設備保全の自動化はどこまで可能？自動化できる領域を整理

製造業やインフラ分野では、人手不足を背景に設備保全・保全業務の在り方が見直されつつあります。2030年には技術系人材が約20％不足すると予測されており、少子高齢化や熟練技術者の大量退職により、現場ではすでに慢性的な人手不足が顕在化しています。こうした中、巡回点検や記録、確認といった保全業務をこれまで通り人手に頼り続けることに限界を感じている企業も少なくありません。本コラムでは、設備保全・保全業務の中でデジタルに置き換えられる領域と、人手不足時代に求められる点検業務の考え方を解説します。

設備保全の現場では、どんな業務が発生しているのか

Plan

点検計画・点検基準

点検対象設備の洗い出し点検頻度の設定点検項目の定義点検基準の設定点検ルート・巡回順の設計点検表の作成法令・社内ルールとの整合確認

巡回・点検・記録

現場を歩いて巡回メーター・計器の目視確認温度・圧力・電流値などの確認異音・異臭・振動の確認外観確認（漏れ・破損・汚れ）紙の点検表への記入写真撮影・メモ記録事務所に戻ってPCで転記作業

Check

確認・判断

点検結果の確認正常・注意・異常の判定過去データ・前回値との比較傾向の把握現地再確認の要否判断上長・管理者への報告緊急対応が必要かの判断

Action

見直し・改善

点検結果の振り返り異常・トラブル原因の整理点検頻度の見直し点検項目の追加・削減閾値の調整点検方法の変更再発防止策の検討保全方式の見直し

多くの現場では、点検計画や基準に基づき、巡回・点検・記録を行い、確認・判断を経て改善につなげるという流れで設備保全業務が運用されています。一方で、このプロセスを分解してみると、人が関与しなければ回らない作業が想像以上に多いことが分かります。

結果として、PDCAの「Do」に工数が集中し、「Check」「Action」に十分な時間を確保できていない現場も少なくありません。

設備保全業務はどこまで自動化できるのか

自動化しやすい領域・人が担うべき領域の整理

自動化しやすい領域

定型的・繰り返し発生

判断を伴わない/基準が明確

定点での数値確認（メーター・計測）巡回・見回り写真・動画・数値の記録点検結果の転記・集計過去データとの単純比較

Do（巡回・点検・記録）

デジタルに置き換える

業務の性質

判断の有無

主な業務例

PDCAの位置づけ

自動化の考え方

人が担うべき領域

状況に応じた判断が必要

責任を伴う判断が必要

異常の最終判断原因の特定・切り分け現場状況を踏まえた対応判断優先順位付け（止める/止めない）改善策・再発防止策の検討

Check/Action（確認・判断・改善）

人の判断を支援する

設備保全業務は、「自動化しやすい領域」と「人が担うべき領域」に整理できます。定型的で基準が明確な巡回・点検・記録といった業務は、デジタルに置き換えやすい一方、異常の最終判断や改善策の検討などは人が担うべき業務です。

設備保全の自動化において重要なのは、すべてを自動化することではありません。判断の前段階にあたる業務をデジタルに任せることで、人は本来注力すべき確認・判断・改善に時間を使えるようになります。この役割分担を明確にすることが、現実的で持続可能な設備保全体制につながります。

なぜ「全自動化」は現実的ではないのか

経営リスクを伴う「最終判断」の責任

AIは「過去のデータ」に基づき、故障の確率を算出することは得意です。しかし、「今、ラインを止める決断」を下すことはできません。

例えば、生産納品が迫っている中で異常アラートが出た際、無理をしてでも稼働を続けるか、数億円の損失を覚悟して緊急停止させるか。この判断には、単なる設備状態だけでなく、顧客との信頼関係や供給責任といった多角的なリスク評価がもとめられます。最終的な「責任」を負うことができないAIに、事業継続に関わる最終判断を委ねることは、ガバナンスの観点からも極めて困難です。

デジタル化を拒む「五感」と「暗黙知」

ベテラン技術者が現場で発揮する「いつもと違う」という直感は、におい、音の響き、風の流れ、さらには床から伝わる微細な振動といった、複雑な情報の統合処理です。

すべてをセンサーで代替しようとすると、1つの設備に対して天文学的な数のデバイスと通信コストが必要になり、投資対効果（ROI）が見合いません。AIは「学習した異常パターン」を検知できても、「初めて見る予知の予兆」に対して「何かおかしい」と違和感を抱く人間の柔軟な感性を、現時点では超えられないのです。

非定型なトラブルへの「現場の創造力」

保全業務の神髄は、実は「修理そのもの」よりも「不足の事態への即興的な対応」にあります。
・ボトルが固着して動かない
・図面にはない配線の干渉がある
・限られた手持ちの工具で応急処置をしなければならない

こうした、定型化できない物理的制約の中での創意工夫は、人間にしかできない高度な知的作業です。あらゆるトラブルパターンを想定してロボットを制御することは、現実的なコストの範囲内では不可能に近いといえます。

設備保全の自動化の進め方

STEP1既存業務を可視化

STEP2業務の見極め

STEP3まずは見える化

STEP4データをもとに判断

STEP5予知保全へ

設備保全の自動化は、一気に進めるものではありません。業務を整理し、小さく始めることが成功への近道です。

STEP1　現状の業務を分解し、可視化する

初めに行うのは、設備保全業務の棚卸です。巡回・点検・記録、確認・判断、見直し・改善といった業務を洗い出し、それぞれにどの程度の工数がかかっているのかを整理します。この段階では、自動化を前提に考える必要はありません。重要なのは、「人が実際に何をしているのか」を正確に理解することです。業務の全体像を把握することで、後の判断がぶれにくくなります。

STEP2　自動化しやすい業務を見極める

次に、洗い出した業務を「自動化しやすい領域」と「人が担うべき領域」に整理していきます。
判断の軸はシンプルです。その業務は定型的か、繰り返し発生しているか。判断基準が明確で、判断責任を伴わないか。これらの条件に当てはまる業務は、巡回・点検・記録といった「Do」の領域に多く見られ、「自動化しやすい領域」にあたります。

STEP3　「デジタル化」「見える化」から着手する

自動化の第一歩として取り組みやすいのは、記録のデジタル化と設備状態の見える化です。点検結果を紙ではなくデジタルで残し、写真や数値、履歴を一元管理できる状態を整えます。
また、遠隔からでも設備の状態を把握できるようにすることで、巡回や確認の負担を軽減できます。この段階で重要なのは、最初から完璧を目指さないことです。一部の設備や限られたエリアから始めるだけでも、十分な効果を得られます。

STEP4　データを蓄積し、判断を支援する仕組みへ

データが蓄積されてくると、次に可能になるのが「比較」や「傾向把握」です。前回との違いや過去データとの比較により、わずかな変化の兆しに気づけるようになります。
このフェーズでは、AIや分析技術は人の判断を置き換える存在ではありません。あくまで、判断を支援するための材料を提供する役割を担います。人はその情報をもとに、より高い判断に集中できるようになります。