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異常検知・予知保全
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最終更新日: 2024/06/19

異常検知・予知保全とは?

異常検知システムとは、その名の通り異常を検知するためのシステムを指すわけですが、分野ごとに「異常の種類」は異なります。例えば製造業の場合、近年は目視での製品検査に代わってAIを活用した検査を導入する企業が増えている状況です。しかし、生産設備が故障してしまえば、せっかくAIを導入したにも関わらず生産性を低下させてしまいかねません。そのような事態を避けるために、異常検知システムによって装置の異常や故障などを未然に防ぐための異常検知システムが導入されているのです。また、クレジットカード会社では、異常検知システムを利用した不正利用の検知も行われています。昨今はクレジットカードを悪用した詐欺なども多々起きていますので、このようなトラブルを避ける上でもAIを活用した異常検知システムは欠かせないものになりつつあります。

そして最近では、高度成長期のインフラ設備が老朽化しつつあることも社会問題となっていますが、そのような問題を解消するうえでも異常検知システムは有効活用されている状況です。具体的には、壁やトンネル、道路、橋、鉄塔といった設備において、ボルトが緩んでいたりヒビ割れが起きていたりしないか、ドローンによって確認する作業が行われています。これにより、人がリスクを犯して高いところへ登ったり、橋の下へと潜り込んだりする必要もありません。

原則として、異常検知は「現在すでに起きている異常を検知すること」を指します。そのため、今後異常が起きそうなものを検知することは異常検知には含まれません。異常の予兆を察知し、異常が起きる可能性を指摘することは「予知保全」と呼びます。これは場合によっては、予知保全に対しても「異常検知」という言葉が用いられているケースもありますので、しっかりと判断して区別することが大切になるでしょう。たとえばクレジットカードの場合、既にカードが悪用されている状況を察知したのであれば「異常検知」ということになります。一方、悪用されそうになっていることを検知し、カードの利用を制限することで被害を免れることができたのであれば「予知保全」によって守られたといえるでしょう。
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機能・用語解説

異常検知・予知保全サービス・企業一覧

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エンタープライズAI for ビジネス&研究開発 株式会社フィックスターズ

\あらゆるビジネス変革にAIを/株式会社フィックスターズが提供する「エンタープライズAI」は、あらゆる企業のビジネスニーズに合わせて、AIをビジネスや研究開発に活⽤するためのコンサルティングから開発運⽤までをワンストップで提供します。

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AIソリューション(受託開発/PoC&コンサル) 株式会社オルツ

NVIDIA/デロイト トーマツ/キーエンスと連携|累計100億円の資金調達株式会社オルツが提供する「AIソリューション」は、独自開発した国産の大規模言語モデルとP.A.I.(パーソナル人工知能)を軸に、お客さま企業のAI活用と業務効率の改善を実現します。

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株式会社Ballistaが提供する「AX Partners」は、ビジネスと技術の両面に精通したプロフェッショナルがパートナーとなって起点となる成功体験を創出し、利益を生み出すDXが自律的に加速している状態を具現化するための、唯一無二のスキームを提供します。

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Preferred Networks Visual Inspection 株式会社Preferred Networks

Preferred Networksが提供する「Preferred Networks Visual Inspection」は、①不良箇所塗りつぶし作業が不要、②少量の学習データでも学習可能、③独自モデルによる高い精度で過検知を改善を特徴とするAI外観検査ソフトウェアです。

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ウクライナの高品質低価格なAI受託開発 株式会社DIVERT

完全オーダーメイドのAIプラットフォームを構築します 既存のパッケージのAI製品では痒い所に手の届かなかった皆様へ企画から参画し伴走しながら、ご希望のAIプラットフォームの構築のお手伝いも可能です 生成AIから画像処理まで幅広くお気軽にご相談くださいその他、アプリ・システム開発からハードの調達、DX支援など幅広くご対応いたします

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法人向けAIドライブレコーダー「ナウト」 Nauto Japan合同会社

