異常検知AIとは｜メリット・活用事例・技術情報を徹底解説

製造現場の課題解決を実現する異常検知AI。

本記事では、従来の従業員の経験値に依存した検査体制を脱却し、些細な異常も見逃さない異常検知AIの全貌を詳しく解説します。

異常検知AIとは？

異常検知AIとは、膨大なデータから通常とは異なる挙動や変化を自動的に識別する技術です。

異常検知AIの導入は設備保全や品質管理の効率化・高度化に貢献するだけではありません。新しい発見につながる興味深い現象など、従来見落とされていた様々な事象を示唆するのです。

AIによる異常検知は、設備監視、製品検査、安全確保、経営判断など、幅広い分野で重要な役割を担う可能性を秘めていると言えるでしょう。

AIが異常検知に適している理由

AIが異常検知に適している理由は、高度なデータ処理能力とパターン認識能力にあります。

従来のルールベースの手法では事前に定義された異常しか検知することができませんでしたが、AIは膨大なデータから自律的に特徴や相互関係を学習し、異常の発生を高精度で検知することができます。

教師なし学習を用いれば、事前に異常データを定義しなくても通常とは異なるパターンを自動的に識別することも可能です。

また、リアルタイムモニタリングが実現され、異常兆候を早期に捉え被害を未然に防ぎます。

さらに、AIは継続的に学習を重ねるため、状況変化に適応しながら精度を向上させることができるのです。

異常検知AIの導入メリット4選

異常検知AIの導入は、製造現場の効率化や製品品質の向上だけではなく、コスト削減や人材活用の最適化にも大きな効果をもたらします。

コスト削減

異常検知AIの導入により予知保全が実現。設備の異常兆候を早期に検知することで、突発的な故障に伴う緊急対応費用や生産停止損失を大幅に削減します。

また、従来の定期メンテナンスから状態基準保全へ移行し、必要以上の部品交換や点検作業を回避することで保全費用を最適化。

さらに、不良品の早期発見による歩留まり向上や、保全作業の計画化による人件費の最適化など、複合的なコスト削減効果をもたらすでしょう。

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業務効率化

熟練従業員に依存していた異常検知が自動化され、24時間365時間の常時監視体制が実現。

異常検知の大幅な効率化や、従業員の精神的・肉体的負担の軽減に貢献します。

また、遠隔モニタリングにより、現場に常駐する必要がなくなり、少ない人員で効率的な異常検知体制の運用が可能です。

さらに、異常検知のデジタル化により報告書作成や情報共有が効率化、迅速な意思決定と組織全体の生産性向上にも寄与するでしょう。

品質管理の高度化

膨大なデータで学習した異常検知AIは、従来見逃されていた微細な異常も補足し、誤検知と未検知の削減に大きく貢献します。

温度・振動・音響など複数のセンサーデータを組み合わせる多角的分析により、単一の指標では検出できない異常の早期発見が可能になるのです。

また、明確な数値基準に基づいた、個人差のない一貫した検知体制を実現できます。

加えて、リアルタイムモニタリングにより製品１つ１つの製造過程を追跡できるトレーサビリティを確保。

問題発生時の迅速な原因特定と影響範囲の最小化に貢献するでしょう。

属人化解消と技能伝承への貢献

異常検知AIは、製造業における属人化解消と技能伝承を加速します。

異常検知AIにベテラン従業員の暗黙知を学習させデータ化することで標準化された判断基準を確立、特定の従業員への依存から脱却できます。

また、異常検出時には異常検知AIが根拠と対応手順を明示することで、経験の浅い従業員でも適切な対応をとることが可能です。

このような技能伝承の仕組みを整備することは、事業継続の観点からも重要な役割を果たすでしょう。

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エムニでは製造現場の技能伝承を実現する「AIインタビュアー」を開発しています。こちらも合わせてご確認ください。

