AIによる予知保全とは 仕組みと導入5ステップ、効果と失敗しないための進め方

「設備が突然止まり、生産計画が崩れる」「点検を任せられるベテランが数年で定年を迎える」「決められた周期で部品を交換しているが、まだ使えるものまで捨てている」。製造や設備管理の現場で、こうした悩みは長く続いてきました。

これらを同時に解決する手段として注目されているのが、AIを使った予知保全です。センサーで取得したデータから故障の予兆を捉え、止まる前に手を打つという考え方になります。

この記事では、予知保全の仕組みと従来の保全との違いを整理したうえで、得られる効果、導入前に押さえるべき課題、進め方の5ステップ、そして成功と失敗を分けるポイントまでをまとめます。

確認したいポイント	結論	詳細
予知保全とは？	故障の予兆を検知して事前に対処する保全	壊れてから直す事後保全、周期で交換する予防保全に続く3つ目の考え方です。
AIは何をする？	正常と異常の境界をデータから学ぶ	人の五感では捉えられない微細な変化を、24時間体制で検知できます。
どんな設備に向く？	回転機器など連続稼働する設備	ポンプ、モーター、圧縮機など、止まると影響が大きい設備から着手します。
導入の壁は？	故障データの少なさと現場の定着	正常データから学ぶ方式を選ぶ、検知後の行動を決めるといった対応が必要です。

この記事でわかること

• 予知保全と事後保全・予防保全の違い、そしてAIが担う役割
• データ収集から異常検知、保全業務への連携までの仕組み
• 突発停止の回避や技能継承など、導入で得られる5つの効果
• 故障データの不足や誤検知など、導入前に押さえるべき4つの課題
• 対象設備の選び方と、導入から運用までの5ステップ

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予知保全は故障の予兆を捉えて事前に手を打つ保全手法

予知保全とは、設備の稼働データから故障の予兆を検知し、実際に止まる前に対処する保全の考え方です。英語ではPredictive Maintenanceと呼ばれ、状態基準保全の一種として位置づけられます。

従来の保全と何が違うのかを理解しておくと、導入の判断がしやすくなります。まずは3つの保全方式を整理します。

あわせて、AIが具体的に何をしているのか、どんなデータを使うのかも確認します。

事後保全・予防保全との違い

保全の考え方は、大きく3つに分けられます。どれか1つに統一するのではなく、設備の重要度に応じて使い分けるのが実務です。

• 事後保全：壊れてから直す。コストは低いが、突発停止による損失が大きい
• 予防保全：決められた周期で点検・交換する。停止は防げるが、まだ使える部品も交換する
• 予知保全：状態を監視し、必要なタイミングで対処する。停止も無駄も減らせる

予防保全の課題は、過剰な整備と見逃しの両方が起こることです。周期を短くすれば部品費と工数が増え、長くすれば周期の途中で故障するリスクが残ります。

予知保全は、この二者択一から抜け出す手段になります。状態を見て判断するため、必要なときに必要な分だけ手を打てます。

AIは正常と異常の境界をデータから学ぶ

AIが行っているのは、平常時の状態を学習し、そこから外れた振る舞いを見つけることです。人が閾値を1つずつ設定する方式とは考え方が違います。

設備の状態は、季節、負荷、材料、稼働時間など多くの要因で変動します。単純な上限値だけで判断すると、正常な変動まで異常として検知してしまいます。

複数のデータを同時に見て、組み合わせとして異常かどうかを判断できる点がAIの強みです。温度も振動も単独では範囲内でも、その組み合わせが通常と違うという状態を捉えられます。

使われるデータの種類

予知保全で扱うデータは、設備の種類によって変わります。代表的なものは次のとおりです。

• 振動：軸受やギアの摩耗、芯のずれを捉えやすい。回転機器で最もよく使われる
• 温度：摩擦の増加や冷却の不具合を示す。取得しやすく導入しやすい
• 電流・電圧：負荷の変化を捉える。既存の制御盤から取得できる場合がある
• 音：熟練者が耳で判断していた異音を数値化できる
• 画像：外観の劣化、漏れ、変形などを検知する

