IFSが示す、産業用AIに任せ始めた「5つの仕事」海外実例から見る現場の変革

役立つ社畜リリース

2026.08.28

設備の故障を予測する「予知保全」

AIがセンサーデータ、保守履歴、過去の故障パターン、稼働環境などの情報を継続的に解析することで、計画外のダウンタイムを未然に防ぐ取り組みが広がっています。英国の蒸留メーカーであるWilliam Grant & Sons社では、緊急対応が全修理の38％を占めていた状態から、設備停止前に計画的に対応する体制へ移行し、年間840万英ポンドのコスト削減を見込んでいます。

現場の技術者を支援する「初回修理成功率の向上」

AIは、技術者のスキル、部品在庫、SLAの優先順位、資産の履歴、既知の故障パターンといった情報を統合し、作業に向かう前の技術者へ必要な情報を提示します。これにより、一度の訪問で修理を完了できる確率が高まることが期待されます。資源回収・選別ソリューションを提供するTOMRA North America社では、85,000件に及ぶ設置拠点全体で、この取り組みにより初回修理成功率が84％から97％まで向上しました。

状況の変化に対応する「動的な計画の見直し」

受注状況や部品供給、設備の稼働状況が刻々と変化する中で、AIが現時点の制約条件のもとで実行可能な最善の選択肢を提示し、計画担当者の意思決定を後押しします。スプリングワイヤー製品を手がけるSuzuki Garphyttan社は、AIを活用した需要予測とスケジューリングにより、6か国の拠点で50％の生産性向上を見込んでいます。

環境目標の根拠を示す「サステナビリティの説明責任」

現場のオペレーションデータをリアルタイムでサステナビリティの成果に結びつけることで、環境目標や実績を根拠のあるデータで説明できるようにする取り組みも進んでいます。英国の施設・衛生サービス企業であるPHS Group社では、AIの活用によりエンジニア約700名の移動時間を35％削減し、二酸化炭素排出量の削減にもつなげています。

ベテラン技術者の知見を次世代へつなぐ「技能継承」

熟練技術者が持つ専門知識をAIで蓄積・共有し、次世代の人材に引き継ぐ取り組みも始まっています。包装資材メーカーのCheer Pack/CDF Corporation社では、この仕組みの活用により年間150万米ドルのコスト削減を見込んでいます。影響を受けた従業員は解雇されるのではなく、全員がより高度なスキルを必要とする業務へ配置転換されています。

IFSは、産業用AIのリーディングプロバイダーとして、今後も顧客の現場における意思決定を支援し、産業界全体の生産性、効率性、持続可能性の向上に貢献していくとしています。

このメディアアラートは、IFS Blogに掲載された以下の英語記事の内容を基に、日本市場向けに編集・要約されたものです。