AIによる異常検知の導入事例

様々な業種・企業で実際に導入され目覚ましい成果を上げている異常検知AI。

ここでは具体的な活用事例を通じて、異常検知AIの導入効果を見ていきましょう。

株式会社エムニと東京都水道局の協働事例

株式会社エムニは、東京都水道局と協働し、AIによる水道料金収入予測ツールを開発。

これにより、従来の予測手法と比較して予測誤差を55〜78％まで削減することに成功しました。

また、予測ツールの操作感や分析結果の可視化方法などに改良を重ね、直感的に操作でき、理解しやすいグラフで分析結果を表示できる、現場への導入に配慮した予測ツールを実現しました。

参考：水道局総務部 × 株式会社エムニ 協働ストーリー

トヨタ自動車

トヨタ自動車は、正常データのみで学習可能なAIモデルを構築し、異常検知AIの導入に成功しました。

これにより、異常データが極めて少ない状況でも高精度な異常検知を実現。

継続的に正常データを学習することで精度向上も可能となり、不良品の見逃しが許されない製造現場でも活用されています。

実際の製品検査では、ケースによっては100％に近い検出精度を達成し高評価を得ています。

参考：調和技研の画像系AIエンジン『visee』を活用した、トヨタ自動車 衣浦工場さまとの良品学習による製品異常検出AIの共同開発に関するお知らせ

ダイキン工業

ダイキン工業は、製品不具合の監視と運転異常予兆の検出を行うAIを導入し、従来人手で行っていた市場対応情報の分析を自動化。

これにより、不具合の早期把握と対応判断の迅速化を実現し、製品改善のPDCAサイクルを1年以上短縮しました。

さらに、大量の運転データから従来検出できなかった異常の予兆や箇所の特定が可能となり、顧客対応の高度化と業務効率化に大きく貢献しています。

参考：ダイキン工業様と不具合監視・運転異常予兆検出AIを共同開発

キューピー

キユーピー株式会社では、食品工場の製造工程における異物混入や不良品検知に機械学習を導入しています。

従来、従業員の目視によって夾雑物混入を検査していましたが、ディープラーニングを用いた画像解析技術を活用することで、製品の良・不良を瞬時に判別するシステムを導入。

これにより、人間の目視では難しい微細な異常を高精度で検出することが可能になり、品質管理の効率化を実現しました。

異常検知の3つの手法

異常検知には対象や目的に応じてさまざまなアプローチが存在します。

ここでは、製造現場で用いられる代表的な3つの手法「外れ値検出」「変化点検出」「異常部位検出」について、その特徴と活用例を紹介します。

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異常検知モデル｜導入メリットやAI活用事例を解説 – オウンドメディア

外れ値検出

外れ値検出は、データ群から統計的に大きく逸脱したデータを識別する手法です。

一般的に時系列を伴わないある単一の時点での異常検出に採用され、製造工程においては正常範囲を大幅に超える測定値など異常の兆候を示すデータを補足する目的で活用されます。

外れ値検出の精度を向上するためには、閾値設定だけではなく、多変量解析やクラスタリング手法を採用することが有効です。

変化点検出

変化点検出は、時系列データのパターンが急激に変化するポイントを特定する手法です。

徐々に進行する異常は従来の閾値監視では見逃されがちでしたが、時系列データを分析することで早期発見が可能になります。

製造業では、製造設備の性能低下に伴う微妙なデータ変化を捉えることに活用され、例えば、設備の振動特性の徐々な変動を重大な故障に発展する以前に検出することができます。

異常部位検出

異常部位検出は、空間情報を用いて、設備や製品の特定箇所における異常を識別する手法です。

画像認識技術による表面の視覚的異常の検出だけでなく、振動や音響の周波数分析による内部の異常の特定も可能になります。

目視検査では見落とされていた微細な異常も、AIによるパターン認識で高精度に検出でき、複雑な構造を持つ場合でも設備の故障予知と製品の品質向上に大きく貢献するでしょう。

異常検知AIの開発における選択肢

効果的な異常検知AIを開発するには、状況に応じて適切な学習手法とアルゴリズムを選択する必要があります。やや技術的な内容になりますが、AIの学習に用いられる学習手法とアルゴリズムは以下のとおりです。

