異常検知・予知保全
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最終更新日: 2025/02/07

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。

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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DXコンサルティングサービス
TDSE株式会社

TDSE株式会社の「DXコンサルティングサービス」では、お客様のDXの取組状況に応じた３つのサービスを提供し、初期段階のDX準備フェーズから、複数のプロジェクトが並行して稼働しAIなどが実ビジネスで効果を発揮し続けるフェーズまでサポートいたします。

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SenseVideo Go SDK
株式会社センスタイムジャパン

株式会社センスタイムジャパンが提供する「SenseVideo Go SDK」は、車両や人物の状態を把握するための映像解析ソフトウェアです。このソフトではカメラに映る車両・人物を検出・追跡します。更に四輪車や二輪車の車種・色、人物の性別・年代・服装などの属性も同時に認識します。

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サービス
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Perswell
株式会社DATAFLUCT

「Perswell」は、AIを活用した予測高度化・業務最適化サービスです。製造・卸・物流・小売・鉄道等あらゆる業界の需用予測・在庫・供給管理を支援することで、属人化解消や利益最大化を実現します。

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デジフロー
ニューラルグループ株式会社

ニューラルグループ株式会社が提供する「デジフロー」は「いま」と「過去」の人流を常時見える化し、価値に変換します

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サービス
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EXPLAZA 生成AI Partner
株式会社エクスプラザ

エクスプラザが提供する「生成AI Partner」は、AI活用のコンサルティングから開発まで一貫支援するサービス。経験豊富なメンバーが高品質な開発、DX推進を実現し、プロジェクトを成功に導きます。

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※ご利用のアプローチで異なります。詳細はお問い合わせください。・生成AI Partner 　　　　：　お問い合わせください。・生成AI SmartAssistant　：　月額 780円〜/ユーザ・生成AI 研修　　　　　　：　お問い合わせください。	お問合せください	お問合せください	生成AI SmartAssistantでは2週間の無料トライアルがございます

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TERAS AIカメラソリューション
株式会社オンザウェイ

〜短期間のレンタルも可能！手軽で身近なAIツールです！〜株式会社オンザウェイが提供する「TERAS」はカメラの映像をAIが分析し通過・滞留した人数を自動でカウントします。また、予め設定した閾値に基づきスマホやPCのアプリへ通知することも可能です。

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単日利用：80,000円～週間利用：100,000円～月間利用：200,000円～年間利用：150,000円～（月額） ※利用料金は、期間や台数に加えタイアップ契約の有無などにより大幅に変化します	なし	なし	あり

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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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サービス
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Conata（コナタ）
株式会社フライウィール

フライウィールが提供する「Conata（コナタ）™️」は、経営課題をデータの力で解決するデジタルビジネスプラットフォームです。AIとシミュレーションによってデータドリブンな事業運営を実現します。

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ロボリサ
株式会社三菱総合研究所

【NHKニュースおはよう日本の「おはBiz」で紹介！】株式会社三菱総合研究所が提供する「ロボリサ」は、業務の効率化とリサーチ業務のクオリティ向上に貢献します。Webからの情報収集を自動化する、AI/ChatGPT技術を活用したツールです。

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音声・画像・動画データセット販売・収集
トランシンク株式会社

トランシンクが提供する音声・画像・動画データセットは、既存パッケージから必要なだけ購入することができます。ゼロからプロジェクトを立ち上げることなく、必要なだけ購入し、AIモデルの開発ができます。

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音声コーパス:15,000円 / 時間人物写真画像収集:300円 / 画像	なし	なし	あり

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生成AI PoC パッケージ「ハタアゲ」
株式会社エクスプラザ

「プロダクトの力で、豊かな暮らしをつくる」というミッションの元、生成 AI の活用支援事業・プロダクトマネジメントコンサルティング事業を行っています。現在は ChatGPT 等の LLMを活用したプロダクト開発支援に注力しています。

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カスタマイズ型AIエンジン開発
株式会社言語理解研究所

言語理解研究所（ILU）が提供する「カスタマイズ型AIエンジン開発」は、生成AI（LLM）だけでなく、ILUの独自技術を活用した「ルールベースAI」を組み合わせたハイブリットアプローチにより、お客様の業務に最適化した高精度なAIエンジンを提供します。

