AI導入ガイドブック
製造業へのAI予知保全の導入

1

本ガイドブックで学ぶことができる内容

2

本章は「予知保全」の導入をこれから検討・推進する（している）、担当者の方を対象に、何をどう進めていくと良いのか？がイチから分かる内容になっています
本ガイドブック読了のBefore/After❶AI構想段階設計
BeforeAI導入の何に対して、いつ、どのように意思決定すればよいのかまったくイメージが沸かない❷AI導入段階検証 (PoC)

実装・運用
After

どこに意思決定のポイント (判断基準とタイミング) があるのかがわかる!

現場担当者として、自分は何をすればいいのか?が具体的にイメージできない

現場担当者が、どのような役割を担いながらAI導入プロジェクトを進めていくのかがイメージできる!

• AIプロジェクトをどのような順序で進めるかがわからない• 経営者として、いつ・何を判断すればよいのかがわからない• 担当者として、どんな役割でどんな作業をすればよいのかがわからない• 予知保全のAI導入プロセス全体像がわかる!
• 経営者の意思決定のポイントがわかる!
• 担当者の役割、具体的なネクストアクションがわかる!
3参考）ガイドブックは複数用意しております。取組状況や内容によって、ご参照ください
AI導入ガイドブックの一覧

AI構想段階• AIとは何かがわからない、
メリットが想像できない• そもそも自社に導入できるのかがわからない、自信が無い

設計

AI導入段階
検証 (PoC)

AI導入の何に対して、いつ、どのように意思決定すればよいのかまったくイメージが沸かない• まず何から準備して、どうやって始めればいいかがわからない

現場担当者として、自分は何をすればいいのか?が具体的にイメージできない• AI導入ガイドブック パンフレット• 需要予測 (製造)• 予知保全• 加工図面の自動見積もり

実装・運用
Pythonで
モデル構築
した経験は
あるけど、
それを業務にどう反映していけばよいのかがわからない• 需要予測 (小売り、卸業)• 外観検査 (部品、良品のみ)• 外観検査 (部品、不良品あり)
4

目次

1
①予知保全の概要、製造業AI予知保全のメリット・具体例

P.6

2②AI導入にあたっての心構え/推進体制

P.12

3③AI導入の進め方の全体像

P.18

4④AI導入の各ステップにおける進め方
– 設計
– 検証
– 実装・運用

P.30
P.32
P.50
P.63

（参考）利用可能な支援策・相談窓口

P.75
5

①予知保全の概要、および 製造業でAI予知保全をするメリット
Point!

本章では、•製造業における「予知保全」って何？
•導入にあたってどんなメリットがあるの？
といった疑問に、実際に導入した企業の事例を紹介しながらお答えします！
6

予知保全にAIを活用することで、従来は故障を十分に予知できず発生していた様々なコストに対して、ダウンタイム短縮による売上ロス削減や修理コスト削減が可能となります
機械の予知保全とは機械の予知保全にAIを活用することで実現できること(例)製造業者が、製造に使用する機械の故障予兆を捉え、故障を予知して適切な対応を行うことで、故障対応コストを抑えること

ダウンタイム短縮による売上ロス削減

保全業務の
属人化解消

納期遅延リスクの低減

修理コストの削減

アフターサービスの活性化

7

AIの活用で、予知保全によるダウンタイムの短縮などに寄与します。
ただし、定期的にAIの精度をモニタリング・改善することが、必要となる点に留意しましょう

メリット

留意点

AIを活用すれば、人が経験・勘で行っていたより予
知保全をいつでも、人と同等以上の精度で行うことができる可能性があります。

あくまで過去データをベースとした『予測』であるため、予想外の事態 が発生した場合、それを加味した結果にはなりません。

その結果、業務生産性の向上や、製造ラインのダウンタイム短縮に繋がります。

よって、AIの精度の維持・向上のために、定期的に予測精度をモニタリングする必要があります。

8

具体事例

導入事例：株式会社みつわポンプ製作所 概要「継続的な顧客接点の創出」と「予知保全の商品化」を目的に、ポンプのAI故障予知の技術検証を実施。
故障前兆を正解率9割で判定できるAIモデルを構築の上、AIモデルの構築・運用に適した分析手法・データ体系も定義
概要
企業
情報

