SGL — 製造現場AI研究室

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「あの音の違いは、あの人にしか分からないのか」を、勘ではなく数字で考えるために。

異音・振動・匂いの変化から異常を見抜く判断、点検周期の根拠、応急処置と即停止の線引き——設備保全の品質は、最後は保全担当者の耳と鼻の感覚で支えられています。帝国データバンクの調査では、「メンテナンス・警備・検査」業種の正社員不足は2026年1月時点で67.4%(前年同月比+0.9pt)にのぼり、全51業種のうち6割を超えた7業種の一つでありながら、前年から悪化した数少ない業種でもあります(出典1)。この「勘」を次の世代やAIエージェントといった技術に引き継ぐ準備をしている工場と、していない工場の差は今後さらに開きます。本サイトは、設備保全を担う保全係長・設備エンジニア・工場長の方に向けて、高額なシステムを買う前にできる「暗黙知の棚卸しと数字の直視」から順に、出典つきの実践情報を無料で公開しています。

  1. A-HOZ-01異音・振動・匂いの変化を見逃さない——保全担当者の「勘所」棚卸しチェックリスト10「メンテナンス・警備・検査」の人手不足67.4%という業界構造をもとに、10の勘所を30分で自己採点。
  2. A-HOZ-02正社員不足67.4%・悪化が続く「メンテナンス・警備・検査」——設備保全業界を数字で見る現在地機械保全技能検定はモノづくり分野で最多の年間受検者数33,481名。帝国データバンク・日本プラントメンテナンス協会の公開統計で現在地を確認(出典明記)。
  3. A-HOZ-03ダイキン・日立の設備故障診断AIエージェントのできること/できないこと回答10秒以内・精度90%以上を確認した実証実験の中身から、自動化と人が残る領域の線引きを整理。
  4. A-HOZ-04中小企業省力化投資補助金と機械保全技能検定を設備保全の投資判断に使う4ステップ補助上限750万〜8,000万円の制度を、設備投資と人材育成の両輪に落とし込む実践フォーマット。
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