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PoCや本開発の費用には、ヒアリング・要件定義、プロトタイプ開発、AIモデルの学習・調整が含まれます。また、運用フェーズでは定期的な精度向上のためのメンテナンスもサポートします。・ヒアリング：無償・構想/コンサルティング：40万円/月～・PoC/プロトタイプ/MVP試作：150万円/月～・本開発/実装/AIモデル開発：200万円/月～・運用：100万円/年～	なし	なし	なし

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Liaro 生成AI導入支援サービス
株式会社Liaro

10年以上のAI事業実績と、数兆円企業への導入経験を持つLiaroが、貴社の生成AI導入を支援します。AI専門家集団による高度な技術力と、ソフトバンク/東大松尾研からの出資実績で、PoCから開発、運用まで一気通貫でサポートします。

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データ分析/AI開発/コンサルティング
TDSE株式会社

TDSEのデータ分析/AI開発/コンサルティングは、豊富な実績を持つAIのエキスパートがビジネス効果を最大化するためのテーマ選定、データ分析、環境構築を一気通貫でご支援します。 AI活用の成功は、単なるツールの導入や技術的な実装ではありません。ビジネス課題を的確にとらえ、その解決のために最適なデータや分析手法を手段として用い、課題解決を実現していくことが重要です。 AIの力を最大限に引き出し、貴社のビジネス課題を解決するための最適なソリューションを提案致します。

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サービス
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TDSEの生成AI活用支援サービス
TDSE株式会社

生成AI/AIエージェントで業務効率化、コスト削減、付加価値創出企業に蓄積された膨大なデータを活用し、カスタマイズした生成AI/AIエージェントを構築。「Dify」を活用した開発支援も可能。テーマの設計から構築、運用まで一気通貫でご支援します。

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GAIコンサルティング
株式会社ギブリー

国内屈指の生成AI活用支援実績を持つプロフェッショナルによるテーラーメイド型のコンサルティングです。

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DXセカンドオピニオン
株式会社M2DS

株式会社M2DSが提供する「DXセカンドオピニオン」はDX推進している企業や、これからスタートする企業を対象にDXにおける自社課題やゴール、進捗状況を客観的に診断・アドバイスするサービスです

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利用料金	初期費用	無料プラン	無料トライアル
0円	0円	あり	あり

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エイディ
日本テレビ放送網株式会社

映像分析の際に手間のかかる作業を、AIで容易に、リアルタイムで。・高速処理でリアルタイムに分析が可能・様々な利用シーンに合わせたカスタマイズ性・生放送などテレビ番組制作で実績豊富

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月額数万円～、作業代行サービス（スポット利用）あり	50万円～　（諸条件によって変動いたしますので、詳しくはお問合せください）	お問合せください	お問合せください

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音声認識向け多言語音声コーパス販売サービス
Datatang株式会社（Nexdata）

Datatang株式会社（Nexdata）が提供する「音声認識データセット」は、朗読、会話コーパスなどをカバー、アジア、ヨーロッパ、アフリカなど総計100種類以上の言語コーパスを保有、様々な音声認識・合成タスクに対応可能です。

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利用料金	初期費用	無料プラン	無料トライアル
-	0円	AI学習用データサンプル無償提供	AI学習用データサンプル無償提供

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顔認証・物体検出向け画像データ販売サービス
Datatang株式会社（Nexdata）

Datatang株式会社（Nexdata）が提供する「顔認証・物体検出向け画像データセット」は、異なる人種（欧米人、アジア人、アフリカ人）姿勢、角度、マスク・メガネ・帽子など様々な状況をカバー、総計500万枚を超えています。

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利用料金	初期費用	無料プラン	無料トライアル
-	0円	AI学習用データサンプル無償提供	AI学習用データサンプル無償提供

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AI-OCR向け多言語学習データセット販売サービス
Datatang株式会社（Nexdata）

Datatang株式会社（Nexdata）が提供するデータセットの収集・購入「AI-OCR向け多言語学習データセット販売サービス」です。Datatangが提供する「AI-OCRデータセット」は、日本語、英語、中国語など世界50以上の言語をカバー、日本語英語混在・中国語英語混在などの多言語混在型も多数保有しております。

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利用料金	初期費用	無料プラン	無料トライアル
-	0円	AI学習用データサンプル無償提供	AI学習用データサンプル無償提供

サービス
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LLM向け学習データサービス
Datatang株式会社（Nexdata）