-国内700社以上が導入済み-Nauto Japan合同会社が提供する「ナウト」は、AI+ドライブレコーダー+クラウドの組み合わせで交通事故を未然に防止。さらには運転の傾向を「見える化」し、ドライバーの安全意識向上や安全運転指導の効率化も実現。

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BIGDAT@Analysis サイバネットシステム株式会社

サイバネットシステム株式会社が提供する「BIGDAT@Analysis」は直感的なユーザーインターフェースで、専門知識がない方でも、簡単な操作でビッグデータの可視化・分析を行うことができるツールです

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詳細については別途お問い合わせください 必要に応じてサーバーのご用意 なし あり
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CC-Dash AI 株式会社 クロスキャット

〜AI活用の最初の一歩に是非ご活用ください〜クロスキャットが提供する「CC-Dash AI」は、AI技術を活用した コンサルティングサービスとPoCサービスをご提供しています。 お客様のビジネス課題を解決するために、 専門の技術チームがヒアリングからPoCまでの一連のプロセスをサポートいたします。

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CC Dash AI(コンサルティングサービス)  500,000円
CC Dash AI(PoCサービス) 2,000,000円
なし なし なし
アースアイズ株式会社ロゴ

AI防災、危険予知システム アースアイズ株式会社

「発見>通知」の、アースアイズAIソリューション

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AI万引き抑止システム アースアイズ株式会社

万引きが対策が、売上UPになる

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MRX Motor MakinaRocks Co.,Ltd

-MRX Motorで製造現場における「実感できるAI」を実現-産業用AI特化のMakinaRocksが提供する「MRX Motor」は、産業用モーターの故障を事前予測し寿命を計算することで、非稼働時間を短縮し、作業効率と生産性向上を実現するソリューションです。

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Daedalus(ダイダロス) の画像認識エンジン開発サービス Daedalus株式会社

Daedalus(ダイダロス) の画像認識エンジン開発サービスは、御社の課題に合わせた画像認識・解析AI技術を提案します。コンサルティング~開発案件まで一気通貫してソリューションを提供可能です。

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ご要件に応じて要御見積もり - - -
Daedalus株式会社ロゴ

Daedalus (ダイダロス)のAI技術導入サービス Daedalus株式会社

Daedalus(ダイダロス) のAI技術導入サービスは、御社の課題に合わせて様々なAIソリューションを提供します。生成AI、画像認識、需要予測、データ解析、レコメンド開発までオールジャンルの対応が可能です。

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Drug Discovery AI Factory 株式会社FRONTEO

創薬研究の大幅な効率化・加速化・成功確率向上を支援株式会社FRONTEOが提供する「Drug Discovery AI Factory」は、創薬とAIへの豊富な知見を持つ研究者が、自社開発のAIエンジンを用いて新規性の高い標的分子やバイオマーカーの探索・評価、適応症提案、シーズ評価などのエビデンスに基づく仮説を生成・提供します。

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KIBIT Amanogawa 株式会社FRONTEO

予想外の論文を発見し、新たな着想を得る株式会社FRONTEOが提供する「KIBIT Amanogawa」は、単語や文章を入力すると、AIがPubMed内の膨大なデータから、関連性の高い情報を検出します。キーワード検索では発見できない情報が見つかり、創薬研究における客観的・網羅的な分析を実現します。

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伴走型AI/ LLMソリューション 株式会社QuackShift

Quackshiftは、テキスト情報や画像情報などのデータを活用し、AI導入を通じて現場の業務プロセス改善や新規価値創出を実現するスタートアップ企業です。AIサービス構築や社内サービス等に迅速にAI技術を組み込むことができます。

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AI・データ活用コンサルティング・受託開発支援 株式会社リベルクラフト

AI開発・導入からビジネスコンサルティング、書籍出版まで幅広い領域での実績があるデータサイエンティストが、AI・データ活用に関して川上から川下までフルラインナップでご支援いたします。

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動画・画像解析AIモデル開発・コンサルティング FastLabel株式会社

FastLabel株式会社が提供するAIモデル開発・コンサルティングは、要件定義からモデル開発までを一気通貫でサポートし、精度改善KPI設定、課題洗い出しから実行までお客様のモデル精度改善にフルコミットします。

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AI 受託開発・導入支援 株式会社アイメソフト・ジャパン

株式会社アイメソフト・ジャパンが提供する「AI受託開発・導入支援」サービスは、お客様の課題を解決するための最適な提案を、豊富な実績と高い技術力で実現します。

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AIカメラ「GAUDi EYE」 株式会社GAUSS

工事不要で誰でも簡単設置! 高精度のAI検知!

