不良要因の“原因”を可視化するAIで製造現場改善
- 2025年11月24日
- 読了時間: 19分
1. 不良要因の“原因”を可視化するAIとは？製造業の現場課題を読み解く
1.1 現場でなぜ「不良の原因」が特定できないのか
製造現場では、「なぜこの不良が発生したのか？」という問いに明確な答えを出せないことがよくあります。特に、不良が突発的に発生したり、再現性がない場合は、調査自体が難航しますよね。
データが分散していて連携されていない
設備ログ、作業者の報告書、品質検査結果など、情報がバラバラのシステムに点在しているケースが非常に多いです。
たとえば、ラインの停止情報は設備のPLCに、作業工程の異常は紙の日報に、品質情報は検査端末に…といった具合に、現場データが統合されておらず、全体像を把握するのが困難になります。
人の勘や経験に頼った属人的な対応
作業者や保全担当者の経験値に依存していると、知見が個人に留まりやすくなります。特に交代勤務や多拠点運営の現場では、知識の継承がうまくいかず、同じ不良が何度も繰り返される原因になります。
また、ベテランが退職した後に「どうやって対応していたのかが分からない」といった声が現場から上がることもあります。
「異常」と判断する基準が曖昧
何をもって「異常」とするかのルールが明確でない場合、不良の兆候を見逃してしまいます。
たとえば、温度や振動の微妙な変化を「許容範囲」と判断してしまい、結果的にそれが大きな不良につながるということも少なくありません。
こうした状況が続くと、次のような悪循環が起こりがちです。
対応が後手に回り、一次回答時間が長くなる
原因が曖昧なまま対策するため、停止時間が増える
有効な対策が打てず、不良率が下がらない
だからこそ今、「不良要因の“原因”を可視化するAI」が注目されています。
膨大なデータを統合・解析し、人間では気づけなかった因果関係を浮き彫りにすることで、再発防止や予兆保全につなげられるからです。
1.2 停止時間・不良率・対応遅れが招く3つのロス
製造現場で発生する「停止時間」「不良率の増加」「一次対応の遅れ」は、単なる作業トラブルにとどまらず、生産性全体に大きな損失をもたらします。目の前の不具合だけを直しても、本質的な問題を見落としてしまうと、さらに深刻なロスが積み重なってしまいます。
ここでは、よくある3つの代表的なロスについて見ていきましょう。
① 計画外のライン停止による生産ロス
ラインが突発的に止まると、予定されていた生産スケジュールにズレが生じます。1回の停止がわずか数分でも、1日数回繰り返されれば、1日の生産量が10〜15％落ちるケースもあります。
このロスが続くと納期遅延に直結し、顧客満足度の低下や取引機会の損失にもつながってしまいます。
② 不良品発生による材料・工程の無駄
不良品は、材料や時間、作業工数といったすべてのリソースを無駄にする要因です。
たとえば、最終工程で不良が見つかった場合、そこまでかかったすべてのコストがムダになります。さらに、再製造や再検査が必要になると、別の工程にも負担がかかり、全体の流れを阻害します。
③ 一次回答までの遅れによる現場の混乱
不具合や異常が起きたとき、対応が遅れることで現場全体が止まってしまうリスクがあります。
原因がはっきりしない、調査に時間がかかる、誰に聞けばいいか分からない…こうした状況が重なると、作業員の判断が止まり、現場が混乱します。一次回答が速ければ、その後の対策も迅速に進み、全体のロスを最小限に抑えられます。
つまり、KPIである「不良率・停止時間・一次回答時間」は、それぞれが現場の損失に直結する重要な指標です。
これらの数値を改善するには、表面的な対処ではなく、根本的な原因を把握し、予兆の段階で対応する仕組みが必要です。
1.3 不良要因の“原因”を可視化するAIがもたらす価値
従来の製造現場では、不良が発生してから原因を調査し、対策を立てるという「事後対応型」の運用が一般的でした。しかし、製造ラインの複雑化や人手不足の深刻化により、スピード感ある根本対策と予兆段階での対応が求められています。
こうした中で注目されているのが、「不良要因の“原因”を可視化するAI」です。
現場にある膨大なデータを使って因果関係を解明
センサー、設備ログ、作業記録など、現場には日々多くのデータが蓄積されています。
ただ、それらのデータは単体では意味を持ちません。AIがそれらを横断的に分析することで、
どの設備の異常が、どの工程の不良につながったのか
どの時間帯・作業条件で不良率が上がっているのか
といった人間の目では気づきにくい因果関係を見つけ出すことができます。
ナレッジと組み合わせることで再現性のある対応が可能に
