予知の先にある「処方的保全」と「自律型保全」へのロードマップ

TDK株式会社　Edge AI BD 主事　大橋 渉 氏

このほど、製造現場の生産性向上、技術継承、品質管理強化をテーマに、第一線で活躍する講師が、先進的な取り組み事例と最新ソリューションを紹介する「ものづくり AI カイゼン FRONTLINE 2026」（ものづくりドットコム主催）が開かれ、TDK株式会社の大橋渉氏がメンテナンス DX を推進するソリューションについて紹介した。

熟練工の「匠の技」をデジタルで継承

私はこれまで、携帯電話部品の設計や生産現場の対応、IoT機器のファームウェア設計などに携わってきたが、現在はハードウェアとソフトウェアの両面に精通するエンジニアとして予知保全^※1ソリューションの技術サポートや導入提案を担当している。
TDKは1935年に磁性材料フェライトの工業化を目的に設立され、現在は受動部品やセンサー、エナジー応用製品などを幅広く展開する、連結売上高約2.2兆円規模の企業だ。
いま、製造現場は「人の崖」という深刻な危機に直面している。過去20年間で若手就業者は大幅に減少し、一方で高齢就業者が増加した。日本の高品質なものづくりを支えてきたのはベテランの「経験・感・匠の技」だが、機械の音や振動の違和感を察知する高度な能力が、大量退職とともに現場から失われようとしている。これからは、人が機械を世話する時代から、機械が自ら健康状態を語り、人間に助けを求める時代へと転換しなければならない。

計画外ダウンタイムの損失をゼロへ

製造業における計画外のダウンタイム^※2は、業界平均で1時間あたり約1,900万円もの損失を招くといわれている。ラインが止まることは単なる生産減にとどまらず、人件費をはじめ、材料廃棄ロスや顧客信用の失墜といった甚大なコストを伴うため、設備保全は現場の活動ではなく、経営リスク管理そのものだといえる。
従来の「壊れてから直す（事後保全）」や「時間で区切る（予防保全）」から、AIを活用して故障の予兆を捉える「予知保全」へのシフトが、これからの製造業の最重要課題となると考えている。
また、予知保全は、脱炭素（GX^※3）の観点からも極めて有効だ。劣化したモーターは摩擦抵抗が増え、知らず知らずのうちに電力を浪費する。適切に予兆を捉えてベストな状態を保つことで、エネルギー効率を最大15〜20%改善できるというデータもある。設備の健全性を監視し最適化することは、CO2削減に直結する効果の高いアクションだといえる。

エッジAIと高性能センサーの融合

TDKが提供する「edge RX」は、こうした課題に応えるトータルソリューションだ。最大の特徴は、現場（エッジ^※4）でデータを解析する「エッジファースト」の設計にある。膨大な振動データをすべてクラウドに送ると通信コストが膨大になるが、現場で解析して必要な結果だけを送ることで、データ量を99%削減できる。また、生データを外部に出さないため、セキュリティ面でも安全な運用が可能だ。edge RXは、素材から開発するTDKの技術により、目に見えない微小な変化を捉え、数ケ月先の故障予知をも可能にする。
Edge RXには自動化された機械学習（オートML・自動機械学習^※5）が搭載されている。システムが機械の正常な状態を自動学習し、その機械固有の癖を加味して異常を検知するため、専門家がいなくても高度な診断が可能だ。
設置も容易で、バッテリー駆動のワイヤレスセンサーを既存の設備に取り付けるだけで、すぐに運用を開始できる。TDK自社工場の事例では、ガイドローラーの点検に導入した結果、適切なタイミングでの保全が可能となり、年間500万円の費用対効果が見込まれている。

自律型保全とAIエージェントの未来：人間を修理から解放する製造業の将来像

予知保全の先には、AIが最適な対処法を提示する「処方的保全」や、機械が自律的にパラメーターを調整して寿命を伸ばす「自律型保全」の世界が待っている。さらに、AIエージェントと対話しながら「第2ラインの調子はどう？」、「交換手順を教えて」といったやり取りができる未来もすぐそこまで来ている。
まずはボトルネック工程のモーター1つから始め「見えなかったものが見える」体験を現場と共有することが、製造業の未来を切りひらく第一歩になると考える。

「edge  RX」の詳細はこちらから

【用語解説】
※1. 予知保全：機械が故障する前のわずかな兆候を捉えて、適切な時期に修理を行うメンテナンス方法。
※2. ダウンタイム：故障や点検のために機械や生産ラインが止まっている時間。
※3. GX（グリーントランスフォーメーション）：環境に配慮し、エネルギー効率を上げることで経済成長を目指す取り組み。
※4. エッジ（エッジコンピューティング）：現場の機器のすぐ近くでデータを処理する仕組み。通信量や時間のロスを減らせる。
※5. オートML（自動機械学習）：AIの作成をコンピューターが自動で行う技術。専門知識がなくてもAIを活用できる。