音声AI 異常検知 製造DX Azure AI
製造業
音声解析による異常検知システム
業界
製造業
企業規模
中堅企業（従業員300名）
プロジェクト期間
9ヶ月（設計3ヶ月 + 開発4ヶ月 + 導入2ヶ月）
チーム構成
TECMAH 4名 + クライアント 8名
課題・背景
製造現場での異常検知の属人化と効率性の課題
熟練作業者による聴覚を頼りとした異常検知に依存しており、人材不足と判定精度のばらつきが深刻な課題となっていました。
主な課題・ペインポイント
- 熟練作業者の退職による検知技術の属人化
- 異常判定に平均4時間かかる長いリードタイム
- 夜間・休日の監視体制不備による対応遅れ
- 検知精度の個人差（70-90%のばらつき）
ソリューション・アプローチ
音声認識・感情解析による自動異常検知
Azure Cognitive Servicesを活用し、製造機器の音声パターンから異常を自動検知するシステムを開発しました。
プロジェクトフェーズ
1
Phase 1: データ収集・分析設計
3ヶ月
- 製造現場の音響環境調査
- 正常・異常音声データの収集
- ベテラン作業者の判断基準ヒアリング
- AI学習モデル設計・選定
2
Phase 2: システム開発・学習
4ヶ月
- 音声認識・分類モデル構築
- 既存製造管理システムとの連携
- リアルタイム監視ダッシュボード開発
- 精度向上のための継続学習機能実装
3
Phase 3: 現場導入・最適化
2ヶ月
- パイロット工程での検証・調整
- 全製造ラインへの段階的展開
- 作業者トレーニング・運用体制構築
- パフォーマンス監視・改善サイクル確立
成果・効果
判定時間
Before: 平均4時間
After: 平均2時間
50%短縮
リアルタイム検知により大幅短縮
検知精度
Before: 70-90%（個人差あり）
After: 95%（安定）
精度向上
人間の判定を上回る安定性を実現
監視カバレッジ
Before: 8時間/日（勤務時間のみ）
After: 24時間/日
3倍向上
24時間365日の自動監視を実現
コスト削減
Before: 年間1,200万円
After: 年間700万円
年間500万円削減
人件費・検査コスト大幅削減
使用技術・手法
Azure Cognitive Services
音声認識・感情分析
Azure Machine Learning
異常検知モデル学習・運用
Azure IoT Hub
製造機器との連携・データ収集
Python + scikit-learn
機械学習・データ解析
Power BI
監視ダッシュボード・レポート
Docker
エッジデバイスでのコンテナ運用
主要機能・特徴
リアルタイム音声解析
製造機器から収集した音声データをリアルタイムで解析し、異常パターンを即座に検知
判定時間50%短縮
継続学習システム
フィードバックデータを基にAIモデルが継続的に学習し、検知精度を向上
検知精度95%実現
統合監視ダッシュボード
複数製造ラインの状況を一元的に監視できるダッシュボードで効率的な管理を実現
24時間監視体制構築
お客様の声
"ベテラン作業者の勘と経験に頼っていた異常検知が、AIによって標準化・自動化できました。24時間体制の監視により、早期発見・対応が可能になり、品質向上とコスト削減の両方を実現できています。"
製造部長
中堅製造企業