10秒で原因特定！ダイキンと日立が仕掛ける“AI故障診断”

2025年06月18日 10:582025年05月10日 08:36

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この記事でわかること	生成AIによる故障診断の仕組みと活用方法ダイキン×日立による導入事例とその効果導入メリットと現場運用での注意点
この記事の対象者	製造業で現場の業務改善を考えているマネージャー設備保全・トラブル対応の業務に関わる担当者 AI活用によるDXを検討する経営層
効率化できる業務	故障原因の特定：最短10秒で対応可能（従来比80％短縮）診断報告作成：手入力を不要にし、作業時間を約70％削減技術継承：新人でも即対応可能なため、教育時間を約50％カット

設備トラブルの原因、10秒で特定⁉
そんな未来が、もうすぐ“当たり前”になるかもしれません。

2025年4月、空調機器大手のダイキン工業と、総合電機の雄・日立製作所が、生成AIを活用した新たな故障診断システムを発表しました。
現場の写真と簡単なテキストを入力するだけで、AIが瞬時に原因を分析し、対応策まで提案してくれるという画期的な仕組みです。

これにより、従来1時間以上かかっていたトラブル対応が、なんと最短10秒に短縮される可能性も。
人手不足や技術継承の課題を抱える製造業にとって、まさに“救世主”といえる技術です。

本記事では、この生成AI診断の仕組みから、導入のメリット、現場での活用方法、さらには注意点や今後の展望までを徹底解説します。
「うちの現場にも使えるかも…」そう思った方、今こそチェックです！

生成AIが診断を変える！ダイキン×日立の挑戦とは？

たった10秒で故障の原因がわかる⁉
そんな未来が、すでに現実になりつつあります。

製造業では、機械の不具合や設備のトラブルが発生した際、原因の特定に多くの時間と人手がかかっていました。でも今、その常識を打ち破るのが「生成AI」の技術です。

ダイキンと日立がタッグを組み、現場で使えるAI診断システムを開発。これまで経験豊富なベテランしかできなかった「異常の早期特定」を、誰でもサクッとできるようにしちゃいました。

ダイキン・日立の取り組み：企業連携の背景と目的

このプロジェクトの背景には、製造現場が抱える慢性的な課題があります。
特に、設備保全に関する「属人化」と「技術継承の難しさ」は深刻です。

そんな中、空調機器に強いダイキンと、制御システムやIoTに強い日立が連携。
両社の強みを活かして、設備診断における「AI＋現場ナレッジ」の融合を図りました。

・生成AIが作業者の説明文と現場画像を解析
・過去の事例データを元に原因と対策を提示
・対話形式で質問すれば、その場で回答も可能

まさに、“人を支えるAI”として実用化が進んでいるのです。

なぜいま故障診断にAIなのか：製造業の人材不足と効率化ニーズ

今、製造業ではベテラン技術者の引退が相次ぎ、設備保守のノウハウが失われつつあります。
しかも新しい人材の確保も難しく、現場の負担は増す一方…。

そんな状況を打開するのがAIの力なんです！

・熟練者に頼らず、誰でも操作できる診断AI
・作業マニュアルを超えた“実戦的な答え”を即時提供
・入力後、最短10秒で原因を提案＝対応スピード爆上がり

こうした効率化のインパクトは、生産性だけでなく「安心感」にもつながります。
AIの導入は、単なる技術革新ではなく、働き方そのものを変える可能性を秘めているんです！

故障診断の従来手法とAI導入後の違い

「時間がかかる」「人にしかできない」──
そんな従来の故障対応の常識が、大きく変わろうとしています。

ダイキンと日立がタッグを組んで開発した生成AI診断システムは、設備のトラブル対応をスピーディーかつ再現性のあるプロセスへと進化させました。
ここでは、過去の課題とAI導入後の変化、そして実際の診断フローについて詳しく見ていきます。

旧来の課題：経験依存・マニュアル確認・属人化

これまでの故障診断は、現場のベテランが五感を駆使して行う“職人技”が主流でした。
モーター音の変化やにおい、わずかな振動に気づくといった、まさに経験に頼る対応です。
しかし、こうした対応は個人のスキルに依存しており、誰でもすぐに再現できるわけではありません。

問題が起きるたびに分厚いマニュアルをめくって確認しなければならず、その都度作業が中断することもしばしば。
さらに、ベテランの暗黙知が文書化されておらず、「あの人がいないと対応できない」といった属人化も根深い課題でした。
こうした非効率な運用は、教育コストの増加や業務の属人化を招き、企業全体の対応力にムラを生み出していたのです。