取組
概要

取組概要のイメージ
社名

株式会社みつわポンプ製作所

事業概要 工業用ニッチ分野の環境関連用スラリーポンプの製造・販売/ストレーナーの販売
設立 1954年 従業員数 20名

所在地

三重県

テーマ

ポンプの故障予知

課題• 現状、ポンプは売り切りのビジネスモデルで、販売後に顧客との接点を持てていない• ポンプ故障を予知して故障予防を能動的に提案
し、顧客接点創出やソリューション化に繋げたい

実施内容

成果

• 各種センサーデータのAI分析による、ポンプの故
障予知の技術検証• AI分析に適したデータの種類・蓄積方法の検討• 特定のポンプ・故障環境下において、正解率9割
で故障前兆を判定できるAIモデルを構築• 今後のAIモデルの構築・運用に適した分析手法とデータ体系を定義

目指す姿
顧客の
業務継続

インプットデータ

AIモデル

アウトプット
ポンプの故障
前兆の判定

振動
音

顧客接点
の創出

商品化

温度
電流

センサーデータ、
故障結果をベースに学習

特定のポンプ・故障環境下において、正解率9割で故障前兆を判定

9
Note: 本事例の詳細は、「2021年度 AIQuest協働成果まとめ資料」参照

具体事例

導入事例：株式会社みつわポンプ製作所 詳細
設計工程では、AI予知保全の技術検証を迅速に行うべく検証範囲を絞り込み。検証工程では、センサーデータから故障前兆を判定できるAIモデルを構築すると共に、今後に向けたデータ体系を整理

AI導入検証

設計工程
実施内容

経営課題に対する打ち手として、
AI予知保全に取り組むことに決定
技術検証を迅速に行うべく、検証範囲を絞り込み• 優先検証するポンプの種類• 代表的な故障状況(異物の詰まりによる故障など)

実施体制

• 経営層
• 現場責任者(業務担当)• 外部AI人材

活用データ• センサーデータ• 故障有無情報

検証工程

実装・運用工程

検証の過程でセンサーデータを収集・整備 顧客企業に納品済の複数ポンプに• 故障前兆と関係しそうなデータを幅広く センサーを設置し、データ収集を開始
決定・収集(振動/音/温度/電流)• 外れ値を除去するなど、データを整備
故障前兆を判定できるAIモデルを構築

AIモデルの今後の運用・改善に適したデータの種類・収集方法を定義• 時系列データの画像解析手法など• (同左)※対象のポンプ、データの種類を拡大予定

10
Note: 本事例の詳細は、「2021年度 AIQuest協働成果まとめ資料」参照

具体事例

導入事例：株式会社みつわポンプ製作所 ヒント
経営者が顧客接点の創出を経営課題として位置付け、解決のためのAI予知保全をテーマとして決定。利用可能な既存データがない中、故障環境を人為的に作り故障時データを収集する等の工夫により検証を進め、実装の開始に繋げた

AI導入検証設計工程
目指す業務プロセスを明確化し、AI予知保全の内容を具体化• 故障を予知して能動的にメンテナンスの提案を行う新しいビジネスモデルをまず定義• その業務プロセスを誰が/いつ/何を行うかまで言語化しAI予知保全の内容を具体化

検証工程

実装・運用工程

データが無くても諦めず、疑似環境の構築・各所から複数のデータを組み合わせるなど、可能性を追求

定量的な成果を顧客提案に活用し、対顧客向けの実装を加速• 故障が頻発しないこと、ポンプが顧客企業に設置されていることから、利用可能な
既存データがなかったため、自社内に疑似故障環境を構築してデータを新たに収集• どのデータが故障前兆と関連するのか
読めない中、業務担当者が関連すると考える複数のセンサーデータを幅広く収集• 実証できた正解率9割の故障前兆の判定を提案材料として、顧客企業にAI予知保
全の効果を訴求

11
Note: 本事例の詳細は、「2021年度 AIQuest協働成果まとめ資料」参照

②AI導入にあたっての心構え/推進体制
Point!