AIの主な学習手法一覧

学習手法	概要	利用シーン
教師あり学習	正常・異常のラベル付きデータを用いて学習する手法です。事前に多数の異常事例が収集できている場合に用いられ、ある特定のパターンの異常を高精度で検出できます。	製品品質評価、不良品自動検出
教師なし学習	正常データのみを学習してパターンを自動で抽出し、そこから逸脱したものを異常と判定する手法です。異常事例が少ない現場や未知の異常検出にも有効です。	新製品立ち上げ時、異常事例が収集困難な製造工程
半教師あり学習	大量の正常データと少量の異常データを組み合わせて学習する手法です。異常事例が限定される現場で効果的で、正常状態の基準学習と既知異常の特徴学習を両立します。	異常データ収集が開始してまもない製造工程、稀に発生する特定故障の検出
強化学習	試行錯誤を通じて最適な異常検知と対応を学習する手法です。検知後のアクション最適化が必要な場面で有効で、検知精度と対応の両方を向上させます。	生産設備の自動制御、異常検知後の調整パラメータ最適化
生成モデル	正常データの分布を学習し、新データとの乖離から異常を検出する手法です。複雑なデータ構造の理解に優れています。	高次元データの監視、時系列データにおける微妙な異常の検出

AIの学習に用いられる代表的なアルゴリズム

アルゴリズム	説明
ホテリング理論	多変量データの異常を統計的に検出するアルゴリズムです。データが正規分布に従うという前提で機能します。単一の正規分布からの逸脱を効率的に検出することは可能ですが、複雑な分布や時系列データには不向きです。
k近傍法	データポイント間の距離に基づいて異常を判定する手法で、類似度の低いデータを異常と識別します。実装が比較的容易で直感的に理解しやすいですが、高次元データでは計算コストが高くなります。
単純ベイズ法	確率論に基づき特徴の独立性を仮定して分類を行うアルゴリズムです。実装が簡単で計算効率が高く、少ないデータでも比較的良好な性能を発揮します。
局所外れ値因子法（LOF）	データの局所密度に着目し、周囲と比較して密度が低いデータを異常と判定します。複雑な分布形状にも対応できる柔軟性が特徴です。
主成分分析（PCA）	高次元データを低次元に圧縮し、主成分からの距離で異常を検出する手法です。次元削減によるノイズ除去効果、多変量データの相関関係を考慮できることが特徴です。
サポートベクターマシン	クラス間の境界を最大化するマージンを求め、その境界からの距離で異常を判定する手法です。カーネル法により非線形の判別境界も表現でき、少ないデータでも高い汎化性能を発揮します。
ロジスティック回帰	確率モデルを用いて二値分類を行う手法で、異常である確率を直接推定できます。解釈性が高く、異常検知の閾値を確率で調整しやすいことが利点です。
ニューラルネットワーク	脳の神経回路を模した多層構造で複雑なパターンを学習可能です。自動的な特徴抽出が可能で、画像・音声・振動など様々なデータ形式の異常検知に適応できる柔軟性が最大の利点です。

導入時の課題と対策

異常検知AIの導入は、製造現場の課題に対する効果的な対応策となる可能性を秘めています。

しかし、その効果を最大限に引き出すには、運用環境・データ品質・費用対効果といった多角的な観点からの検討が不可欠です。

データの量と質

異常検知AIの精度を決定づける最重要要素である、データの「質」と「量」。

まず、データの「量」の観点では、異常検知AIの学習には十分な量のデータが不可欠です。

しかし、製造現場では時間帯、曜日、季節などによって設備の稼働状態が変化するため、「正常」の定義も一定ではありません。

そのため、様々な条件下での正常データを収集し、AIに学習させる必要があります。また、製造現場で異常が発生するのは稀であるため、異常データの不足という課題も想定されます。

次に、データの「質」の観点では、センサー故障、通信エラーなどの機械的要因、従業員の入力ミスなどの人的要因、あるいは想定外の要因によりデータ品質が損なわれる可能性があります。