AI導入での変化：10秒で原因特定、診断時間が最大80％短縮

生成AIを導入することで、故障診断は一気にスピード化・標準化されました。
作業者が症状をテキストで入力し、現場の写真を添付するだけで、AIがわずか10秒で原因を提案してくれます。
このシステムなら、誰が操作しても同じレベルの診断結果が得られるため、対応品質のバラつきもなくなります。

従来1時間かかっていた診断作業が、AI導入によって10分以下に短縮されるケースも珍しくありません。
診断結果はすぐに作業レポートとして出力でき、チーム内での共有や引き継ぎもスムーズに。
スピード・正確性・記録性の三拍子がそろったこの変化は、現場のストレスを軽減し、生産性にも大きく貢献しています。
時間的・人的コストを大幅に削減できるという意味でも、導入効果は絶大です。

対応の流れ：現場写真＋テキスト入力→診断レポート生成

生成AIによる故障診断のプロセスは、とてもシンプルかつ合理的です。
まず作業者が、トラブルの症状を文章で入力します。
たとえば「異音がしてファンが停止した」など、自然な言葉でOKです。
次に現場の写真をスマホなどで撮影し、AIにアップロードします。

AIはその情報をもとに、過去の故障データと照合して、最も類似した事例を特定します。
その上で、考えられる原因・対処方法・必要な部品までを自動で提案。
最後に、診断結果は簡潔なレポートとして出力されるため、そのまま業務記録や報告書にも活用できます。

この一連の流れがすべて数十秒〜数分で完了し、複雑な操作や判断を必要としないのが最大の魅力です。
現場にいる誰もが「迷わず動ける」ようになることで、対応力は一段と強化されていきます。

続いては、「AI診断によってどんなビジネス効果が得られるのか？」について深掘りしていきます！

AI故障診断の導入メリットとビジネス効果

「AIを導入して良かった！」
そう思える理由は、スピードだけじゃありません。

生成AIによる故障診断は、単なる業務の効率化を超え、組織全体の底上げにもつながります。
ここでは、3つの視点から導入メリットをチェックしていきましょう。
現場の課題と経営視点、どちらにも刺さる効果が満載ですよ！

対応スピードの向上：生産ライン停止の時間短縮

製造現場では、機械が止まるたびに大きな損失が発生します。
一部の部品トラブルが全体の工程を止めてしまうことも珍しくなく、対応の遅れがそのまま売上や納期に影響することも。
そんな中、生成AIによる診断システムは、異常発生からわずか10秒で原因を特定し、適切な対処方法まで提示してくれます。
これにより、作業者は迷わず次のアクションに移れ、設備の復旧にかかる時間を大幅に短縮できるようになりました。

従来はベテラン技術者の判断に頼っていた「初動の遅れ」がなくなり、誰でも即座に対応できる点も魅力です。
トラブルが発生した瞬間から、AIが“最短ルート”での解決を支援してくれるので、生産性への影響を最小限に抑えられます。
結果として、設備停止による機会損失や製品ロスも大きく減少することが期待されています。

教育・マニュアルレスな運用：新人でも即時対応可能

現場に新人が配属されたばかりの頃、トラブルが起きたらどう対応するか不安になりますよね。
従来の故障対応では、膨大なマニュアルを確認しながら作業しなければならず、結果として現場のストレスやミスの原因になっていました。
しかし、AI診断があればその流れが一変します。

症状を入力し、写真をアップするだけで、AIが瞬時に原因と対応策を教えてくれるため、知識が浅い作業者でも安心して対応に臨めます。
これにより、教育期間を大幅に短縮できるだけでなく、OJTや個別指導の負担も軽減されます。
また、AIが提供するフィードバックは常に一定の質を保つため、教える人によって伝え方がブレることもありません。
マニュアルに頼らず、実践的な判断がその場で得られる環境は、新人の自信と成長にもつながります。

さらに、教育を受けたことがそのまま“診断操作”に直結する仕組みのため、現場配属からすぐに戦力として活躍できるようになるのも大きなメリットです。

全社最適化：ノウハウの言語化・ナレッジ共有の自動化

生成AIの強みは、その場限りの“対応”にとどまらず、ナレッジを蓄積し、組織全体の資産として活用できる点にもあります。
たとえば、AIが記録する診断結果やトラブルの履歴は、自動的に社内データベースとして構築され、次回以降の対応に活かされる仕組みになっています。

