ボット負荷とシステム改修に学ぶ製造業AI運用の鉄則

アクセスが一気に跳ねる瞬間に、システムの“弱いところ”は容赦なく露呈します。2025/12/26に報じられた決済代行サービスの事例では、セール開始に合わせたアクセス急増（しかもボット由来とみられる）が引き金となり、処理遅延が連鎖しました。ポイントは「予想外の負荷」だけではありません。本来データベースに持たせる必要がない処理をDBに寄せた設計が、ボトルネックを決定的にしていたことです。

この話は、製造業のAI活用とも驚くほど似ています。AIを入れたのに現場が詰まる会社は多い。原因はたいてい、モデル精度ではなくインフラ設計・運用設計・データ設計のどれかが“古い前提”のままだからです。

本稿は「中小企業を成長させるAIの力」シリーズとして、セールボットによるアクセス急増と改修の学びを、製造業のAI導入（需要予測、設備保全、品質検査、サプライチェーン最適化）に置き換えて整理します。狙いはシンプルで、AIを“動くPoC”で終わらせず、止まらない仕組みにすることです。

アクセス急増の本質は「予測不能」ではなく「前提の破綻」

結論から言うと、障害の本質は“アクセスが増えたから”ではありません。増えたときに耐えられない前提（設計）が残っていたことが原因です。

消費者向けサービスでは季節性・キャンペーン・SNS拡散などで負荷予測が難しく、そこにボットが混ざると振れ幅がさらに拡大します。今回のケースでは、セール開始の午前10時に決済リクエストが急増し、DBに負荷が集中して遅延が見え始めました。

製造業に置き換えると：月末・棚卸・監査・大型受注でAI基盤が崩れる

製造業でも同じ構図が起きます。

• 月末に生産実績データが一気に集まる
• 稼働監視の粒度を上げたらストリームが詰まる
• 画像検査ラインを増設したら推論が間に合わない
• 取引先からのEDI増でマスタ突合が破綻する

こうした“山”は必ず来ます。「普段は動く」ことは品質保証になりません。山で壊れないことが品質です。

「アクセス（データ・リクエスト）が増えたから落ちた」ではなく、 「増える未来を織り込んでいない設計だったから落ちた」。

この考え方が、AI時代のインフラ強化の出発点になります。

ボトルネックはDBに集まる：古い設計が“自動で詰まる”

今回の事例で示唆的なのは、アクセスのカウント処理をDBに任せるつくりが長年の課題として認識されていた点です。言い換えると、潜在的な問題が“共有されていたのに放置されていた”。そして負荷がかかった瞬間に表面化した。

これは製造業のAIでも頻出します。

よくある「AI以前の設計」が引き起こす詰まり

• 画像やセンサデータを毎回RDBに書き込み、I/Oで死ぬ
• 予測計算を夜間バッチ前提で組み、日中の再計算要求に耐えない
• 品質検査の判定ログを“全部保存”し、検索が重くなる
• 現場端末からの同時アクセスを想定せず、アプリサーバーが単一構成

AIは、データ量・計算量・リアルタイム性を一段上げます。つまり、詰まりやすい場所を、より強く叩く技術でもあります。だから私は、AI導入で最初にやるべきは「モデル選定」よりボトルネック候補の棚卸しだと思っています。

“DBに寄せ過ぎ”を避ける設計の方向性

製造業の現場に落とし込むなら、次の3点が効きます。

1. カウント・集計・軽量状態はキャッシュやメモリ層へ（DBは事実の保管に集中）
2. 書き込みを非同期化（キュー／イベント駆動で平準化）
3. 読み取り負荷の分離（参照用ストア、検索基盤の活用）

ここまで聞くと「大企業の話」に感じるかもしれませんが、中小製造業でも十分に取り入れられます。大切なのは技術の豪華さではなく、“詰まる場所に仕事を寄せない”という設計原則です。

ボット対策は製造業にも効く：AIで「異常トラフィック」を見抜く

今回のトラブルは、セールを狙ったボットの関与が疑われ、遮断が重要な対応になりました。ここでの学びは、単なるセキュリティではありません。**ビジネス継続（止めない）**の話です。

製造業ではボットの代わりに、次が“異常トラフィック”になります。

• ある設備だけ異常にデータを吐く（センサー故障・設定ミス）
• 特定の工程だけ再検査依頼が急増する（品質の揺れ）
• 一部拠点からAPI呼び出しが集中する（運用変更・不正アクセス）