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異常検知・予知保全機能比較表

製品名

GROW-V

【現場に特化したAI】映像解析・画像解析総合ソリューション

GAUDi EYE

AI・データ活用支援サービス(データサイエンス、AIエンジニアリング)

SpectA KY-Tool

機能

AIによるカメラシステムでプラスチック成形中の異常を検知し成形機を制御し、金型破損と不良品流出を防ぎます。

Deep Learningを用いた、人にフォーカスする画像解析AI・自然言語処理AIとそれらを使った現場で動くIoTシステムです。

お客様の課題に対してAI・データを活用して解決する支援サービス

安全管理業務における危険予知の高度化・現場改善をAIがサポート

利用料金 お問合せください エッジマシン1台あたりライセンス利用料5万円/月(エッジマシンレンタル料含む) 15,000円 / 月
・ストレージ1TBまで無料
・AI学習1500枚 / 月まで無料
・通知1000通 / 月まで無料
・年間一括払い
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初期費用 お問合せください 100万円~ 150,000円〜
・ハードウェア購入費用
・貴社のご要望により変動します
必要ありません お問合せください
無料プラン お問合わせください お問合わせください
無料
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お問合わせください お問合わせください お問合わせください
製品リンク 「GROW-V」の
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「【現場に特化したAI】映像解析・画像解析総合ソリューション」の
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「AI・データ活用支援サービス(データサイエンス、AIエンジニアリング)」の
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異常検知・予知保全の機能・用語解説

AI・DX用語集
機能名・用語 解説
異常検知 AIが計測値を機械学習することによって、異常をいち早く検知するための手法です。不正な取引を検知するために用いられたり、工場などでの装置の故障予測に用いられます。
オンプレミス型 社内にシステムを置くタイプのことです。従業員が使用するパソコンごとにソフトウェアをインストールする必要があります。
画像認識 「その画像に何が写っているのか」を認識する技術のことです。パターン認識の一種で、近年は深層学習(ディープラーニング)という手法によってさらに精度が向上し、多様な分野での導入が進んでいます。
基準値ベース 事前に定義しておいた「正常範囲」の数値を超えた場合に異常として検知します。
教師あり学習 過去の蓄積されたデータからパターンを見出して新しいデータが異常現象に当てはまる確率を算出します。
教師なし学習 十分な過去のデータが存在しない場合でも既知のデータをグループ分けして異常を検知することができる手法です。
クラウド型 サーバー上にシステムが置かれているタイプのことです。iPhoneやAndroidなどのスマホ、PC、タブレットなど、端末からインターネットを介してアクセス可能です。
データの取得 取得したデータの有効性を検証していきます。通信方式やハードウェア構成、必要機材など、実際の運用時に合わせたデータ収集システムの検討を行います。
前処理 AI学習用のデータセットを作成していきます。具体的には、データの自動抽出や成形、学習に適したデータへの変換といった作業です。
予兆検知 工場内で稼働している機械が故障する前に「故障の前触れ」を検知するシステムのことです。一般的には「異音」「データ異常」などから予兆検知が行われます。
PCA 「主成分分析」というデータ解析手法のうちのひとつです。全体的な雰囲気を可視化し、まず正常な領域のデータを定め、その領域から外れるデータを異常として検知するという仕組みです。
SVDD 1クラス分類を目的とする場合の教師なし学習法です。学習する際に、少数派クラスのサンプルをほとんど得ることができないというケースにおいて有効な手法とされています。
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異常検知AI・予知保全AI検討時に知っておきたいこと