本章では、導入を検討する前の準備を整えるにあたって、•どんな心構えで臨んだらよいの？
•どういう体制が必要だろう？
といった疑問にお答えします12実務へのAI導入にあたっては、将来達成したい
ビジョンに向けて、"小さく・素早く始め"、"継続的・段階的に育てていく" 心構えが重要です

将来達成したいビジョン・価値AI導入の心構え

検討の結果、
不採用となった
アイディア
検証の結果、
成果が出なかった
AIモデル

限られた業務範囲でのAIモデル構築・検証

データ活用を主軸とした、
部門連携範囲の拡大

AIに対する
従業員の理解度の向上

AIモデル
適用範囲
の拡大
13

AIの導入・社内への浸透にあたっては、経営者・社員が一丸となって、AIへの理解を深めながら進めていきましょう
1. 経営者の積極的な関与と、社員一人一人の理解

2. 変革の推進者の決定

社長・経営層から社員の皆さんへ、
AI導入・組織変革のためには推進者が”AI活用による変革の必要性”を語り掛けましょう。 必要です。社長自身でリードするのか、
また、社員一人一人が変革の必要性をそれとも、チーム体制を組んで理解・自分事化することも重要です
リーダー主体で進めてもらうのか、進め方を検討しましょう。

Point!
なぜ今変革が必要なのか？
何のためにAIが必要なのか？
"社長の言葉"で語っていただくことが有用です

Point!
推進者を任命する場合には、推進者が検討・推進に取り組みやすくするための配慮が重要です（本業負荷を下げる、チャレンジを評価する等）

3. AIへの継続的な理解度向上

AIは "一度作ったら終わり" ではありません。
説明会や勉強会を実施し、AIに対する理解を深めていく努力が必要です。

Point!
本プロジェクトをきっかけに、"より広い範囲で
AIを活用するためにはどうすればよいか" 等、会社の更なるデジタル化に向けて継続的に取り組んでいきましょう
14まず初めに、AI導入にあたっての推進体制を、自社の状況を鑑みて決めて進めましょう
どの体制で進めるにしても、AIプロジェクトに自社業務担当者の関与は必須です。
ビジネス知見を十二分に織り込みつつ、いずれかの体制によって課題解決の手段 (≒AI) を実装します
自社の担当者のみで導入

AI人材/ベンダーと協働して導入
選択肢1

選択肢2

選択肢3

AI人材をスポット活用/既に存在AI人材/ベンダーに委託

体制
イメージ
自社業務
担当者

AI人材

自社業務
担当者

AIベンダーオート
自社業務担当者 マシンラーニングツール• 自社にAI活用のノウハウが溜まる• ビジネスとAIの双方を備えた高度人材の育成• AI理解のための学習 (育成) が必要• 適用範囲は担当者の力量に依存

メリット• 内製化のため素早く柔軟に対応可能• 自社にAI活用のノウハウが溜まる• ベンダーが持つ知見を活用できる• 高いAI精度が期待できるデメリット• 高度なスキルを持つAI人材の採用/
継続的な維持が必要• AI適用範囲はAI人材の力量に依存• イニシャル・ランニングコストが掛かる• ベンダー理解のため、一定の導入期間を
要する

ポイント

ノウハウがAI人材のみに留まらないよう、自社業務担当者の積極的な関与・理解度向上が重要

コストはかかるが、外部知見を有効活用して安定した導入が可能。
任せきりにせず、担当者も一緒に進めていくことが重要

コストは安く済むが、担当者の学習に一定の時間/負担をかけて進めていくことになる点に留意
15

コラム

選択肢1/2AI人材/ベンダーと協働して進める場合の必要体制および分担 (一例)

