株式会社Co-Labo AIは、製造業向けに設備のセンサーデータなどをAIで分析し、故障や異常の兆候を早期に検知する「予兆保全AI」の開発・導入支援を行っている。データ収集の設計段階からAIによる異常検知、現場での保全業務への連携まで一貫した仕組みを構築する。

製造現場では、設備故障によるライン停止が生産計画の遅延や生産性低下につながるため、異常の兆候を事前に捉える「予兆保全」の重要性が高まっている。

Co-Labo AIでは、設備から取得する電流値、温度、振動などのセンサーデータを継続的に分析し、通常時とは異なる変化や故障の兆候をAIで検知する仕組みを構築する。単一の数値がしきい値を超えたかだけでなく、複数のデータが時間経過とともにどのように変化しているかを捉える。

また、予測したい故障や設備の特性に応じて「どのデータを、どのタイミングで、どのように取得するか」というデータ収集の設計から支援を行う。現場担当者へのヒアリングを通じて、音や振動の変化など熟練者が経験的に把握している情報も整理し、AI活用につなげる。さらに、異常検知後の通知や現場確認、メンテナンス要否の判断といった一連の保全業務の流れまで設計する。

監視工数75％削減のモデルケースを試算

同社が提示するモデルケースでは、設備の確認や異常有無の一次確認に1日60分かかっている場合、AIによる自動抽出によって人による確認時間を1日15分まで短縮でき、工数を75％削減できるとしている。

月20営業日の場合、月間工数は約20時間から約5時間となり、月約15時間、年間約180時間の削減余地がある。あわせて、異常の兆候を早期に捉えることで、交換部品の準備やメンテナンス時期の調整など突発的な設備停止を防ぐ対応にもつなげられるとしている。

なお、上記は業務効率化のイメージを示すためのモデルケースであり、実際の導入効果や予測精度は、設備の種類、取得データ、故障発生状況、運用方法等によって異なるとしている。

AI博覧会 Fukuoka 2026への出展と講演を予定

Co-Labo AIは、2026年9月30日（水）・10月1日（木）に開催される「AI博覧会 Fukuoka 2026」にゴールドスポンサーとして出展する。ブースでは製造業におけるAI活用をはじめ、AIエージェント開発や業務自動化などの取り組みを紹介する。

10月1日（木）11:00〜11:40には、代表取締役CEO 大塚空来がA会場に登壇し、「生成AIでどこまで内製する？〜業務のAI転換率で引く境界線〜」をテーマに講演を行う予定となっている。

• AI博覧会 Fukuoka 2026 公式サイト：https://aismiley.co.jp/ai_hakurankai/fukuoka-2026/
• お問い合わせ：https://www.colabo-ai.com/contact

本記事は株式会社Co-Labo AIの発表をもとに作成。

Dellows News編集部

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