3工場で実証：設備データ可視化×AIで稼働率と働き方を改善

年末が近づく12月は、製造も建設も「止めたくない工程」が重なります。納期調整、協力会社の手配、休止期間の段取り。ここで1回の設備停止が連鎖すると、残業が増え、現場は荒れ、品質も落ちる。

そんな“負の連鎖”を断ち切るのに効くのが、設備の稼働データをリアルタイムに可視化し、停止要因を潰していく仕組みです。2025/12/24に報じられた事例では、3工場・43台の設備に生産性改善システムを導入し、工場全体の生産効率が約20％向上。試験導入段階では、停止回数が約70％削減という結果も出ています。

この話は製造業の事例ですが、私は「建設業界のAI導入ガイド：生産性向上と安全管理」の文脈でも、そのまま参考になると見ています。理由は単純で、建設も製造も、現場の成果を決めるのは“稼働のムダ”と“異常対応の遅れ”だからです。

3工場・43台で起きたこと：可視化→真因分析→改善の連鎖

結論から言うと、成果の中心は可視化そのものではなく、可視化が「改善の習慣」を回し始めたことにあります。

報道された導入事例では、工作機械の稼働データを収集し、クラウド上で見える化・分析する生産性改善システムを3工場に展開。現場では以前、設備の稼働状況が掴みにくく、ボトルネック特定や異常対応に時間がかかっていました。

“止まった”では足りない。止まった理由が要る

設備停止の議論で多いのが、「止まった」「遅れた」で終わることです。でも改善に必要なのは、もう一段具体的な情報です。

• どの設備が
• いつ
• どれくらい
• 何がきっかけで
• どのカテゴリの要因で

これが揃うと、改善は会議でなく現場で進みます。今回の事例では、試験導入した溶接ロボットの稼働データから真因を分析し、解決策を明確化。結果として停止回数約70％削減につながり、本格導入へ進みました。

アラートとスマホ通知が「初動」を変える

地味に効くのがアラートです。異常発生箇所が特定しやすくなり、現場担当者が迅速に対応できる。さらにスマートフォン通知で初動が早まる。

報道では、約230件のアラートを解消し、設備停止回数の削減につなげたとされています。ここでのポイントは、アラートが多いこと自体ではなく、アラートを“解消する運用”までセットになっていることです。

「通知が鳴る」より先に、「通知が減っていく」仕組みを作る。これが現場DXの勝ち筋です。

なぜ約20％も上がるのか：AIより先に効く“データの前提条件”

AI活用の話になると、いきなり予測や最適化に飛びがちです。でも現場で成果を出す順番は逆で、まずデータの前提条件を整える必要があります。

今回のような稼働可視化の取り組みが効くのは、次の3つを一気に揃えられるからです。

1) 正しいKPI（OEE以前に「停止の定義」）

同じ「停止」でも、段取り替え、材料待ち、チョコ停、品質確認、保全作業…中身が違います。定義がバラバラだと、AIを入れても学習データが汚れて終わります。

まずやるべきは、現場が納得する粒度で

• 停止カテゴリ
• 記録方法（自動/手動）
• 例外処理（計画停止の扱い）

を決めること。これだけで改善のスピードが上がります。

2) ボトルネックの合意形成（“主観”を減らす）

「このラインが遅い」「あの設備が悪い」は、往々にして声が大きい人の意見になります。可視化が入ると、データで会話ができる。設備負荷の偏りが減ったという結果は、まさにこの効能です。

3) 改善サイクル（ベンダー任せにしない）

報道では、導入企業が定期的にサポートし、課題抽出と改善提案を継続したとされています。ここは強調したい。

ツールは入れた瞬間がピークになりがちです。**“定例で見る、潰す、再発防止する”**を運用として固定しないと、ダッシュボードは飾りになります。

建設業にもそのまま効く：稼働率・安全・工程の「同時最適」

製造の設備可視化は、建設で言うと「重機・人・資材・作業の稼働可視化」に近いです。建設業界のAI導入は、安全管理（画像認識の危険検知）に注目が集まりやすい一方で、私は工程と稼働のデータが揃うと安全も一緒に上がると考えています。