損害が大きくなる前に検知し、問題に対処できる

異常検知AI・予知保全AIは、人では検知することが難しいような細かい異常も検知するため、損害が生じる前あるいはまだ損害が小さい内に問題へ対処できます。

たとえば、機械の部品故障につながる不具合が発生していたと仮定します。このとき部品の異常が検知できていれば、機械が故障する前に部品交換ができます。機械が故障してから修理した場合は、原因を探すためのダウンタイムが必要となるのに加え部品交換よりも多大な費用がかかります。

損害が大きくなる前に検知し、問題に対処できる

このような場面でも、異常検知AI・予知保全AIで早めに異常を検知しておけば、損害の拡大を抑えられるでしょう。

メンテナンスを自動化できる

これまで人が行っていたメンテナンス検査を自動化できます。前述の通り故障前に部品取り替えなどが可能になることに加え、定期交換などでまだ使える部品交換の無駄も省けます。

検査の精度に関しても、日々データを収集し学習するAIであれば熟練の技術者と遜色のないレベルで判断ができると期待されています。

人件費や人材不足を解消する

人の判断に頼っていた異常検知をAIに切り替えることで、「検査業務にかける人件費削減」や「検査経験者の人材不足解消」ができます。

異常検知AI・予知保全AIの予備知識

異常検知AI・予知保全AIは、人間の目では識別が難しい些細な変化も捉えられるため、最近ではさまざまな領域で導入され始めています。その中でも製造業は、異常検知AI・予知保全AIの導入が進んでおり、製品の品質管理やリスクマネジメントなど、さまざまな形で活用されているのです。

異常検知の手法

異常検知の主な手法としては、以下のようなものが挙げられます。

・外れ値検知

外れ値検知とは、検出単位がデータ点の検知方法となって、普段とは異なるデータ点を検知する場合に活用される手法のことです。その一例としては、株価指数などにおける外れ値検索が挙げられるでしょう。急激な株価指数の値上がり・下落を自動で検知し、アラートを発生させることが可能です。

・異常部位検出

異常部位検出は、検出単位が部分時系列の検知方法であり、明らかな異常が発生している部分時系列を検出するときに活用される手法です。そんな異常部位検出の一例としては、心拍数のデータからの異常部位検出が挙げられるでしょう。急激な心拍数の変動部分だけを抜きだしたい場合などに有効です。

・変化点検知

変化点検知は、時系列データのパターンが急激に変化する部分を検知する際に用いられる手法です。そんな変化点検知の一例としては、特定のワードにおける検索数の変化が挙げられるでしょう。特定のワードの検索数推移を調べると、ある時期を境に異常に多くなるというケースがあります。このような場合において、「異常に検索が増加した時期」を検知できるのが変化点検知という手法です。

異常検知AI・予知保全AI導入によるメリット・デメリット

異常検知AI・予知保全AIを導入した場合、どのようなメリットが得られるのでしょうか。また、どのようなデメリットが生じる可能性があるのでしょうか。メリット・デメリットをそれぞれ詳しくみていきましょう。

異常検知AI・予知保全AI導入によるメリット

異常検知AI・予知保全AI導入によるメリットとしては、主に以下のような点が挙げられます。

・業務効率が向上

大きなメリットの一つとして挙げられるのが、業務効率の向上です。異常検知システムを活用することで、人間が目視で実施していた作業を自動化できるようになるため、大幅に業務効率を高められます。

・人的ミスを防止

異常検知AI・予知保全AIを導入することで、人的ミスを防止できるようになる点も、大きなメリットの一つです。手作業で検査作業を行うと、従業員の経験値やコンディションなどによって、品質にばらつきが生まれてしまうことがあります。その点、AIを活用すれば常に一定の品質を維持することが可能です。

・コスト削減

これまでは、異常検知や予知保全を人の手で行うのが一般的でした。つまり、異常検知や予知保全の品質を維持するためには人的コストを投じる必要があったわけです。その点、AIを導入すれば、人の手で行われていた作業の多くを自動化できるようになり、コスト削減につなげられます。