さらに、現場の作業者が持つナレッジ（知見）をAIに学習させることで、単なる分析にとどまらず「実行可能な対応策の提示」まで踏み込めるのがポイントです。
例えば、「この異常パターンが見えたら、すぐに○○を確認する」というように、属人的な対応を定型化・仕組み化できるようになります。
KPI改善に直結するリアルタイムな意思決定が可能に
AIによる可視化が進むと、一次回答時間の短縮や、停止前の予兆検知による早期対応が可能になります。
これにより、
不良率の低下
停止時間の削減
対応スピードの向上
といった、現場KPIを直接改善できる環境が整います。
「見えなかった原因」が見えるようになることで、現場全体の判断力と対応力が大きく変わります。
2. 不良要因の“原因”をAIで深掘りするために必要な基本知識
2.1 不良解析と予兆保全の違いと関係性
製造現場でAIを導入する目的はさまざまですが、大きく分けて「不良の発生後に原因を特定する」か、「不良が起こる前に予測して防ぐ」の2パターンがあります。この2つはそれぞれ、不良解析と予兆保全と呼ばれています。
不良解析とは：「なぜ起きたのか？」を明らかにする
不良解析は、すでに発生した製品不良や工程トラブルについて、その根本原因を探るプロセスです。いわゆる「なぜなぜ分析（Why-Why分析）」や「FMEA」などもこの一種です。
AIを活用することで、これまで人が経験と勘で追いかけていた原因追及を、データにもとづいた客観的な分析へと置き換えることができます。複数の要素が絡むケースでも、統計的手法や機械学習によって、複雑な因果関係の可視化が可能になります。
予兆保全とは：「起こる前に気づく」ための仕組み
予兆保全（Predictive Maintenance）は、不具合や設備トラブルが発生する前に兆候を検知し、あらかじめ対応するための仕組みです。
たとえば、
振動・温度・音などの微細な変化
過去の停止パターンとの類似点
突発的な異常値の組み合わせ
といったサインをもとに、「そろそろ不具合が起きる可能性がある」とAIが判断します。
これにより、突然のライン停止を未然に防ぐことができ、計画的なメンテナンスや対応が可能になります。
「起きた後に学ぶ」「起きる前に防ぐ」——この両輪で現場のKPI改善に大きく貢献できるのが、AIによる不良要因の可視化の本質です。
2.2 製造現場で重視されるKPI：不良率・停止時間・一次回答時間
AIを活用して不良要因の“原因”を可視化する際、必ず意識すべきなのがKPI（重要業績評価指標）です。単にAIを導入することが目的ではなく、どの数値をどう改善するのかを明確にすることが成功のカギとなります。
特に製造業において、以下の3つのKPIは現場のパフォーマンスを直接左右します。
不良率：品質とコストのバランスを測る指標
不良率とは、生産された製品のうち不良品が占める割合のことです。
この数値が高くなると、材料費や作業工数のロスが発生し、コストが大幅に膨らむ要因になります。さらに、出荷後の不具合が発覚すれば、返品・修理対応や信頼低下といったリスクにもつながります。
AIはこの不良率を下げるために、「どの条件下で不良が増えるのか」「どうすれば再発を防げるのか」をデータから導き出す役割を果たします。
停止時間：生産効率を大きく左右するロス時間
設備やラインが停止している時間は、そのまま生産能力の損失に直結します。
「突発的な停止が多くて計画通りに進まない」「原因が分からず再稼働に時間がかかる」といった現場の声は少なくありません。停止時間を短縮するには、予兆を早く検知し、早期対応を行う仕組みが不可欠です。
AIは振動や温度などの微細な変化を捉えて、異常の兆候をリアルタイムに検出することで、事前のメンテナンスや対処を可能にします。
一次回答時間：現場のスピード感と信頼性を左右する
不良や異常が発生したときに「誰が・どのように」対応するかの初動が遅れると、影響範囲が広がってしまいます。
一次回答時間は、異常の報告から初動対応（判断・指示）までにかかる時間を指し、これが長引くほど、現場の混乱や対応の後手化を招く原因になります。
AIによって過去の事例やナレッジをもとに即時提案ができれば、「対応のスピードと的確さ」が大きく向上します。
この3つのKPIを常に意識することで、AI導入の効果が明確になり、現場全体の改善スピードも加速します。
2.3 なぜAIによるアプローチが効果的なのか
不良要因の“原因”を追求する手段はこれまでにも多く存在してきました。統計分析やQC手法、なぜなぜ分析、FMEAなどがその代表例です。
