製造業のAI事例756件を数えたら、設備保全はたった43件だった — 一番効く場所が一番手つかず

製造業の生成AI活用事例、756件。そのうち設備保全・設備診断は43件、全体の約6%でした。設備保全を7年やった人間として、この数字は「保全にAIが効かない」という意味ではないと断言できます。むしろ逆で、一番効くはずの場所が、一番手つかずで残っている。今日はその理由と、明日からの入り方を書きます。

① 事実

ものづくり新聞（株式会社パブリカ）が2026年7月17日、自社の「製造業DX事例データベース」から生成AI関連の事例756件を抽出・分類した結果を公表しました（調査時点: 2026年6月末）。業務領域別の上位と下位はこうです。

• 経営・全社ナレッジ活用: 243件（最多）
• 生産現場・工場運用: 130件
• 設計・開発・エンジニアリング: 83件
• 保全・設備診断: 43件（全体の約5.7%）
• 品質管理・検査: 33件

※このデータは「世の中に公開された事例の件数」であり、実際に現場で行われている取り組みの件数ではありません。公表されにくい領域ほど件数が少なく出る点には注意が要ります。

出典: 株式会社パブリカ プレスリリース（2026年7月17日）　／ ものづくり新聞 解説記事

② 現場の目 — AIに読ませるものが、そもそも無い

なぜ保全が手つかずか。理由ははっきりしています。保全の判断材料が、そもそもデータになっていないからです。経営・全社ナレッジ活用が243件で最多なのは当然で、社内規程も議事録も稟議書も、最初からWordとPDFで存在している。AIに読ませる材料がすでに揃っています。

一方で保全の現場はどうか。「この異音が出たら、まずカップリングを疑う」「夏場のこの号機は温度が上がりやすいから、しきい値どおりに止めると余計に止まる」— こういう判断は、点検記録のどこにも書かれていません。ベテランの頭の中にしかない。だから、AIに読ませるものが無い。

よくある誤解は「ベテランの技術をAIに引き継がせよう」という発想です。これは順番が逆で、まずベテランの判断を文字にする工程が先に要る。AIはその文字を覚えて呼び出す係であって、頭の中を吸い出す装置ではありません。そして現実には、この「文字にする」工程で止まる。ベテラン本人は忙しいし、言語化は本業ではないし、正直「わざわざ書くほどのことじゃない」と思っている。ここが最大の落とし穴です。

ただ、順番を逆にすると急に進みます。ベテランに「書いてください」と頼むのではなく、トラブルが起きた直後にAI相手に3分しゃべってもらう。しゃべった内容をAIが手順書の形に整える。ベテランは書いていない。しゃべっただけ。これなら現場は動きます。43件という数字は、この順番に気づいた会社がまだ少ない、ということだと読んでいます。

③ 私自身が、この43件の空白側にいた

今回は実験ではなく、自分の話を書きます。保全をやっていた頃、駆動モーターの異音でモーターの故障を疑い、当てたことがあります。振り返って気づくのは、あのときの「この音ならモーター」という判断が、点検記録のどこにも残っていないことです。私は書きませんでした。書く欄もなかったし、書くほどのことだと思っていなかった。

つまり②で書いた「ベテランは忙しいし、言語化は本業ではないし、わざわざ書くほどのことじゃないと思っている」は、他人の話ではなく当時の私そのものです。あの判断を音声で3分しゃべって残しておけば、次に同じ音を聞いた誰かは、モーターから疑い始められた。43件という空白は、こうやって現場の数だけ積み上がってきたのだと思います。

④ 数字への翻訳

「暗黙知が文字になっていない」コストを、止まっている時間で数えます。仮定: 従業員30名の製造業、突発停止が月4回、1回あたり原因の切り分けに平均45分（ベテランへの電話・到着待ち含む）、保全担当の時給2,500円換算。

• 人件費ベース: 45分×月4回=月3時間 → 年36時間 → 年9万円
• ライン停止の損失ベース: 停止1時間の損失を3万円と置くと、月3時間×3万円=月9万円 → 年約108万円
• 手順書化で切り分けが45分→20分になれば、停止損失ベースで年約60万円の圧縮

※停止1時間=3万円は業種・ラインで大きく変わります。自社の数字に必ず置き換えてください。切り分け時間はゼロにはなりません。「ベテランを待つ時間」が減るだけ、と見るのが妥当です。

⑤ 明日やるなら

次に設備が止まったとき、原因が分かった直後に「何を見て、何をどう判断したか」をその場でスマホに3分吹き込む。書かなくていい、しゃべるだけ。まずは1件だけ貯めてください。