・属人化を防止

人間の手で行われる作業は、作業者の経験値や知識などが蓄積されていきます。そのため、若手とベテランの間に作業レベルの差が生じてしまうケースも少なくありません。その点、AIを導入すればベテラン作業員の経験を学習させていくことが可能になるため、俗人化防止につながります。

異常検知AI・予知保全AI導入によるデメリット

一方、異常検知AI・予知保全AI導入によるデメリットとしては、以下のような点が挙げられます。

・検出できるものは限られている

高い精度で異常検知や予知保全を行えるのがAIの魅力ですが、どんなものも検出できるというわけではありません。たとえば、短い時間で大量の検査を行う場合には、その処理量に合ったマシンスペックが必要になります。

また、向きや方向が一定でないものも、AIが正しい判断を行えるように向きを揃える作業が必要です。さらに、透明・半透明なものは、透過や反射によってカメラの撮影に影響を及ぼしてしまうケースが多くなるため、カメラ位置や光の当たり具合の調節が欠かせません。

このように、すべてのものが簡単に検出できるわけではなく、ひと手間を加える必要があるケースも多いので、事前にAIが得意とする領域を把握しておくことが重要になるでしょう。

・膨大な学習データを準備する必要がある

AIは、蓄積されたデータをもとに分析や予測を行う仕組みです。そのため、膨大な学習データを準備しなければ、高い精度での異常検知・予知保全を実現することはできません。

より多くのデータを準備するためには当然時間がかかるため、導入時の負担が大きくなるというデメリットが生まれます。とはいえ、学習データを準備することができれば、高い精度での異常検知・予知保全を実現できるようになるため、デメリット以上のメリットが生じるという考え方で問題ないでしょう。

異常検知AI・予知保全AIの導入手順

異常検知AI・予知保全AIを導入する際に確認しておきたいことをご説明します。

1.必要データの収集

先ほどもご紹介したように、精度の高い異常検知AI・予知保全AIを導入するためには、まず大量のデータを準備しなければなりません。ただし、ここで重要になるのは「正しいデータ」を大量に収集する必要があるということです。

ただデータを大量に集めれば良いというわけではなく、これまで培ってきたベテランの検知者の経験値が必要になります。こういった「正しいデータ」を人の手で仕分けなければ、AIに学習させることもできません。

そのため、最初は必要なデータを取得してデータの有効性を検証していく「教師なし学習」によって異常検知を行い、一定のデータが蓄積されたら教師あり学習に切り替えていくという方法も有効といえます。

2.センサーを選定する

異常検知・予知保全において、センサーは「データを集める」「異常を検知する」という役割を持ちます。センサーが検知した温度・音響といった異常が数値化されることで、異常をスピーディーに検知できるようになるわけです。このスピーディーな検知を実現するためにも、センサーは欠かせません。

3.学習用データセットの作成

センサーの選定が終了したら、次は数値化されたデータを用いて学習用データセットを作成していきます。センサーによって収集・数値化されたデータは、データの自動抽出や学習に見合ったデータに変換しなければなりません。

これは用途によって違いがあるものですが、故障予測などにおける正常・異常の線引きは極めて重要になります。学習用データセットに曖昧さが残ると、AIによる異常検知の精度も低くなってしまうため注意しましょう。

4.AIによる学習

AIによる学習にはいくつかの種類が存在します。そのため、最適な学習方法を見極めていくことが大切です。場合によっては、複数の学習手法を組み合わせてAIにデータを学習させていくこともあります。

学習結果の評価や再学習といった点も含めて、適切な手段で学習を進めていきましょう。

5.運用開始

ここまでの手順を終えたら、いよいよ運用を開始します。現在は、より高い技術を搭載したセンサーも多くなってきているため、AIによる異常検知の活用シーンは広がっている状況です。

