システムのちょっとした変化を見逃さずに、大きな問題になる前に検知し対策する「予兆検知」。この記事では市場規模から導入するメリットや事例を紹介します。

予兆検知とは

予兆検知とは、工場内などでの機器が故障する前に「いつもと違う」状態をAIによって検知するシステムを指します。例えば、あらゆる機器は壊れる前に異音やデータの異常などの予兆を発することが少なくありません。

しかし、人間ではその予兆を全て捉えられるとは限らず、場合によっては予兆を見過ごすこともあるでしょう。対して、AIを使用した予兆検知システムは、機器の故障による操業停止などの事態を未然に防ぐ確率を飛躍的に向上させます。

予兆検知ソリューションの市場規模

予兆検知ソリューションの市場規模は2017年50億円ほどだったものの、2019年には140億前後まで上昇しています。2年間で市場規模が2倍以上に増加している状態です。そのため、世界中の企業は、予兆に対して人手に頼るのではなくAIと連動する予兆検知ソリューションを使用する動きに移行しつつあります。 また、市場の成長率に目を向けて参入する企業が今後増加する可能性も非常に高いといえるでしょう。

予兆検知をAI・機械で行うメリットとは

機器によってサービスや製品を提供している場合、機器の故障は企業活動に大きな損害を与えます。また、予兆検知を人力で行うことはほぼ不可能です。例えば、人によって管理する場合では、コストを割いても技術・感覚の違いがあるため、故障を避けることは困難です。 しかし、AIであれば予兆検知を人手に頼らず、些細な変化も検知することが期待されます。人が管理できない時間帯が発生してもAIであれば管理することができるでしょう。

予兆検知システムの仕組み

予兆検知のシステムは、機器のデータを蓄積したうえでAIが機械学習を行いデータの詳細な分析を行います。例えば、24時間365日稼働し続ける機器があったとしてもAIであれば、わずかな異常を感知することが可能です。 また、こうした異常検知のシステムは独自のアルゴリズムをつくり、システムに対して学習を重ねていくため、使用すれば使用するほどその精度を高めることができます。そして、異常と判定された場合であっても、それがどの程度の異常なのかをAIが判断できるようになるため、人員に対する負荷を著しく軽減することも可能です。 予兆検知システムは、コストを削減したうえで人のスキルや感覚に頼らない環境を作ることをサポートします。

予兆検知システム導入の事例

予兆検知システムは、既に様々な場面で活用されています。具体的な事例をみていきましょう。

ネットワーク通信会社の事例

通信サービスやクラウドサービスを提供する会社にとってネットワークは事業の根幹と言っても過言ではありません。しかし、人による管理によってそれらのネットワークを構成するための機器を全て管理することは困難です。 しかし、予兆検知システムを導入することによって予兆をとらえ、未然に機器の故障などのトラブルを防ぐことができました。実際に、トラブルに対処するための人員についても他の業務にリソースを割けるようになるなど、企業としてコストや時間を大幅に削減できています。 そのため、コストや時間を削減するために、予兆検知システムを導入することは非常に有効だといえるでしょう。