AI導入に係る社内工数を最小限とし、一定の費用を投じてAIモデルを構築する体制案です
設計
1 AI導入の目的 2 データの確認 3 実務での活・目標設定

用ｲﾒｰｼﾞ検討• AI導入範囲の相談• 業務プロセス変更箇所の洗い出し• 検証費用・体制・期間の検討

OR
自社の
AI人材

4 初期費用の検討

5 モデル構築・

検証・最適化

6 業務への適

用可否検討

• 検証に
係る費用・
体制・期間
等の承認

トップマネジメント

担当者

検証 (PoC)AI
ベンダー• 業務およびデータの説明• モデル精度向上のための
議論

実装・運用
7 本番実装計
画の策定

8 業務への活用 9 AI精度モニタ・システム実装

リング・再学習• 本実装に係る費用・体制・期間 等の承認• ROI試算• 投資回収プランの検討

AIベンダーの場合、業務委託契約などで、3カ月程度で検証するのが一般的• AI導入範囲の検討• データ取得・確認・準備• 費用および• AIアルゴリズムの検討• 開発環境構築
期間の• 開発環境の検討• モデル構築・検証
見積• 検証費用・期間の検討• モデルチューニング・最適化• 業務プロセス再設計• 現場への浸透・FB改善• AI導入効果トラッキング• 本番環境構築• 本番モデル構築• 業務組込 (システム連携)• 精度モニタリング• モデル再構築
16

コラム

選択肢3 自社でAIモデル導入を進める際の利用ツール

自社で保有するデータ・AIリテラシに応じて、利用ツールを選定しましょう
データの収集特徴

製品例

データの分析

センサーデータ収集ツール• 機械に取り付けることで、予兆検知に関連する
各種センサーデータの収集が可能

Autoマシンラーニングツール• ある程度のデータリテラシがあれば、GUI操作(ノンプログラミング) にてAI構築・導入が可能

課金型マシンラーニングツール• 当該ツールの実装知識があれば、従量課金制で柔軟に利用可能• Cloud利用のため、システム開発に係る初期投資は不要• 各種センサツール(Raspberry Pi など)• dotData• H2O Driverless AI…等• AutoML Table(Google)• Automated ML(Microsoft)• Watson Studio/AutoAI(IBM)…等

Point!

IoTセンサーデータの収集・蓄積には、より技術的な前処理が必要となるケースがあります。
センサーデータの扱いに慣れたAI専門家に相談しながら進めていきましょう！
17

③AI導入の進め方の全体像
Point!

導入にあたっての心構え/体制ができてきたところで、、、、
本章では、導入の進め方の、全体像を解説します
導入まで、どんなステップがあって、何をすればいいのか？イメージを持ちましょう
18

AI導入は、構想～設計～検証～実装・運用のステップで進めていきます
AI導入の進め方 (全体像)
いまココ

AI構想段階設計

AI導入段階
検証 (PoC)

実装・運用• AIとは何か? を知る • 自社業務のどこに、 • 限られた範囲で、 • 業務プロセスやAIを導入するか? を 実際に検証してシステムへの• AIでどんなことが考える
みる
組み込み方をできるか? を知る
• どのようなデータが • 検証結果を踏まえ、 考える• 自社に導入する• AIモデルの運用必要か?を考える
実務で活用でき
AIテーマを決める
そうか? を考える
方法を考える• どのような体制・
期間・費用で始めるべきか? を考える

19

構想/検証/実装・運用は、細かくは9つのステップに分かれます。
それぞれのステップで何をやるべきか？まずは、全体像を把握しましょう
AI導入の進め方 (全体像)
実装・運用
8 業務への活用 9 AI精度ﾓﾆﾀ

検証の結果、精度が出なかったり想定用途に適さない場合は、その要因を分析の上、設計工程に戻って素早くリトライしましょう！

検証 (PoC)
6 業務への適用 7 本番実装

• モデル構築• 業務プロセスの • AIが創出
再設計
する価値の
試算

構想
(別冊
参照)

