現場のDX推進や人手不足にお悩みではありませんか。

　本記事では、製造業やインフラ業界が抱えている「データのサイロ化」という課題に対し、生成AIとIoTを掛け合わせた最新の解決策について解説します。

　現場データを活用して業務変革を実現する具体的な手法や、先進的な導入事例をご紹介します。

1. 日本の製造現場で起きている課題とは？

　日本では2025年以降、生産年齢人口が急速に減少し、2050年にかけて約350万人の労働力が失われる「8がけ社会」が訪れると予測されています。製造業・建設業・交通インフラなどの現場では、熟練者の大量退職と若手不足が同時に進み、技術継承と労働力確保が難しくなることが大きな課題です。

　これまで現場では熟練者の経験や勘に依存した属人的な判断が中心で、ノウハウの形式知化が進んでいません。この構造のままでは、人口減少時代において事業を維持・成長させることは困難です。そのため、残りの労働力を補完するためにも、AIやロボットによる業務自動化が不可欠になります。

　近年は、音声・映像・触覚などを理解するマルチモーダルAIや、高度な物理作業を実行できるフィジカルAIが急速に進化しています。これらの技術を活用することで、属人的な判断の標準化や効率的な技術継承が可能となり、現場の生産性向上に大きく寄与します。

　こうしたAI・ロボティクスを最大限に活かすには、現場に散在するデータを整理・統合し、活用可能な形に整える“データ基盤”が不可欠です。

2. 製造業におけるIoTやDXの現場 深刻な3つの課題

　これまで多くの企業がDX推進に取り組んできましたが、データ形式が統一されないまま蓄積される「データのサイロ化」が発生しています。

　その結果、現在の製造業におけるIoTやDXの現場では、以下3つの深刻な問題が発生しています。

◎装置や拠点ごとでデータ形式がバラバラ

　現場で日々生成されるデータは、センサ値、機器ログ、画像データなど多岐にわたります。ところが、実際の現場では、これらの多様なデータが個別に保存され、データ同士がつながっていない（サイロ化している）状態になっていることが課題として挙げられます。

　例えば、ある工場ではセンサデータがCSVファイルとしてクラウドストレージ上に散乱し、命名規則も統一されていないため、必要なデータを探し出すこと自体が困難になってしまっています。

◎異常復旧対応に時間がかかる

　異常発生時の復旧対応においても課題が山積みです。アラート通知が届いたとしても、コントローラやセンサの種類が多岐にわたるため、それぞれの対応方法が異なります。

　その結果、現場担当者は膨大なマニュアルの中から該当する情報を探し出さなければならず、復旧までに多大な時間を要しています。

◎過去の異常・履歴情報にアクセスしづらい

　異常の履歴や過去の対応記録を探そうとしても、データが整理されていないため即座にアクセスできず、原因究明や報告書作成に余計な工数が割かれているのが実情です。

　これまでのIoTソリューション開発では、多大なコストと時間をかけて専用のUIやダッシュボードを開発してきましたが、現場の業務フローに合わず、結局は「見ない・使わない」システムになってしまうケースが散見されました。

　社内にさまざまなソリューションが乱立し、それらが連携せずに独立している状態では、真の業務効率化やデータ活用を実現することは不可能です。

　こうした「統合の不十分さ」が、現場のDXを阻む大きな壁となっています。

3. 現場データを企業の価値に変えるには？

　2章で挙げた課題を解決するためには、現場から取得したデータを一度「データレイク」に集約し、さらにそこから必要なデータを整理・統合した共通データベースを構築することが重要です。データを統合することで、散在していた情報を横断的に扱えるようになり、必要なデータを即座に見つけ出せる環境が実現します。

　この基盤が整うことで、データ活用のスピードと質が向上し、現場の改善から経営判断まで幅広い領域でデータを価値に変換できるようになります。

IoT統合プラットフォーム×AIで実現するデータ価値向上

　 IoT統合プラットフォームとAIを組み合わせて活用することで、データの価値は飛躍的に高まります。IoTプラットフォームがセンサや装置から収集したデータをリアルタイムに取り込み、AIがその膨大なデータを継続的に分析することで、従来は把握が難しかった変化や傾向を瞬時に可視化できるようになります。