すべてを揃える必要はありません。対象設備で最も故障の兆候が現れやすい項目から始めるのが現実的です。

どの項目に兆候が出るかは、現場の担当者が知っています。過去の故障でどんな前兆があったかを聞き取ることが、センサー選定の最も確実な方法になります。

AIを使った予知保全の仕組み

導入を検討するうえで、何がどう動くのかを把握しておく必要があります。技術的な詳細は外部に任せて構いませんが、流れは理解しておいてください。

処理は大きく4つの段階に分かれます。

段階1｜データを収集する

設備にセンサーを取り付けるか、既存の制御装置からデータを取り出します。新しく設置する場合は、取り付け位置と測定の間隔を決める必要があります。

既存の設備から取れるデータがないかを先に確認してください。制御装置がすでに記録している情報があれば、センサーを追加せずに始められる場合があります。

通信環境の整備も必要になります。工場や倉庫は電波が届きにくい場所が多く、ここが後から課題になるケースは少なくありません。

段階2｜データを整えて特徴を抽出する

収集したデータには、ノイズや欠損が含まれます。そのまま分析に回すと、正しい判断ができません。前処理の工程が必要になります。

あわせて、判断に使いやすい形に変換します。振動データであれば、周波数ごとの強さに分解するといった処理がこれにあたります。

この工程の質が、最終的な精度を大きく左右します。生のデータをそのまま学習させるより、意味のある指標に変換したほうが少ないデータでも判断できるようになります。

段階3｜モデルで異常を検知する

学習の方式は、大きく2つに分かれます。どちらを選ぶかは、手元にあるデータで決まります。

• 正常データから学ぶ方式：平常時のデータだけで学習し、そこから外れた状態を異常とする。故障データがなくても始められる
• 故障データも使う方式：過去の故障事例を学習し、どの種類の異常かまで判別する。データが揃っていれば精度が高い

多くの現場では、故障データが十分にありません。設備が頻繁に壊れる状態は本来望ましくないため、事例が蓄積されていないのが普通です。そのため、正常データから学ぶ方式が選ばれることが多くなります。

段階4｜検知結果を保全業務につなげる

異常の兆候を捉えたら、担当者に通知します。メール、チャット、管理画面への表示など、現場が確実に気づく方法を選んでください。

重要なのは、通知した後に何をするかまで決めておくことです。誰が確認し、誰が判断し、どの段階で部品を手配するのか。ここが決まっていないと、通知が流れるだけになります。

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導入で得られる5つの効果

効果は停止時間の削減だけではありません。コスト、人材、投資判断にまで波及します。

社内での説明に使える形で、5つに整理します。

効果1｜突発停止による損失を減らせる

最も直接的な効果です。生産ラインが予期せず止まると、その間の生産量だけでなく、納期の遅れや復旧の人件費も損失になります。

計画的に止められることの価値は大きくなります。生産の合間や休日に対処できれば、稼働への影響をほぼゼロにできます。

効果2｜保全コストを適正化できる

周期で一律に交換していた部品を、状態に応じて判断できるようになります。まだ使える部品を交換する無駄が減ります。

一方で、周期より早く劣化が進んでいる部品も見つかります。交換を先送りして故障に至るケースも防げます。

在庫の持ち方も変わります。交換の時期が予測できれば、必要なタイミングで手配すればよく、予備品を過剰に抱える必要がなくなります。

効果3｜属人化を解消し技能を継承できる

経済産業省・厚生労働省・文部科学省が公表した「2025年版 ものづくり白書」の概要資料では、デジタル技術の導入に際して約6割の企業が社内人材の活用・育成により人材確保を行っており、約2.5割は新たな人材確保を行わず導入部署の既存人材のみで対応していることが示されています（出典：経済産業省「2025年版ものづくり白書」 https://www.meti.go.jp/report/whitepaper/mono/2025/index.html ）。