Datatang株式会社（Nexdata）は、国内外100つの大規模言語モデルの開発に支援してきました。プレイトレーニングからファンチューニングまで、既製データセット・データ収集・アノテーションを一気貫通して提供しております。

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利用料金	初期費用	無料プラン	無料トライアル
-	0円	AI学習用データサンプル無償提供	AI学習用データサンプル無償提供

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imprai ezBI（インプライイージービーアイ）
HOUSEI株式会社

質問するだけでデータ分析できる！HOUSEI株式会社が提供する「imprai ezBI」は、企業の販売情報や会計情報を、BI機能に特化したAIエージェントと連携させることで、リアルタイムのデータ分析をチャット形式で行うことができます。

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利用料金	初期費用	無料プラン	無料トライアル
お問合せください	お問合せください	なし	あり

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【ハーバードチーム】による【AI受諾開発】
株式会社コルバトヘルス

株式会社コルバトヘルスが提供する「【ハーバードチーム】による【AI受諾開発】」は小売・製造業・流通・ヘルスケア・消費財・IT等、幅広いセクターに対して、「生産性向上」・「業務効率化」・「営業支援」・「新製品開発」・「売上予測」・「自然言語処理・画像分類」・「データ分析」等、多様な課題について実用的なAIを開発することが出来ます。

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利用料金	初期費用	無料プラン	無料トライアル
開発スコープにより異なります。（参考例：300万円～750万円程度）	なし	なし	なし

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AIなんでも相談室
Crown Cat株式会社

Crown Catが提供する「AIなんでも相談室」は、AIの専門家が貴社のお悩みをお聞きして、 AIで解決できる方法と実際の業務に落とし込む道筋をお伝えするサービスです。AIのトレンドや最新の事例はもちろん、自社にあった活用を安価にクイックに知ることができます。

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利用料金	初期費用	無料プラン	無料トライアル
月額15万円	なし	なし	あり（無料相談）

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AI DX Partner
Crown Cat株式会社

Crown Catが提供する「AI DX Partner」は中小企業のDXを、やさしく・速く・確実に”前進させる伴走支援です。 DX未経験でも導入しやすく、効果を実感しやすい、小さな一歩から始めるDX支援サービスです。 AI DX Partnerは、大手企業のDX支援で培ったノウハウをベースに、地方・中小企業のための“現実的なDX”を設計・実装・運用まで一貫して支援いたします。私たちは、コンサル×開発×AIの力で、現場に寄り添った『ちょうどいいDX』を実現します。

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月額30万円~	なし	なし	あり（無料相談）※10万円

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コンテンツ生成AI 「Mark」
株式会社エクスプラザ

エクスプラザが提供する「Mark」はプロンプトを意識せずに高精度なコンテンツ生成と変換を実現するサービスです。登録したコンテンツデータをMarkが解析し、コンテンツタイプに応じて最適なコンテンツを生成します。

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事務作業のAI化は『はたらくん』
株式会社CREA

最先端のAIで大幅の人件費削減と利益向上を支援します。株式会社CREAが提供する「はたらくん」は、社内情報を素早く検索し、データ入力や書類作成などの繰り返し業務を自動化できる、生成AI活用型の業務効率化サービスです。顧客情報の整理やテンプレート作成、資料共有、情報の自動分類にも対応し、大手クラウドサービス利用により情報の安全性も確保しています。

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利用料金	初期費用	無料プラン	無料トライアル
50万円～ (詳細はお問合わせください)	0円	なし	なし

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業界専門書類の自動作成AI開発
株式会社CREA

株式会社CREAが提供する「業界専門書類の自動作成AI開発」は、業界特有の複雑な書類やフォーマットを、シンプルな指示だけで即座に作成いたします。あらゆる業界に対応可能で、お客様の業務に合わせたカスタマイズも柔軟に行います。また、書類作成だけでなく現場のの課題にフィットする最適なAI活用プランもご提案し、導入から運用までワンストップで行います。

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利用料金	初期費用	無料プラン	無料トライアル
60万円～	なし	なし	なし

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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	お問合せください	お問合せください
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
無料トライアル	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」の詳細はこちら	「【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」の詳細はこちら	「GAUDi EYE」の詳細はこちら	「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）」の詳細はこちら	「SpectA KY-Tool」の詳細はこちら

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。