“アラート疲れ”を解決するには？　製造業の設備保全を生成AIで高度化する方法

　予知保全に機械学習（ML）を導入したものの、大量のアラート対応に苦慮し“アラート疲れ”を起こしている企業は少なくない。MLによって設備の自動監視は可能になったが、膨大な量のアラートが文脈なしに発出されるためだ。深刻度や対応要否の判断には結局、熟練の知識と経験が不可欠となっている。

　さらに担当者を悩ませるのが、対応における判断材料が分散管理されているという課題だ。対応方法を検討し、根拠を確認しようにも、分厚いマニュアルから手書きのメモまで組織内に散在する非構造化データを読み解かなければならない。

　こうした課題の解決に期待を寄せられているのが生成AIだ。LLMとRAGを組み合わせることで、AIエージェントがマニュアルや履歴といった保全関連データを瞬時に抽出・整理し、根拠とともに技術者の判断を支援する。本資料では、AIエージェントによる一歩進んだ予知保全の仕組みや導入ステップを解説。製造業の意思決定を迅速にし、生産性を高める方法を紹介する。