• 精度検証設計• チューニング

1 AI導入の目的 2 データの3 実務での活用 4 初期費用のｲﾒｰｼﾞ検討

検討• 業務改善点の把握• AI予測結果の使い方の検討• 検証に必要な
初期費用の
見積

・目標設定

• AI導入範囲の決定• 業務プロセスの見直し

確認• 必要データの定義と準備• モデル最適化

可否検討

ﾘﾝｸﾞ・再学習• 現場へのモデル導入• AI予測精度の定期モニタリング• システム化

5 モデル構築・

検証・最適化・ｼｽﾃﾑ実装

計画の策定• AI導入・運用に係るコストの試算• モデルの再学習・
再構築

最初からノーミス・100点を目指さずに、素早くトライ&エラーを積み重ねながら検討を進めていきましょう！
20

設計

1 AI導入 2 データの 3 実務

の目的・
確認
目標設定

ⅰ

❶ AI導入の
目的・目標
設定

4 初期

での活用 費用のｲﾒｰｼﾞ検討 検討

ⅱ

検証 (PoC)
実装・運用
6 業務 7 本番 8 業務へ 9 AI精度
構築・検証 への適用 実装計画 の活用・シ モニタリン
・最適化 可否検討 の策定
ステム実装 グ・再学習

5 モデル

ⅲ

まずは、
AIで解決したい"業務の困り事"を整理しますその困り事は、
今どうなって
いるか?を
定量的に
把握します

AIモデルの
目標精度を検討します

Point!

Point!

Point!

改善効果が大きく、
かつ、"すぐ始められそうなもの" から小さく素早く始めましょう

あとでAIモデル結果と比較できるように、現状指標を計算
しておきましょう

まずは現状精度以上を目標に
しましょう

21

設計

1 AI導入 2 データの 3 実務

の目的・
確認
目標設定

ⅰ

4 初期

での活用 費用のｲﾒｰｼﾞ検討 検討

検証 (PoC)
実装・運用
6 業務 7 本番 8 業務へ 9 AI精度
構築・検証 への適用 実装計画 の活用・シ モニタリン
・最適化 可否検討 の策定
ステム実装 グ・再学習

5 モデル

ⅱ

まずは、
手元にあるデータを整理します

継続的にデータを活用・取得していく
方法を検討します

Point!

Point!

手元にあるデータから始めましょう。
「今無いが今後必要になるデータ」が定義できた
場合は、蓄積する方法を検討しましょう！

一度データを抽出したら終わりではありません。
システム部門に相談するなど、継続的な取り組み
方法を検討しましょう！

❷ データの確認

22

設計

1 AI導入 2 データの 3 実務

の目的・
確認
目標設定

ⅰ

❸ 実務での活用イメージ検討

4 初期

での活用 費用のｲﾒｰｼﾞ検討 検討

検証 (PoC)
実装・運用
6 業務 7 本番 8 業務へ 9 AI精度
構築・検証 への適用 実装計画 の活用・シ モニタリン
・最適化 可否検討 の策定
ステム実装 グ・再学習

5 モデル

ⅱ

AI予測結果を、どの業務のインプットとするのか? を検討します

AIに予測してほしい
集計期間、粒度、タイミング 等を検討しますPoint!

Point!

どの業務の改善・意思決定のためにAIを使うのか、をまず検討しましょう

業務の意思決定に必要な期間・粒度・タイミングを
あらかじめ整理し、それをAIモデル構築の要件と
しましょう
23

設計

1 AI導入 2 データの 3 実務

の目的・
確認
目標設定

ⅰ

4 初期

での活用 費用のｲﾒｰｼﾞ検討 検討

検証 (PoC)
実装・運用
6 業務 7 本番 8 業務へ 9 AI精度
構築・検証 への適用 実装計画 の活用・シ モニタリン
・最適化 可否検討 の策定
ステム実装 グ・再学習

5 モデル

ⅱ

検証期間を設定します

必要最低限の初期費用を見積もりますPoint!

Point!

自社にAI人材がいない
場合は、AIベンダーの協力のもとで進めましょう。

まずは手元にあるデータ
から始めましょう。効果・成果が出るかわからない
うちは、高額な投資を行うのは控えましょう❹ 初期費用の検討

検証工程は2-3カ月程度で進めるのが一般的です

24

設計

1 AI導入 2 データの 3 実務

の目的・
確認
目標設定

より精度を高める
ための議論

ⅳ

モデル
最適化

❺ モデル構築・
検証・
最適化

自社
ビジネス人材
分析結果の
解釈・議論

ⅲ

精度
検証

4 初期

での活用 費用のｲﾒｰｼﾞ検討 検討

検証 (PoC)
実装・運用
6 業務 7 本番 8 業務へ 9 AI精度
構築・検証 への適用 実装計画 の活用・シ モニタリン
・最適化 可否検討 の策定
ステム実装 グ・再学習