　従来バラバラに散在していたデータが一元化されることで、個々の設備単位にとどまっていた改善活動が、ライン全体、さらには工場全体へとスケールするようになります。

　IoTとAIを組み合わせたデータ活用は、単なる現場改善にとどまりません。分析結果を経営層へタイムリーにフィードバックすることで、生産計画や品質戦略、設備投資の判断精度が向上し、企業全体の競争力強化につながります。

　つまり、IoT統合プラットフォーム×AIは、現場に眠るデータを“企業価値へ変換する仕組みそのもの”として機能することになるでしょう。

4. IoT統合プラットフォームを活用した導入事例と成果

　ここからはIoT統合プラットフォームを活用して現場の課題解決に繋げている一例として、MODEが開発したBizStackを活用した導入事例を紹介します。

　MODEのBizStackは、現場のセンサやデバイスと接続してデータを収集し、時系列データを含む情報を構造化・タグ付けして蓄積できる仕組みを持っています。複数拠点・多数デバイスのデータをダッシュボードで一元的に可視化でき、センサ接続からデータ活用までをワンストップで実現します。

全拠点のデータを一元監視

　ニチレイロジグループ本社様では全国約80拠点にある冷蔵倉庫の状態監視において課題を抱えていました。

　従来は拠点ごとに異なるベンダーの機器が導入されており、データフォーマットがバラバラであった為、複数の拠点を横断したデータの比較や分析が困難でした。また、機器の確認のために現地へ訪問する必要があり、多くの移動時間とコストがかかっていました。

　そこでBizStackを導入し、全拠点の機器データをクラウド上の共通フォーマットで一元管理する体制を構築しました。これにより、本社にいながらリアルタイムで全拠点のアラート情報や稼働状況を把握できるようになり、遠隔監視による業務効率化を実現しました。さらに、社員による現場への出向回数が削減されただけでなく、データに基づいた拠点間の比較分析が可能となり、設備保全の質も向上しています。

属人化の解消とデータの民主化

　パナソニック様では、再生可能エネルギー100％での稼働を目指す実証施設において、BizStack Assistantを活用しています。

　この実証は新しい取り組みであるため、発電や設備に関するノウハウが特定の技術者に属人化しており、データの確認や分析に時間がかかるという課題がありました。

　BizStack Assistantを導入し、稼働データやマニュアル、FAQなどのナレッジをAIに学習させることで、技術者だけでなく営業担当者なども簡単に情報を引き出せる環境を構築しました。

　「現在の蓄電池の残量は？」「先月の発電量のグラフを出して」といった問いかけに対し、AIが数秒で回答やグラフを提示してくれる為、データ分析にかかる工数が大幅に軽減されました。また、300件近いFAQを登録することで、98%以上という高い回答率を実現し、部署を超えた共通基盤として活用が進んでいます。

その他の活用事例

　上記以外にも、2025年大阪・関西万博におけるミスト演出の制御システムや、大手機械設備メーカにおける自社製品の遠隔メンテナンスサービスへの活用など、多岐にわたる業界で現場データを一元化するIoTプラットフォームの導入が進んでいます。

　建設現場におけるドローンとの連携や、メータ読み取りAIとの連携など、パートナ企業とのエコシステムを通じて、現場特有のニーズに合わせたソリューションが次々と生まれています。

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5. まとめ

　人手不足や技術継承といった深刻な課題に対し、AIデータ分析とIoTの統合は強力な解決策です。

　IoT統合プラットフォームやAIを活用することで、データのサイロ化を解消し、誰もが直感的に情報を扱える環境を整えることが出来ます。製造現場において、業務効率化だけでなく新たなビジネス価値の創出にも貢献します。

　現場変革のパートナとして、IoT統合プラットフォームを検討してみてはいかがでしょうか？

（編集者：安西滉樹）