株式会社Co-Labo AI、製造業向け「予兆保全AI」の活用モデルを公開｜設備確認工数75％削減を試算

センサーデータの継続監視から異常検知、現場運用まで一貫して支援



株式会社Co-Labo AI（以下、Co-Labo AI）は、製造業向けに、設備のセンサーデータなどをAIで分析し、故障や異常の兆候を早期に検知する「予兆保全AI」の開発・導入支援を行っています。
既存のセンサーデータを分析するだけでなく、「故障や異常を捉えるために、どのデータをどのように収集するか」というデータ設計の段階から支援。AIによる異常検知から、現場での確認・メンテナンスにつなげる運用まで、一貫した仕組みを構築します。

【取り組み概要】

■ このような課題を抱える企業様
・設備の突発的な故障やライン停止を減らしたい
・センサーデータを取得しているものの、十分に活用できていない
・担当者が日々データや設備状態を確認しており、監視に工数がかかっている
・故障予測のために、どのデータを取得すべきか分からない
・設備の異常判断が、熟練担当者の経験や感覚に依存している
・AIによる異常検知だけでなく、その後の保全業務まで含めて設計したい

■ Co-Labo AIが実施すること
設備から取得する電流値、温度、振動などのセンサーデータを継続的に分析し、通常時とは異なる変化や故障につながる兆候をAIで検知する仕組みを構築します。
また、すでにデータが蓄積されている場合の分析だけではなく、
何を予測したいのか
→ どのデータが必要か
→ どの頻度・方法で収集するか
→ AIでどのように異常を捉えるか
→ 検知後に誰がどのように対応するか
まで、製造現場の業務に合わせて設計します。
必要に応じて現場担当者へのヒアリングも行い、数値データだけでは分からない設備の特徴や、熟練者が経験的に把握している異常の兆候も含めて整理します。

■ モデルケースによる試算
たとえば、複数設備のセンサーデータや稼働状況を担当者が日々確認しており、設備状態の確認や異常有無の一次確認に1日60分かかっているケースを想定します。
AIが設備データを継続的に監視し、通常とは異なる変化や確認が必要な設備を自動的に抽出することで、人による確認時間を1日15分まで短縮できた場合、設備状態の確認にかかる工数を75％削減できます。
月20営業日の場合、月間工数は約20時間から約5時間となり、月約15時間、年間約180時間の削減余地があります。

また、異常の兆候を早期に捉えることで、交換部品の準備やメンテナンス時期の調整など、突発的な設備停止を防ぐための対応にもつなげることができます。
※上記は業務効率化のイメージを示すためのモデルケースです。実際の導入効果や予測精度は、設備の種類、取得データ、故障発生状況、運用方法等によって異なります。

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「いかにラインを止めないか」という製造現場の課題

製造現場において、設備の故障によるライン停止は、生産計画の遅延や生産性の低下につながる大きな課題です。
そのため、設備が故障してから対応するのではなく、異常の兆候を事前に捉え、必要なメンテナンスや部品交換につなげる「予兆保全」の重要性が高まっています。

一方で、センサーを設置してデータを取得していても、一定の数値を超えた際にアラートを出すだけの運用にとどまっていたり、
「どのデータが故障の兆候と関係しているのか分からない」
「そもそも何のデータを取得すればよいか分からない」
といった課題もあります。

設備データの変化をAIで捉え、異常の兆候を早期に検知

Co-Labo AIでは、設備から取得するセンサーデータを継続的に分析し、通常時とは異なる変化や、故障につながる可能性のある兆候をAIで検知する仕組みを構築します。

単一の数値がしきい値を超えたかだけではなく、電流値や温度、振動など複数のデータが、時間の経過とともにどのように変化しているかを捉えることで、通常とは異なるパターンの発見を支援します。

収集データの蓄積環境やAIモデルの構築に加え、設備の状態や異常の兆候を確認できる画面など、現場で実際に使うための仕組みまで一貫して設計します。

「何のデータを取るか」から設計

予兆保全AIでは、AIモデルそのものだけでなく、どのようなデータを継続的に蓄積するかが重要です。
Co-Labo AIでは、予測したい故障や設備の特性に応じて、「どのデータを、どのタイミングで、どのように取得するか」というデータ収集の設計から支援します。
必要に応じて製造現場へ足を運び、設備を扱う担当者へのヒアリングも実施。数値として蓄積されている情報に加えて、
- 故障前に音が変わる
- 振動の仕方が変わる
- 特定の条件で異常が起きやすい

といった、現場担当者が経験から把握している情報も整理し、AI活用につなげます。

エンジニア出身の代表・メンバーが、業務整理やデータ設計といった上流工程から入り、データ収集、AI開発、システム実装まで一貫して支援します。

異常を検知するだけでなく、その後の保全業務まで設計

予兆保全AIの目的は、異常の可能性を検知することだけではありません。
たとえば設備の異常兆候を早期に把握できれば、その情報をもとに、交換部品の準備やメンテナンス時期の調整、担当者への通知など、設備停止を防ぐための対応につなげることができます。

Co-Labo AIでは、
AIによる監視・異常検知
→ 担当者への通知
→ 現場での確認
→ メンテナンス要否の判断
→ 対応結果の蓄積
といった一連の流れまで設計します。

AIに任せる部分と人が判断する部分を整理することで、担当者がすべての設備やデータを常時確認するのではなく、対応が必要な設備や、より重要な判断業務に集中できる状態を目指します。

「AI博覧会 Fukuoka 2026」にゴールドスポンサーとして出展

Co-Labo AIは、2026年9月30日（水）・10月1日（木）に開催される「AI博覧会 Fukuoka 2026」に、ゴールドスポンサーとして出展します。

会場では、製造業におけるAI活用をはじめ、AIエージェント開発や業務自動化など、企業の業務課題に応じたAI導入の取り組みをご紹介します。

また、10月1日（木）11:00～11:40には、代表取締役CEO 大塚空来がA会場に登壇し、「生成AIでどこまで内製する？～業務のAI転換率で引く境界線～」をテーマに講演します。

AIをどの業務から導入すべきか、自社でどこまで取り組むべきかといった課題をお持ちの方は、ぜひCo-Labo AIのブースおよび講演へお越しください。

AI博覧会 Fukuoka 2026 公式サイトAI博覧会 Fukuoka 2026｜9/30-10/1｜
https://aismiley.co.jp/ai_hakurankai/fukuoka-2026/

お問い合わせ
AI導入やAIエージェント開発に関するご相談はこちら。
https://www.colabo-ai.com/contact

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