5 モデル

データ項目の
説明

ⅰ

データ
準備

AI人材/
AIベンダー ⅱ
モデル
構築

自社
ビジネス人材
業務への活用可否検討Point!
Point「AI構築はベンダーにお任せ」ではなく、ビジネスを理解している担当者が積極的に関与しましょう。
「なぜこのような結果になるのか？」という問いに対して、これまでの経験・実績を基に仮説を立てていくことが、自社ビジネス担当者に求められます

25

設計

1 AI導入 2 データの 3 実務

の目的・
確認
目標設定

ⅰ

❻ 業務への
適用可否
検討

4 初期

での活用 費用のｲﾒｰｼﾞ検討 検討

検証 (PoC)
実装・運用
6 業務 7 本番 8 業務へ 9 AI精度
構築・検証 への適用 実装計画 の活用・シ モニタリン
・最適化 可否検討 の策定
ステム実装 グ・再学習

5 モデル

ⅱ

まず現状の業務プロセスを整理し、どこにAI予測モデルを組み込むのか、を検討します

AI予測結果を、いつ、誰が、どのように活用し、どんな
ネクストアクションに繋げるのか、を設計しますPoint!

Point!

どのような順序で、いつ、誰が行っている業務
なのかを整理しましょう

AI結果をそのまま業務に使用する前に、人によるチェックが必要です。
誰が、いつ、どのくらいの時間を掛けて行うのかを検討しましょう
26

設計

1 AI導入 2 データの 3 実務

の目的・
確認
目標設定

4 初期

での活用 費用のｲﾒｰｼﾞ検討 検討

検証 (PoC)
実装・運用
6 業務 7 本番 8 業務へ 9 AI精度
構築・検証 への適用 実装計画 の活用・シ モニタリン
・最適化 可否検討 の策定
ステム実装 グ・再学習

5 モデル

ⅰ

AIモデル導入により生み出される
価値を計算します
Point!

❼ 本番実装計画の策定

これまで人手で対応していた工数や、需要予測ミスによる追加コストが、AIを導入することでどれほど改善するのか、定量的にシミュレーションしてみましょう

ii

AI導入に係るコストを計算します

100,000
80,000

初期投資額

60,00040,000

約3~5年で回収可能！

20,000
0

1年目

2年目

3年目

4年目

5年目

Point!

意思決定の方法は様々とは思いますが、一般的には、中長期的な視点で投資対効果を試算します27

設計

1 AI導入 2 データの 3 実務

の目的・
確認
目標設定

ⅰ

❽ 業務への活用・システム実装4 初期

での活用 費用のｲﾒｰｼﾞ検討 検討

検証 (PoC)
実装・運用
6 業務 7 本番 8 業務へ 9 AI精度
構築・検証 への適用 実装計画 の活用・シ モニタリン
・最適化 可否検討 の策定
ステム実装 グ・再学習

5 モデル

ⅱ

なぜ今変革が必要なのか、なぜAIなのか、現場へ丁寧に説明します

現場担当者と共に業務システムへのAIモデル組込方法を検討します

Point!

Point!

人は変化を嫌うものです。
現場を巻き込む際には、社長・経営層から「変革の必要性」をまず語っていただ
き、その為の「手段としてのAI」として、活用方法を丁寧に説明していきましょう

社長・経営層からの説明
で意思疎通が図れたら、現場担当者とともに、具体的な業務プロセスへの落とし込み、システムへの組み込みを検討しましょう28

設計

1 AI導入 2 データの 3 実務

の目的・
確認
目標設定

ⅰ

❾ AI精度モニタリング・再学習

4 初期

での活用 費用のｲﾒｰｼﾞ検討 検討

ⅱ

検証 (PoC)
実装・運用
6 業務 7 本番 8 業務へ 9 AI精度
構築・検証 への適用 実装計画 の活用・シ モニタリン
・最適化 可否検討 の策定
ステム実装 グ・再学習

5 モデル

ⅲ

AIモデルが問題なく判定してくれているか
定期的に
評価
します

精度の低下や、外部環境の変化に応じて、AIモデルを再学習
します

AI運用が安定
したら、AI範囲の拡大・
システム連携
範囲の
拡大を
目指します

Point!