限られた人員で対応せざるを得ない状況が、数字にも表れています。熟練者の判断をデータとして残せることは、この状況への直接的な対策になります。

音や振動で異常を察知していた技能を、数値の基準として定義できれば、経験の浅い担当者でも同じ判断ができるようになります。

効果4｜点検の工数を削減できる

巡回点検の頻度を、状態に応じて調整できるようになります。すべての設備を同じ頻度で見る必要がなくなります。

遠隔地の設備であれば効果はさらに大きくなります。現地へ出向く回数そのものを減らせるためです。

浮いた工数を、点検以外の業務へ振り向けられる点も重要です。保全部門が改善や設備更新の企画に時間を割けるようになれば、効果はさらに広がります。

効果5｜設備投資の判断材料が得られる

設備ごとの劣化の進み方がデータとして蓄積されると、更新のタイミングを根拠をもって判断できます。

修繕を続けるか、更新するか。この判断を感覚ではなく数値で説明できることは、稟議の場面でも役立ちます。

導入前に押さえるべき4つの課題

効果だけを見て進めると、期待とのずれに直面します。実際に起こりやすい問題を先に共有します。

いずれも事前に手を打てば回避できるものです。稟議の段階でリスクとして明示しておくほうが、導入後の評価は安定します。

課題1｜故障データがほとんどない

AIに学習させたくても、過去の故障事例が記録されていないケースは非常に多くなります。紙の記録しか残っていない、原因が書かれていないといった状況です。

対策は、正常データから学ぶ方式を選ぶことです。平常時のデータを一定期間集めれば始められます。

並行して、今後の故障や異常を記録する仕組みを整えてください。蓄積が進むほど、後から精度を上げられます。

課題2｜初期投資と費用対効果

センサーの設置、通信環境の整備、システムの構築には費用がかかります。対象設備が多いほど金額は膨らみます。

全設備に一斉導入せず、影響の大きい設備から始めてください。1台で効果を確認してから台数を増やす進め方なら、投資が無駄になりません。

効果の試算は、突発停止1回あたりの損失額と発生頻度から計算します。この金額が費用を上回るかが判断の基準になります。

課題3｜精度には限界がある

異常の兆候をすべて捉えられるわけではありません。見逃しもあれば、正常なのに異常と判定する誤検知も起こります。

誤検知が多いと、現場は通知を無視するようになります。運用の初期は閾値を調整しながら、現場が信頼できる水準に近づけていく期間が必要です。

見逃しと誤検知はどちらかを減らすと他方が増える関係にあります。どちらを重く見るかは、設備の重要度で決めてください。

予知保全は既存の点検をなくすものではありません。人の点検と組み合わせて、見る頻度を最適化する仕組みだと捉えてください。

課題4｜現場に使われない

通知の仕組みができても、現場の業務に組み込まれていなければ機能しません。担当者が普段見ない画面に表示しても、気づかれないまま終わります。

導入の段階から、保全担当者を巻き込んでください。どの異常を知りたいのか、どう通知されると動きやすいのかは、現場にしかわかりません。

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業界別に見る予知保全の使われ方

製造業以外にも、設備を持つ事業であれば適用できます。業界ごとに、何を防ぎたいのかが変わります。

自社に近い領域の使われ方を知っておくと、検討の出発点になります。ここでは4つの領域を挙げます。

製造業｜生産ラインの停止を防ぐ

最も導入が進んでいる領域です。工作機械、搬送装置、圧縮機などを対象に、稼働データから異常の兆候を捉えます。

ラインが止まると影響が連鎖するため、1台の停止を防ぐだけでも効果が大きくなります。同じ設備が複数台ある工場では、個体間の比較で判断しやすい利点もあります。

エネルギー・インフラ｜遠隔地の設備を監視する

発電設備、変電設備、上下水道などが対象になります。現地へ出向く負担が大きいため、遠隔での状態把握による工数削減が期待できます。

太陽光発電では、パワーコンディショナーの故障を予知する取り組みが進んでいます。発電量の損失を抑えられる点が評価されています。

ビル・施設管理｜空調や昇降機の不具合を先回りする

空調設備、昇降機、給排水設備などが対象です。利用者の不便に直結するため、止まる前に対処できる価値が大きい領域になります。

複数の施設を管理している事業者ほど効果が出ます。巡回の頻度を状態に応じて調整できれば、限られた人員でより多くの施設を見られるようになります。

物流・運輸｜車両や設備の稼働を止めない

車両、フォークリフト、自動倉庫などが対象になります。稼働が止まると配送計画に直接影響するため、計画的な整備の価値が高くなります。

走行データや稼働データから部品の劣化を推定し、整備のタイミングを最適化する取り組みが広がっています。

対象設備の選び方と適用しやすい領域

どの設備から始めるかで、成果の出方が大きく変わります。効果が見えにくい設備を選ぶと、次の投資につながりません。

ここでは、選定の条件と適用しやすい領域を整理します。

選定で見るべき3つの条件

次の条件を複数満たす設備から着手してください。

• 止まったときの影響が大きい（ラインが停止する、復旧に時間がかかる）
• 連続または長時間稼働しており、データが継続的に取得できる
• 過去に故障の実績があり、兆候の出方がある程度わかっている