このような低品質なデータを学習に使用すると、異常検知AIは誤った判断基準を形成してしまうリスクがあるのです。

そのため、異常検知AIの導入には、十分な量のデータを収集できる体制を整えると同時に、収集したデータの品質を確保するための仕組み作りが重要となります。

具体的には、センサーの増設や測定頻度の最適化、シミュレーションによるデータ拡張、データクレンジングのプロセス構築などが必要となるでしょう。

誤検知・未検知のリスク管理

異常検出の重要課題として、「誤検知」と「未検知」のリスク管理があります。両者はトレードオフな関係性にあり、適切なバランスを取ることが運用上の大きな課題となります。

誤検知とは、正常な状態を誤って異常と判断してしまうことです。

例えば、製造ラインの一時的な負荷変動を設備故障と誤って判断し、ラインを停止させるようなケースが該当します。

誤検知が頻発すると、不要な生産停止や点検作業が発生し、生産効率の低下やコストの増加につながりかねません。

未検知とは、異常が起こっているにも関わらず、それを見逃してしまうことです。

異常の見逃しは重大な設備故障や品質不良につながる可能性があります。特に製造業では、一度の重大事故や品質問題が多大な損失に直結する場合があり注意が必要です。

両者のバランスを取るには、業務上の優先順位を明確にしたうえで、検知基準を適切に設定する必要があります。

例えば、重要度の高い異常は検知感度を高め、逆に比較的影響の小さい異常は誤検知を抑制するといった細かな調整が求められるでしょう。

AIモデルの説明可能性

異常検知AIの導入において、AIの判断根拠を明らかにする「説明可能性」の確保は極めて重要です。

なぜなら、製造現場で長年の経験に基づいて異常検知を行ってきた現場従業員の信頼を得ることが、システム定着のカギとなるからです。

異常検知AIの予測過程は、しばしば「ブラックボックス」と呼ばれるように、なぜその判断に至ったのか不透明になりがちです。

この不透明さは予測結果に対する疑問を生み、現場作業員の受け入れを阻む原因となります。

それだけでなく、誤検知・未検知が発生した際の原因究明や、システム改善点の特定が困難になることも考えられます。

対策として、説明可能性を重視した予測手法を検討すると良いでしょう。

例えば、複雑なディープラーニングよりも決定木やルールベースといった比較的シンプルな手法を採用することで、AIによる予測過程の説明が容易になります。

また、影響度の高い特徴量をヒートマップやグラフで可視化するツールの活用、重要な判断要素をランキング表示する機能なども効果的です。

このように現場が理解できるように異常検知AIの予測根拠を示すことが、システムの定着と効果的な活用につながります。

情報セキュリティの向上

異常検知AIが取り扱うデータ量の膨大さを背景に、情報セキュリティのリスクも高まっています。

製造工程で発生するデータには、設備の稼働状況や製品の品質情報など機密性の高い情報が多く含まれます。

これらの重要なデータが、通信経路における傍受、クラウドストレージからの情報漏洩、システムへの不正アクセスなど、様々な脅威にさらされているのです。

特に近年は、企業を標的としたサイバー攻撃が増加傾向にあり、情報セキュリティの確保は必須と言えるでしょう。

重要なのは、システムと運用の両面からの包括的な対策です。システム面では、データの暗号化、通信経路のセキュリティ確保、厳格なアクセス権限管理などの技術的対策が基本となります。一方、運用面では、定期的なセキュリティチェックの実施、データバックアップ体制の構築、従業員への教育・訓練などが求められます。

また、特に機密性の高いデータを扱う場合はクラウドサービスの利用を最小限に抑え、自社のオンプレミス環境でシステムを構築・運用することも視野に入れるべきです。

エムニでは、オンプレミス環境でのシステム構築の実績もございますので、無料相談からお気軽にお問い合わせください。

導入コストと投資対効果の見極め

異常検知AI導入には相応の投資が必要であり、その費用対効果を適切に評価することが成功の鍵となります。

初期コストとしては、センサーや計測機器の導入、データ収集基盤の構築、AI開発などが挙げられます。

特に既存設備にセンサーを追加する場合、設備改造や配線工事が必要となる場合があり、想定外の費用が発生することも少なくありません。

また、導入後も継続的な運用コストがかかります。

システムのメンテナンス、データストレージ費用に加え、AIモデルの定期的な更新や精度検証も必要です。さらに見落とされがちなのが、データ分析やシステム運用のための人材育成にかかるコストです。