ただし、AIは稼働開始がゴール地点ではなく、定期的なメンテナンスによって再学習を行い、精度を高めていくことも重要になります。ここがゴールとは考えずに、より高い精度を実現するための環境整備を行っていきましょう。

異常検知AI・予知保全AIの選び方

自社の目的に合う最適な異常検知AI・予知保全AIを選ぶための3つの基本ステップをご紹介します。

1.取得できるデータを明確にする

異常検知AI・予知保全AIの導入を検討している環境において、「どのような特徴のデータを、どの程度の量取得できるか」を明確にしましょう。

2.適切なAIの選び方

取得できるデータと目的に応じて適切なAIを選びますAIを選ぶ際は専門的な知識が必要となるため、自社に人材がいない場合は外部のベンダーに相談することをおすすめします。

また、AIモデルの作成はこれまでAI専門エンジニアにより行われることが一般的でしたが、その場合多大な工数がかかることが問題視されていました。しかし近年、異常検知AIの分野では時系列データ解析技術が新たに開発されました。

異常検知AI・予知保全AIの選び方

この技術を用いることで、検知対象の膨大な情報が絡み合う時系列データの中から異常検知に必要な情報を自動抽出し、異常検知のAIモデルを自動で作成できます。そのためAI専門エンジニアだけでなく一般のエンジニアでもAIモデル作成ができることに加え、工数も大幅に削減できます。

導入するAIの機能選定の際は、有識者を交えて各AIの特徴やコストバランスを検討すると良いでしょう。

3.ユーザーの使いやすさ

導入後にAIを運用していくのは現場の人員です。そのため、実際に現場でAIを利用する人にとっての「使いやすさ」や「わかりやすさ」についても検討しましょう。

製造業向けAIソリューション事例ガイド

アイスマイリーでは、製造業向けのAIソリューション導入事例をまとめた「製造業向けAIソリューション事例ガイド」を無料で配布しています。本資料では、工場での外観検査や検品・故障・劣化など、あらゆる事象の事例をAI企業6社が紹介します。
導入を検討される際には、ぜひこちらの「製造業向けAIソリューション事例ガイド」をご活用ください。
製造業向けAIソリューション事例ガイド製造業向けAIソリューション事例ガイドをダウンロードされたい方は、以下の「製造業向けAIソリューション事例ガイドを無料でダウンロードする」ボタンより無料でダウンロードできます。お問い合わせ内容欄に「製造業」と記載の上、送信してください。

製造業向けAIソリューション事例ガイドを無料でダウンロードする

異常検知AIカオスマップ

数ある「異常検知AI」の中から、自社の課題や導入の目的にあった「異常検知AI」を選び出すのは容易ではありません。そんな時に役立つのが、導入の目的別にセグメントされた異常検知AIカオスマップです。

 異常検知AIのセグメント別製品一覧


上記をご覧いただくと分かるように、異常検知AIは大きく分けて6つにセグメントできます。この便利なカオスマップは、以下の「​​異常検知AIカオスマップを無料でダウンロードする」ボタンより無料でダウンロードできます。

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異常検知AI・予知保全AI導入後の運用のコツ

異常検知AI・予知保全AIにはさまざまなメリット・デメリットがあることや、AIを導入する際の手順など、お分かりいただけたのではないでしょうか。

先ほどもご紹介したように、異常検知AI・予知保全AIは導入がゴールではありません。導入後、精度を高めていくためのモニタリングを怠ると、導入効果を得られなくなってしまう可能性があります。そのため、定期的に精度をモニタリングして、AIの誤判断がある場合はその分野に力を入れて学習させることが大切です。

また、精度に問題がない場合でもシステムのタイムラグや経年変化を考慮し、定期的にメンテナンスを行うと良いでしょう。

AIsmiley編集部

株式会社アイスマイリーが運営するAIポータルメディア「AIsmiley」は、AIの専門家によるコンテンツ配信とプロダクト紹介を行うWebメディアです。AI資格を保有した編集部がDX推進の事例や人工知能ソリューションの活用方法、ニュース、トレンド情報を発信しています。

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