これまでベテランだけが持っていた“経験値”を、文章やレポートというかたちで可視化し、誰でも再利用できるのは非常に画期的です。
部署や拠点をまたいで情報を共有できるため、全社レベルでの対応品質が底上げされるのも魅力のひとつです。
また、よくあるトラブルパターンや改善履歴が蓄積されれば、AIがそれらを学習し、より高度な予測診断も可能になります。

このようなノウハウの言語化と自動共有の仕組みは、属人化のリスクを減らし、組織としての“記憶力”を高めてくれます。
知見が集まり続ける環境があることで、組織はどんどん強くなっていくのです。

次は「生成AI診断の仕組み」へと進みます。どう動いているのか、あなたも気になりませんか？

システムはどう動く？生成AI診断の仕組みを解説

「どうしてそんなに早く判断できるの？」
そう思った方、仕組みを知れば納得です。

生成AIによる診断は、単なる情報検索ではありません。
現場から送られる「画像」と「自然な文章」を元に、高度な解析とパターン学習を行い、最適な修理案を導き出しています。
ここでは、入力→処理→出力の流れに沿って、AI診断の仕組みをわかりやすく紹介します！

入力情報：現場写真と自然言語による症状報告

AI診断の第一歩は、現場からの「情報収集」です。
作業者が行うのは、今起きている不具合の状況をスマホやタブレットで撮影し、文章で説明を添えるだけ。
たとえば「モーターから異音がして止まった」「液漏れがあるが原因不明」といった自然な言葉でOKです。

ここでポイントなのが、専門用語や形式張った報告書ではなく、“ふつうの言葉”で伝えてよいという点。
生成AIは人間の言葉の曖昧さにも対応できるので、厳密なフォーマットを守らなくても、正確な解析が可能なんです。

現場の画像と文章を同時に扱えるのも強み。
目で見える異常と、現場の人の感覚を両方インプットすることで、よりリアルな判断材料になります。

処理プロセス：故障パターンの学習と類似照合

入力された情報を受け取ると、AIはすぐに処理モードに入ります。
ここで活躍するのが、大量の故障データを学習した「パターン認識能力」です。
AIは過去のトラブル事例を数千〜数万件規模で保持しており、それと現在の症状を照合し、最も近いケースを探します。

画像認識では、漏れや変形、部品の異常な状態を読み取り、テキスト情報と照らし合わせて一致度の高いパターンを抽出。
さらに、機器の種類や使用年数、季節要因などの変数も加味して診断するので、判断の精度が高いんです。

このプロセスが驚くほどスムーズで、数秒〜十数秒で終了します。
まさに「人間には難しいけど、AIには得意なこと」の真骨頂といえます。

出力情報：修理提案・部品交換指示・再発防止策

解析が完了すると、AIは診断結果を即時に出力します。
内容はシンプルでわかりやすく、現場の誰が見てもすぐ行動に移せるレベル。
まず提示されるのは「考えられる原因」と「推奨される修理方法」です。

さらに、「必要な交換部品」や「調達先の候補」、作業にかかるおおよその時間も表示されるため、準備の段取りまで効率化できます。
加えて、同様のトラブルが再発しないように「予防策」までセットで提案されるのが特徴です。

例えば「定期的なフィルター清掃」や「部品の寿命管理の見直し」など、改善アクションの提案も含まれます。
この“その場しのぎでは終わらせない”姿勢が、現場力の底上げにつながっていくんですね。

まとめ：製造業の未来はAIとともにある

ダイキンと日立の取り組みは、製造現場における生成AI活用がいよいよ“実用レベル”に入ったことを示しています。
設備保全やトラブル対応など、これまで人の勘や経験に頼っていた業務も、AIがサクッとサポートする時代が始まっています。

特に、スピード・再現性・知識の共有といった観点では、AIの導入によるメリットは想像以上。
いまのうちに技術と事例を押さえておけば、いざというときの備えにもなります。

一見、製造業とAIなんて関係ないような印象も持つかもしれませんが、そんなことは思わず、まずは情報収集からスタートしてみませんか？
生成AIが当たり前になる日、その準備は“今”始めておくのが正解です！

ぜひご活用ください！

引用元

日本経済新聞「ダイキンと日立製作所、生成AIで設備故障診断　対応時間半減も」