これらの投資に対するROIを明確にするためには、異常検知AIの導入による不良品削減、顧客満足度向上、設備停止時間の短縮といった効果を定量化することが重要です。

また、コスト最適化の有効策としては、小規模なPoCから開始し、効果を確認しながら段階的に適用範囲を拡大していく方法があります。

さらに、自社でのシステム構築ではなくクラウドサービスを活用することで、初期投資を抑えつつ必要に応じてスケールさせることも検討すべきでしょう。

故障予測における異常検知AIの応用事例

故障予測では、設備の状態をリアルタイムに監視し、通常状態からの逸脱を早期に検知することにより、故障が発生する前に対策を講じることを目指します。

異常検知AIの導入により、経験則に基づいた判断を脱却し、データに基づいた客観的な判断を実現。

これにより、ダウンタイムの最小化、メンテナンスコストの削減、設備寿命の長期化など、様々な効果が得られるのです。

故障予測に用いられる教師なし学習

故障予測では、教師なし学習に対する注目が高まっています。

正常な状態のみを学習し、その範囲から逸脱したデータを異常として判断する教師なし学習のアプローチは、異常状態のデータが少ない状況でも有効です。

代表的な手法として、SVDD、PCA、RPCAなどがあり、次の表に各手法の概要と特徴をまとめます。

手法	説明	特徴・メリット
SVDD	正常なデータのみを用いた1クラス分類により、正常領域を定義し逸脱を異常と判断する手法です。	故障データが少なくても、正常状態の境界を明確に設定できるため、高い検出精度が期待されます。
PCA	正常データの主成分を抽出し、その圧縮空間からの逸脱をもって異常を判断する手法です。	高次元データの分散を効率的に捉え、異常の視覚化や定量評価に有用です。
RPCA	PCAのロバスト版として、外れ値の影響を低減しながら異常検出を行う手法です。	ノイズや極端な外れ値に対しても堅牢な検出性能を発揮し、実環境での利用に適しています。

最新ソリューションと事例：dotDataとJALエンジニアリング

近年、故障予測分野では、AI自動化ソリューションが急速に普及しています。

例えば、dotDataは教師あり学習のプロセスを自動化することで、膨大なデータから効率的に特徴量を抽出、故障予測の精度向上を実現しました。

実際、JALエンジニアリングでは、この技術を活用して航空機整備における故障予兆を高精度に検知するシステムを構築し、整備プロセスの効率化と安全性向上に成功しています。

異常検知AIの今後の展望

異常検知 AIの今後の技術革新や市場動向について解説します。

技術の進歩とともに、より高度で柔軟なシステムの実現が期待されるなかで、企業の対応の方向性を見ていきましょう。

今後の技術革新と市場動向

今後、異常検知AIは、センサ技術やエッジコンピューティングの進展とともに、リアルタイム性や検知精度をさらに向上させると考えられます。

また、生成AIとの連携により、異常発生時の原因推定や対処方法の提示といった高度な意思決定支援も期待されているのです。

加えて、世界的に見ても予知保全技術に対する需要の高まりや人手不足を背景に、異常検知AIの市場は今後数年で急速に拡大する見通しです。

こうした動向を的確に捉え、技術選定や導入戦略を柔軟に見直していくことが、製造業における競争力の維持・強化に直結するでしょう。

まとめ｜異常検知AIの導入で競争力向上を！

本記事では、異常検知AIの導入が企業の競争力向上に大きく貢献することを詳細に解説してきました。

近年、AI技術は急速な進歩を遂げており、それに伴って異常検知AIの技術も日々進化しています。

そのような状況下では、AIを導入し異常検知体制を改善することは、もはや選択肢ではなく、企業にとって必須の取り組みであると言えるでしょう。

しかし、実際に異常検知AIを効果的に導入するには多くの障壁が存在します。

エムニでは、企業が異常検知AIを効果的に導入し戦略的に運用できるよう、専門的な知識と実績をベースに伴走しながらのサポートを提供しています。

無料相談も承っておりますので、導入を検討されている方はぜひ一度ご相談ください。