3つ目が重要です。現場の担当者が、どんな前兆があったかを語れる設備であれば、検知すべき変化の当たりをつけやすくなります。

適用しやすい設備の例

回転する部品を持つ設備は、振動や音に兆候が現れやすいため適用しやすい領域です。

ポンプ、モーター、圧縮機、送風機、搬送装置などが代表例になります。空調設備や発電設備でも導入が進んでいます。

同じ型式の設備が複数台ある場合も有利です。他の個体と比較することで、異常の判断がしやすくなります。

向いていない設備もある

稼働頻度が低い設備、故障しても影響が小さい設備は、投資に見合いません。事後保全のままで問題ない領域です。

また、兆候が現れずに突然壊れる部品もあります。電子部品の一部などが該当し、こうした対象は予知保全の効果が限定的になります。

すべての設備に適用しようとしないでください。重要度に応じて事後保全、予防保全、予知保全を使い分けることが、全体としては最も合理的な運用になります。

導入から運用までの5ステップ

順番を守ることが、無駄な投資を避ける条件になります。特に最初の2つを飛ばすと、集めたデータが使えないという事態が起こります。

ここでは実務の流れに沿って5つに分けて解説します。

STEP1 対象設備と解決したい課題を決める

前章の条件をもとに、最初に取り組む設備を1つか2つ選びます。同時に、何を防ぎたいのかを明確にします。

突発停止を減らしたいのか、点検工数を削減したいのかで、必要なデータも評価の基準も変わります。

STEP2 データを収集して現状を把握する

センサーを設置し、平常時のデータを一定期間収集します。設備の稼働パターンによりますが、数か月分は必要になることが多くなります。

この期間に、季節や負荷による変動の幅も把握できます。短期間のデータだけで判断すると、通常の変動を異常と見なす仕組みになってしまいます。

同時に、過去の保全記録も整理してください。いつどんな故障が起きたかの記録は、後の検証で重要な材料になります。

紙の記録しか残っていない場合も、この機会にデータ化しておく価値があります。後から精度を上げる際の材料になり、担当者が変わっても参照できる資産になります。

STEP3 小さく検証して精度を確認する

集めたデータで異常検知の仕組みを構築し、実際の運用と並行して動かします。従来の点検は継続したまま、検知の精度を確かめる期間です。

この段階では、検知できたかどうかだけでなく、誤検知の頻度も記録します。現場が許容できる水準かを判断する材料になります。

STEP4 保全業務のフローに組み込む

精度に手応えが得られたら、実際の業務手順に組み込みます。通知を受けた人が何をするか、どの段階で部品を手配するかを手順書に落とし込んでください。

点検の頻度も見直します。状態が安定している設備は頻度を下げ、その分の工数を他へ回すことで、効果が数値として表れます。

収集したデータの分析を社内で扱えるようにしたい場合は、AIデータ分析研修のサービス内容が参考になります。

STEP5 運用しながら精度を上げる

検知した結果と実際の状態を照合し、記録を蓄積していきます。判断が正しかったのか、見逃しがなかったのかを残すことで、精度は徐々に上がります。

設備の更新や運転条件の変更があった場合は、学習のやり直しが必要になることもあります。導入して終わりではない点を、体制として織り込んでおいてください。

運用の担当者を決めておくことも欠かせません。誰も見ていない仕組みは、いつの間にか動かなくなっていても気づかれません。

成功と失敗を分ける3つのポイント

同じ技術を導入しても、成果には差が出ます。うまくいっている現場には共通点があります。

ここでは3つの観点を挙げます。

現場の知見を設計に取り込む

データだけで完結させようとすると、ほぼうまくいきません。どの部位が壊れやすいか、どんな前兆があったかという知見は、現場の担当者が持っています。

センサーの取り付け位置、見るべき指標、通知の基準。これらを決める場に、必ず保全担当者を入れてください。

検知した後の行動まで決めておく

異常を知らせる仕組みだけ作っても、業務は変わりません。通知を受けた人が次に何をするかが決まっていて初めて、故障を防げます。

確認する人、判断する人、部品を手配する人、作業を行う人。それぞれの役割と、どの段階で動くかを事前に整理しておいてください。

効果を数値で測る仕組みを持つ

導入前の突発停止の回数、点検にかかっていた工数、部品交換の費用。これらを記録していないと、効果を説明できません。

追う指標は、突発停止の回数、計画外の修繕費、点検工数の3つで十分です。四半期に一度、経営層へ共有する場をつくると取り組みが継続します。

設備データの収集や記録の自動化まで含めて検討する場合は、AI業務自動化・GAS開発のサービス内容もあわせてご確認ください。

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まとめ｜1台から始めて、検知後の行動まで設計する

予知保全は、設備の状態データから故障の予兆を捉え、止まる前に対処する保全手法です。壊れてから直す事後保全、周期で交換する予防保全の課題を、どちらも解消できます。

AIが担っているのは、平常時の状態を学習し、そこから外れた振る舞いを見つけることです。複数のデータを組み合わせて判断できるため、単純な閾値管理では捉えられない変化にも気づけます。

導入では、故障データの不足、初期投資、誤検知、現場での定着という4つの課題が待ち構えています。正常データから学ぶ方式を選ぶ、1台から始める、現場を巻き込むといった対策を先に打ってください。

そして、検知した後に誰が何をするかまで設計すること。通知の仕組みだけでは業務は変わりません。ここまで整えて初めて、投資が成果として返ってきます。

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