AIでできる「異常の早期検知」— まず狙うべき3つ

AI活用の当たり所は、いきなり全部を自動化することではありません。私は次の3つから始めるのが現実的だと考えています。

• 異常検知（Anomaly Detection）：普段と違う流量・頻度・分布を即時に検知
• 原因の切り分け支援：関連メトリクス（DB、CPU、待ち行列、ネットワーク）を束ねて当たりを付ける
• 自動制御（安全側のガード）：閾値超過時にレート制限、優先度制御、キュー投入に切り替える

重要なのは、AIの判断を“現場が使える形”に落とすことです。

• アラートは1日100件では誰も見ません
• 「異常です」だけでは動けません
• 「どの工程／設備／APIが」「いつから」「何が普段と違うか」まで出して初めて武器になります

「復旧したら終わり」が一番危ない：改修を“経営案件”にする

現場で障害対応をすると、復旧した瞬間に空気が緩みます。でも、ここで手を止めると次の山でまたやられます。今回の事例は、トラブル収拾後に改修へ踏み込んだ点に価値があります。

製造業のAIでも同じで、PoCや小規模導入がうまくいった後に、次の壁が来ます。

• 工程を増やしたら遅延する
• 拠点を増やしたらデータ品質が崩れる
• ユーザーが増えたら権限設計が破綻する

改修を進めるための「3つの判断軸」

中小企業が改修を経営判断として通すなら、私は次の3つが最も効くと思っています。

1. 停止コスト：1時間止まると売上・信用・作業の手戻りがいくらか
2. 拡張余地：ライン増設・新製品・海外拠点に対応できるか
3. 属人性：特定の人がいないと復旧できない状態か

この3つのどれかが赤なら、改修は「いつか」ではなく「今」です。

すぐ使えるチェックリスト：製造業AI基盤の“詰まり”予防

ここからは実務向けに、AI導入・運用で事故を減らすためのチェック項目をまとめます。年末年始（2025/12/27時点）で体制が薄くなる時期ほど、こういう地味な確認が効きます。

1) 負荷の“最大”を定義しているか

• 想定同時ユーザー数（現場端末＋管理者）
• 画像検査の最大枚数/分、センササンプリング上限
• 月末・棚卸・監査日に増えるバッチの本数

2) DBにやらせ過ぎていないか

• カウント、ランキング、状態管理がDB中心になっていないか
• 参照クエリが1画面で何十本も走っていないか
• ログ保存の検索要件が過剰になっていないか

3) “山”のときの制御弁があるか

• レート制限（工程別・拠点別・API別）
• 優先度制御（止められない処理を先に通す）
• キューイング（待たせる設計があるか）

4) AI運用の監視が「モデル以外」も見ているか

• 推論遅延（p95/p99）
• キュー滞留時間
• エラー率
• データ欠損率

監視は“画面に出す”だけでは足りません。閾値と一次対応（誰が何をするか）まで決めて初めて運用です。

AIが日本の製造業のインフラを強くする：現実的な導入ルート

AIが効くのは、派手な自動化だけではありません。負荷の予測・制御・切り分けにAIを使うと、インフラが目に見えて安定します。特に中小製造業では、少人数で運用するからこそ効果が大きい。

私が現場でおすすめしている導入ルートは次の順番です。

1. 可視化の統一（ログ・メトリクス・トレースを一箇所に）
2. 異常検知の自動化（まず“気付ける”状態をつくる）
3. 制御の自動化（レート制限・フェイルセーフ）
4. 最適化へ（需要予測、在庫最適化、保全計画へ接続）

この順番だと、AIは「便利ツール」ではなく、止めないための仕組みとして根付きます。

相談先を探す前に：次の一手を明確にしよう

セールボットによるアクセス急増と、その後のシステム改修は、製造業のAI導入にもそのまま当てはまる教訓をくれます。“普段動く”より、“山で壊れない”が価値。そして壊れない仕組みは、モデル精度より先に、設計と運用で決まります。

次にやるべきことは明確です。自社のAI/IT基盤に対して、

• 山を定義する
• 詰まりを見つける
• 制御弁を用意する

この3点を今日のうちに言語化してください。そこまでできれば、外部パートナーに相談するときも話が早いし、提案の良し悪しも見抜けます。

あなたの工場・システムで「午前10時に突然負荷が跳ねる」としたら、どこが最初に詰まりますか。そこが、AIで強くすべき“最初の一点”です。