株式会社日立製作所は、設備保全の診断業務を効率化し、異常の見逃しによる設備停止リスクの低減と技能伝承を支援する設備保全向けフィジカルAI技術を開発した。現場で得られる音響データや時系列センサデータをAIで解析し、自然言語を介して簡易診断から詳細診断までを支援する。今後、現場での概念実証（PoC）を進め、設備診断サービスの実用化を目指す。

熟練作業員の知見に依存する設備保全の課題

労働人口の減少を背景に、設備保全の現場では限られた人員で保全品質を維持しながら診断業務を効率化することが求められている。しかし、設備の異常兆候の把握や原因分析には音や温度、振動などのデータを読み解く専門知識や経験が必要であり、診断業務が熟練作業員の知見に依存しやすい点が課題となっていた。

特に、現場環境の影響を受ける音の確認や、膨大なセンサデータの中から必要な情報を見つけ出す作業は経験の浅い作業員にとって負担が大きく、経験の差にかかわらず判断根拠を把握しやすい技術が必要とされていた。

音響データを活用した現場での簡易診断技術

今回開発された技術では、設備音と騒音の両方の特徴を学習することで、現場ごとの騒音環境や設備の違いがあっても異常音を検知しやすくする異常音検知技術が導入された。

さらに、正常音と異常音の微細な違いを言葉で説明する音響差分キャプショニング技術も開発された。これにより、異常の有無だけでなく判断の根拠となった違いを把握しやすくなり、熟練作業員が着目するポイントを言語化して共有することで技能伝承を支援する。

時系列センサデータを活用した詳細診断とデータ生成

詳細診断向けには、自然言語の表現から過去の膨大な時系列センサデータベース内にある類似波形を検索する技術を開発した。作業員が波形の形状や変化条件を事前に詳細設定していなくても、必要な過去事例を参照できる。

また、自然言語の指示に従ってAIのモデル学習用データを生成する技術も開発された。異常データのサンプルが少ない設備でも診断モデル用のデータを補填しやすくなり、原因分析の進行を支援する。

今後の展望と学会発表

日立は今後、設備保全の現場でPoCを進め、簡易診断と詳細診断の有効性を検証する。これらの技術を活用し、設備停止リスクの低減と安定運用に貢献する設備診断サービスの実用化を目指す方針だ。

なお、異常音検知技術、音響差分キャプショニング技術、時系列センサデータ検索技術、時系列センサデータ生成技術は、2026年8月31日から開催されるEuropean Signal Processing Conference（EUSIPCO）2026で発表される予定となっている。また、作業員の音声指示の意図を理解する音声言語理解技術は、2026年9月27日から開催されるAnnual Conference of the International Speech Communication Association（INTERSPEECH）2026で発表される予定だ。

本記事は株式会社日立製作所の発表をもとに作成。

Dellows News編集部

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