しかし、現代の製造現場では、製品や工程の複雑化、データ量の増加、リードタイムの短縮といった変化が進んでおり、人の判断や従来の手法だけでは限界が出てきているのが現実です。
こうした背景の中、AIによるアプローチが効果的である理由は主に次の3つに集約されます。
大量データを高速で処理・学習できる
製造現場では、センサーデータや稼働ログ、作業記録、品質検査結果などが日々膨大に生成されています。このようなデータをリアルタイムで取り込み、瞬時に分析・学習できるのはAIの大きな強みです。
しかも、単一の異常値に着目するのではなく、複数の変数間に潜む相関関係やパターンの変化を捉えることができます。
人では見逃してしまう因果関係も発見できる
不良や異常の原因は、単純な「これが悪かった」だけでは説明できないことが多く、複雑な条件が絡み合って発生するケースがほとんどです。
AIは、統計的な偏りや非線形な関係性を含めて学習できるため、人間では見逃してしまうような微細な因果構造も浮き彫りにできます。
たとえば、「特定の作業者 × 特定の材料 × 湿度の高い日の午前中に不良が多い」といった多条件の組み合わせも自動で検出可能です。
知識の属人化を防ぎ、再現性ある判断を提供できる
ベテラン作業者の勘や経験に依存していた判断も、AIがナレッジとして学習し、誰が操作しても同じレベルの判断ができる状態にすることが可能です。
これにより、「その人がいないと原因特定ができない」といった属人化を回避し、再現性のある対応が実現できます。
AIによる分析は、単なる自動化ではなく、「現場の判断力を底上げする仕組み」なのです。
3. 不良要因の“原因”を見える化するには、現場データとナレッジの融合がカギ
3.1 活用すべきデータ：センサーデータ、設備ログ、過去の異常記録
不良要因の“原因”を可視化するためには、現場に存在する複数の種類のデータを組み合わせて使うことが重要です。それぞれのデータは単体では限界がありますが、組み合わせることで因果関係が見えてきます。
特に活用価値の高いデータは次のとおりです。
センサーデータ 温度、圧力、振動、湿度などリアルタイムで取得される数値。予兆検知に有効。
設備ログ 設備の稼働状況、アラート履歴、保守履歴など。停止や異常のタイミングを把握可能。
品質検査結果 製品の合否、寸法測定、外観検査など。不良の発生状況と傾向がわかる。
過去の異常記録 発生日時、原因、対応方法などの履歴。AIが学習しやすい貴重な教師データとなる。
これらのデータを統合・整理することで、初めてAIによる可視化が機能します。
3.2 作業者ナレッジをどう活かす？：暗黙知の構造化と共有
AIだけでは、不良の“現場感”まで把握するのは難しい場合があります。だからこそ、ベテラン作業者の経験や判断基準といった「ナレッジ」をデータ化し、AIと連携させることが重要です。
特に意識したいナレッジ活用のポイントは次の通りです。
作業者の判断基準を言語化する 異常と判断する勘所や、手作業の調整ポイントなどをテキスト・音声で記録。
過去の対応記録を整理してテンプレート化 トラブルへの対応手順や成功例を形式化すれば再現性が高まる。
ナレッジ共有ツールとAIを連携 Q&A形式やマニュアルデータをAIに学習させることで回答精度が向上。
教育・引き継ぎにも活用可能 新人教育や属人化解消にもつながる副次的効果も期待できる。
人の経験とデータを融合させることで、より現実的な不良要因の可視化が実現します。
3.3 データ前処理と統合時の注意点
AIが正確に不良要因の“原因”を可視化するためには、データの質が非常に重要です。どれだけ高度なAIでも、整っていないデータでは正確な分析ができません。
特にデータをAIに渡す前の「前処理」と「統合」の段階で注意すべきポイントは以下の通りです。
欠損値・異常値の補完や除外 センサー故障や人為的なミスで空白になっているデータはAI学習の妨げに。
フォーマットの統一 日時の形式や単位の違い（例：℃と℉）が原因で、統合時にエラーが発生しやすい。
データのタイムスタンプを揃える センサーや設備ログのタイミングがずれていると因果関係の分析がズレてしまう。
人が記入したデータのばらつきを整える 手書き報告や自由記述欄は表記揺れが多く、自然言語処理などで対応が必要。
前処理は「面倒だから後回し」にせず、最初に丁寧に取り組むことでAIの精度が格段に上がります。
4. 不良要因の“原因”をAIで分析・予測する仕組みとは
4.1 機械学習による異常検知と根本原因分析
不良要因の“原因”をAIで分析する上で、機械学習は現場データからパターンや異常を自動で学習し、原因を特定する強力な手段です。複数の要素が絡む不良も、過去のデータから傾向を見つけ出すことが可能です。
