が驚くほど安定する。その第一歩を、今日から踏み出してみてはいかがでしょうか？