稼働のムダが減ると、ヒヤリハットも減る

無理なリカバリー（突貫、焦り、夜間作業）が増えると、事故リスクは上がります。だから生産性向上と安全管理はトレードオフではない。

• 異常の早期検知（アラート）
• 初動の迅速化（スマホ通知）
• 原因の特定（データで追える）

この3点は、建設現場の安全管理でも同じ構造です。

BIM/CIMや工程管理とつなぐと「止まりそう」が見える

建設ではBIM/CIM、施工計画、出来高、資材搬入、協力会社の稼働などが絡みます。ここにAIを使うなら、“最適化”より先に

• 遅延の芽を早く掴む
• 影響範囲を特定する
• 手当ての優先順位をつける

の順が現実的です。製造の可視化が「止まった理由」を揃えたのと同じで、建設でも「遅れた理由」を揃えるところから勝てます。

失敗しない導入ステップ：3カ月で成果を出す現場設計

ここからは、同種の仕組みを入れる企業向けに、私が“外さない順番”として推す導入手順です。AI導入の前にやることが多いですが、ここを飛ばすと成果が出ません。

ステップ1：対象設備/工程を絞る（最初は“困っているところ”）

いきなり全体展開はおすすめしません。試験導入が効いたのは、溶接ロボットという対象を絞り、停止要因の真因分析までやり切ったからです。

選定基準はシンプルに。

• 止まると影響が大きい（ボトルネック候補）
• 停止理由が曖昧で揉めている
• 現場に改善意欲のある担当がいる

ステップ2：停止カテゴリを“現場の言葉”で統一する

分類は細かすぎると入力が崩れ、粗すぎると改善できません。私は最初は10〜15カテゴリ程度に収め、運用で増減させるのが現実的だと思っています。

ステップ3：アラートの閾値は「鳴らしすぎない」

通知が多いと無視されます。まずは

• 本当に止めたい異常
• 放置すると品質に影響する兆候

に絞る。230件のアラート解消という話は、裏を返せば「運用で減らせる」設計になっていたということです。

ステップ4：週次の“改善会議”ではなく“改善作業”を固定する

おすすめは、会議体よりも現場の作業予定に改善枠を入れることです。

• 毎週：停止トップ3の潰し込み（担当・期限・再発防止）
• 毎月：カテゴリ定義と閾値の見直し
• 四半期：設備更新/治具/標準作業の投資判断

ここまで回ると、AI（予兆保全、異常検知、最適化）の精度も上がります。データが整っているからです。

生成AIを絡めるなら：保全・引継ぎ・標準化が最短距離

2025年の流れとして、生成AIを現場に持ち込む動きが一気に増えました。私は、設備稼働の可視化と生成AIは相性が良いと思っています。ただし使い方は限定的でいい。

• アラート内容と過去事例から「最初に確認すべき点」を提案
• 停止の復旧手順を、現場の標準書から要約して提示
• 改善履歴を自然文で検索できる（引継ぎが速い）

狙いは“自動化”より、初動と標準化の品質を上げること。人手不足の現場ほど効きます。

次に何をするか：3工場の成功を自社に移すチェックリスト

今回の事例が示したのは、AI以前に「見える化と改善運用」を作り切れば、生産効率約20％向上のような現実的な成果が出る、ということです。そしてこれは、建設の工程管理・安全管理でも再現できます。

最後に、導入前の確認としてチェックリストを置きます。

• 現場が納得する停止/遅延カテゴリがある
• 対象設備/工程が絞れている（まず1ライン/1工種）
• アラートの運用（鳴った後に潰す仕組み）がある
• 改善が“会議”ではなく“作業計画”に入っている
• 3カ月で見る指標（停止回数、停止時間、初動時間）が決まっている

年明けは新年度の予算化や体制変更が始まり、現場改善を仕組みに落とし込むチャンスでもあります。あなたの現場では、今いちばん“止めたくない”のはどの工程でしょうか。その工程からデータを取り、止まる理由を揃える。そこがAI活用のスタート地点です。