主な手法と特徴は以下の通りです。
教師あり学習 過去の正常・異常データを学習し、新しいデータが異常かどうかを判定。再現性の高い判定が可能。
教師なし学習 データのパターンから外れ値を検出し、未知の異常を発見。突然の設備トラブルに対応できる。
回帰分析・分類モデル 特定の条件下で不良が発生する確率を予測。原因要素の影響度も可視化できる。
因果推論との組み合わせ 単なる相関ではなく、原因と結果の関係性を分析。根本原因の特定に役立つ。
これにより、従来は属人的に行っていた原因特定が、データに基づく客観的な判断に置き換わります。
4.2 生成AIでナレッジの自動展開と可読性向上
AIによる分析結果を現場で活用するには、分かりやすく提示することが重要です。生成AIを活用することで、分析結果やナレッジを自動で整理・文章化し、現場で即座に活用できる形にできます。
主な活用方法は以下の通りです。
分析結果の自動レポート生成 異常箇所や原因候補を文章化し、管理者や作業者がすぐ理解可能。
手順書や対応マニュアルの自動更新 過去の対応履歴を学習し、最新の対応方法を反映したマニュアルを生成。
ナレッジ検索の精度向上 自然言語で質問すると、関連する過去事例や対応策を瞬時に提示。
可視化データの解説文生成 グラフやダッシュボードの意味を文章で説明し、直感的に理解できるようにする。
生成AIを組み合わせることで、AI分析の成果を現場で活かしやすくなり、属人化せず誰でも迅速に判断できる環境が整います。
4.3 モデル学習に必要なデータの質と量
AIモデルが不良要因の“原因”を正確に予測するには、データの質と量が非常に重要です。質の低いデータや偏ったデータでは、正確な分析や予測はできません。
ポイントは以下の通りです。
正確で一貫性のあるデータ センサー値や作業記録が誤っていると、モデルの判断精度が低下。
十分な量のデータ 異常データは通常少ないため、過去の事例を可能な限り集めることが重要。
多様な条件のデータ 季節変動やラインごとの違い、作業者の違いなども学習に含める。
ラベル付きデータの活用 不良か正常かなどのラベルがあるデータは、教師あり学習で精度向上に直結。
データの質・量を確保することが、AIによる不良要因可視化の成否を決めます。
4.4 モデル選定と評価指標（精度・再現率など）
不良要因の“原因”を可視化するAIでは、目的に応じたモデル選定と適切な評価指標の設定が成功のカギです。単に精度の高いモデルを選ぶだけでなく、現場の実務に即した指標を重視する必要があります。
重要なポイントは以下の通りです。
モデルの種類に応じた適用範囲 異常検知向け、分類向け、回帰向けなど、用途に応じて最適なモデルを選択。
精度（Accuracy） 全体の判定の正確さ。単純な誤判定の影響を把握する指標。
再現率（Recall） 異常や不良を見逃さない能力。見逃しが許されない工程で重要。
F1スコア 精度と再現率のバランスを評価。現場での実用性を測る指標。
説明可能性（Explainability） AIがなぜその判断をしたのかを理解できること。現場の納得感や改善策提示に必要。
モデルの選定と評価指標を正しく設定することで、AI導入の効果を最大化できます。
5. 不良要因の“原因”を可視化するAIの導入ステップとKPI改善の流れ
5.1 PoC設計：スモールスタートで効果測定
AIを導入する際は、いきなり全ラインで運用するのではなく、小規模でのPoC（概念実証）から始めることが成功のポイントです。効果を測定しながら進めることで、リスクを最小化できます。
PoC設計で押さえるべきポイントは以下の通りです。
目的とKPIを明確にする 不良率・停止時間・一次回答時間のどれを改善したいかを定義。
対象ライン・工程を限定する データが取りやすく、影響を最小化できる範囲で実施。
期間と評価方法を設定 通常1〜3か月程度で成果を測定。改善幅やROIを確認。
現場との連携体制を構築 担当者がAIの結果を理解し、実務に反映できる体制を作る。
結果をもとにスケール判断 PoCで得た知見を次の本格導入に活かす。
スモールスタートで効果を確認することで、AI導入の失敗リスクを抑え、現場に合った改善策を見つけやすくなります。
5.2 KPIに基づいた評価と導入判断
PoCを実施した後は、KPIに基づいて成果を評価し、本格導入の判断を行うことが重要です。数値で成果を確認することで、現場も導入の意義を理解しやすくなります。
評価と判断のポイントは以下の通りです。
不良率の改善幅 PoC期間中にどれだけ不良率が低下したかを確認。
停止時間の削減効果 ライン停止の頻度や時間がどれだけ減ったかを測定。
