予兆検知ソリューション最前線。センサーを接続するだけでAI技術による状態監視や劣化予測ができる？ (2025年6月15日)

産機市場における大きな課題の一つに、設備や機器のメンテナンスがある。製造現場の規模の大小に関わらず、ほとんどの企業では、故障の有無に関係なく設備や機器を定期的に点検する「予防保全」行われていることだろう。しかし、時間基準で実施する「予防保全」では、不要なメンテナンスによる負荷やコスト増が悩みのタネだ。また、施設の老朽化や人手不足などの問題も重なると、不安がつきまとう。定期点検の合間に設備や機器の故障や障害、事故などが起これば、生産ラインがストップしてしまうことにもなりかねない。そこで近年、注目され始めているのが、AIを活用した予兆検知ソリューションだ。 時間基準の保全ではなく、設備や機器のリアルタイムな状態を基準にして、故障や障害の予兆を事前に検知することで、その異常箇所をいち早く特定し、必要なメンテナンスや修理を施すことができるので、急な故障や障害も未然に防げる可能性が飛躍的に高まる。ここ数年で機械学習やディープラーニング技術が目覚ましい進展を遂げていることから、予測精度も格段に向上しており、予兆検知製品・サービス市場も拡大している状況だ。 デロイト トーマツ ミック経済研究所が2024年6月14日に発表した「国内の予兆検知製品・サービス市場に関する調査結果」によると、2023年度の予兆検知製品・サービス市場は前年比7.5％増の187億円で、2028年度まで年平均10.5％増で成長し、308億円規模に達すると予測している。また、製造業に加えて発電所やビル、鉄道などのインフラ分野でも、予兆検知ソリューションは広がりを見せている。 しかし、AIによる予兆検知導入には、いくつかの課題がある。一番の課題はネットワーク環境 だろう。AIの処理モデルは現在、クラウド型AI、エッジ型AI、エンドポイント型AIに分類されるが、いずれの場合も、収集したデータの学習はネットワークを介したクラウド処理で行うため、遅延を減らすためにも良好なネットワーク環境が必要だ。しかし、例えば大規模工場や山間部など、敷設がままならない場所での利用は難しい。そして、実際に運用するにあたっては、学習用データの事前準備が大きな手間となっている。これでは、効率化とコストダウンを目的に導入したはずのAIソリューションが、かえって負担となってしまうことにもなりかねない。 そんな中、注目されているのが、ローム株式会社が提供するAIソリューション「Solist-AI™（ソリストエーアイ）」だ。新開発されたAI機能搭載マイコンは、ネットワークを介さずに現場学習と推論を単体で実施できる業界初のマイコンだという。つまり、通信環境が無い場所でも、センサーを接続するだけで容易に予兆検知システムを構築できるのだ。同社では、このオンデバイスAIソリューションを「Solist-AI™」と名付け、コンパクト設計と低消費電力を武器にAIイノベーション市場でのシェア拡大を目指している。 6月9日には「Solist-AI™」特設ページが開設された。AI動作の解析に必要となるユーティリティソフトがすべて公開されているほか、ロームとともに「Solist-AI™」ソリューションを提供するエコシステムパートナーには、パナソニック株式会社を筆頭に様々な企業が名を連ねている。ハードウェアやソフトウェアの開発をはじめ、基盤環境の開発・提供にいたるまで、すぐに使⽤・導⼊できるように全方向から⽀援するという。 産機分野だけでなく、大規模サーバーの異常発熱や耐用年数の長いインフラ設備の劣化予知など、AIによる異常予兆検知は、これからますます活躍の場が増えてくるだろう。何でもかんでもネットワーク、クラウドの世の中だが、それらをあえて外すことで効率化やコストダウンが図れるというのも皮肉なものだ。国内だけでなく、グローバルな引き合いも期待できるのではないだろうか。（編集担当：藤原伊織）