一次回答時間の短縮 不具合発生から初動対応までの時間を比較し改善度合いを評価。
ROI（投資回収期間）の見積もり PoCにかかったコストと効果を照らし合わせ、投資対効果を計算。
現場の運用適性 AIの提案が現場で実際に活用できるか、操作性や理解度もチェック。
KPIで定量的に評価することで、次の段階に進むべきか、改善が必要かを明確に判断できます。
5.3 本番環境へのスケールアップと展開方法
PoCで成果が確認できたら、本番環境への展開に移行します。ここでは対象ラインや工程を拡大し、AIの分析・可視化を全体に適用します。効果を最大化するためには、段階的に進めることが重要です。
展開時のポイントは以下の通りです。
対象範囲の段階的拡大 最初はPoC対象ラインから、徐々に他ライン・他工程に拡大。
データ連携と前処理の標準化 全ラインでデータ形式や前処理ルールを統一し、AI精度を維持。
現場担当者への教育とサポート 操作方法や判断基準を理解してもらい、現場定着を促進。
KPIのモニタリング体制の構築 不良率、停止時間、一次回答時間をリアルタイムで監視。
改善ループの運用 AIの予測結果や現場フィードバックを定期的に見直し、モデル精度を維持。
段階的なスケールアップと継続的な運用改善で、現場全体のKPI改善を着実に進めることができます。
5.4 導入後の運用と改善ループの作り方
AIを導入した後も、放置せず継続的に運用・改善することが重要です。現場の状況やデータの変化に応じて改善ループを回すことで、KPI改善効果を最大化できます。
運用と改善のポイントは以下の通りです。
定期的なデータ更新とモデル再学習 新しい不良データや設備の変更に対応するため、モデルを定期更新。
KPIモニタリングとフィードバック 不良率、停止時間、一次回答時間を常時監視し、異常があれば改善策を実施。
現場からのフィードバック収集 AI提案が現場で実際に有効か、操作性や理解度を確認。
改善策の反映と共有 成功事例や改善方法をナレッジ化し、全ラインや担当者に展開。
定期的な評価会議の実施 KPI達成度やモデル精度を確認し、必要に応じて運用ルールを調整。
導入後も継続的な改善ループを回すことで、AIが現場の判断力と生産性を持続的に支える仕組みになります。
6. 不良要因の“原因”を可視化するAI導入を支えるNewFanの強みとは
6.1 戦略的なPoCで成果を見極める開発プロセス
NewFanでは、スモールスタートでPoCを実施し、成果を定量的・定性的に評価することで、リスクを抑えながら導入効果を最大化できます。
KPIを明確化し、不良率・停止時間・一次回答時間の改善を評価
PoC結果をもとに本格導入の可否を判断
小規模での実証により、現場負荷や運用リスクを最小化
6.2 業界特化の課題に応える柔軟なAIソリューション
製造業の工程やラインの特性に合わせた、オーダーメイド型AIソリューションを提供。
機械学習による異常検知と予測モデル構築
生成AIでナレッジの整理・レポート自動化
各業界・工程特有のデータや条件に対応可能
6.3 導入後も継続支援、運用改善までワンストップ
NewFanは導入後も現場に寄り添い、運用改善やKPI維持を支援します。
定期的なモデル再学習・精度改善
現場担当者への教育・ナレッジ共有
KPI監視と改善策の提案、現場定着まで支援
このように、PoCから運用改善までワンストップでサポートできる点が、NewFanの大きな強みです。
7. まとめ
AIによる不良要因の可視化を導入すると、現場の判断力と対応速度が大幅に向上し、KPI改善が具体的に実感できます。
主な変化は以下の通りです。
不良率の低下 原因が明確になることで、再発防止策を迅速に実施可能。
停止時間の削減 予兆保全により、突発停止やラインダウンを未然に防止。
一次回答時間の短縮 AIによる原因候補の提示で、現場の初動対応がスムーズに。
属人化の解消 ベテランの経験をAIに学習させることで、誰でも再現性のある対応が可能。
現場の判断力向上 データとナレッジが統合され、根拠のある意思決定ができる環境に。
このように、現場全体でAIを活用することで、不良率・停止時間・一次回答時間といった重要KPIの改善が可能になり、現場の生産性と信頼性が向上します。
不良要因の可視化と現場改善ならNewFanにお任せください
製造業向けに特化したAIソリューションで、不良解析や予兆保全をワンストップでサポートします。PoCから本番運用まで現場に合わせた導入支援が可能です。 詳細は公式サイトでご確認ください。
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