Point!

Point!

月に一度、AIモデルの判定結果を評価
し、問題なく働いてくれているのかをチェックしましょう

AIモデル精度が低下してきたら、モデルの再学習を実施しましょう

AIモデルを用いた業務が安定してきたら、他業務へのAI適用も検討してみましょう29

④ AI導入の各ステップにおける進め方
Point!

導入までのステップについて、イメージを持っていただいたところで、、、
本章では、実際に「需要予測」を導入するにあたって、
各ステップで、具体的に何をするのか？どんなことに気を付けるべきか？
を事例やコラムを交えながら、解説していきます30ここからは、「予知保全」を導入する前提で、各ステップで何をやったらよいのか？詳しく説明していきます。
自社の状況を踏まえて、必要な箇所をご参照ください
AI導入の進め方 (全体像)

実装・運用
8 業務への活用 9 AI精度ﾓﾆﾀ

検証の結果、精度が出なかったり想定用途に適さない場合は、その要因を分析の上、設計工程に戻って素早くリトライしましょう！

検証 (PoC)
6 業務への適用 7 本番実装

• モデル構築• 業務プロセスの • AIが創出
再設計
する価値の
試算

構想
(別冊
参照)

• 精度検証設計• チューニング

1 AI導入の目的 2 データの3 実務での活用 4 初期費用のｲﾒｰｼﾞ検討

検討• 業務改善点の把握• AI予測結果の使い方の検討• 検証に必要な
初期費用の
見積

・目標設定

• AI導入範囲の決定• 業務プロセスの見直し

確認• 必要データの定義と準備• モデル最適化

可否検討

ﾘﾝｸﾞ・再学習• 現場へのモデル導入• AI予測精度の定期モニタリング• システム化

5 モデル構築・

検証・最適化・ｼｽﾃﾑ実装

計画の策定• AI導入・運用に係るコストの試算• モデルの再学習・
再構築

最初からノーミス・100点を目指さずに、素早くトライ&エラーを積み重ねながら検討を進めていきましょう！
31

いまココ

構想
(別冊
参照)

設計
1 AI導入の目的

・目標設定

2 データの確認

検証 (PoC)

3 実務での活用

ｲﾒｰｼﾞ検討

4 初期費用の検討

5 モデル構築・

検証・最適化

6 業務への適用

可否検討

実装・運用
7 本番実装計

画の策定

8 業務への活用・システム実装

9 AI精度モニタ

リング・再学習

AI導入のプロセス: 設計
32

設計工程では、AI導入の目的・方向性を定め、検証のための準備を整えます「設計工程」の目的とゴール

設計工程のゴール• 進め方を決める• 目的・目標を決める– "こんな体制で進めよう"– "今XXな業務を、AIでXXにしたい"– "この程度の初期投資で取り組もう"– "XX業務の精度をXX％改善したい"• 範囲を決める– "このデータを使ってみよう"– "現状の業務プロセスをXXに変えよう"

設計工程の目的• "検証"の目的、範囲、進め方を定めること
33

設計工程における実施事項

設計
1 AI導入の目的・

目標設定

2 データの確認

3 実務での活用

イメージ検討• AIで解決したい"業務の • AIモデル構築に利用• AI予測結果の、本 困りごと"を整理します
するデータを確認します 実務での活用方法に工ついて検討します程 • 困りごとの実態を、• データの継続的な取得で 定量的に把握します
方法について検討しますの実 • AIモデルに求める精度を施 検討します
事
項

4

初期費用
の検討

• AI導入プロジェクトの推進体制を検討します• 検証に必要な初期費用を見積もります

34

設計

1 AI導入 2 データの 3 実務

の目的・
確認
目標設定

ⅰ

❶ AI導入の
目的・目標
設定

4 初期

での活用 費用のｲﾒｰｼﾞ検討 検討

ⅱ

検証 (PoC)
実装・運用
6 業務 7 本番 8 業務へ 9 AI精度
構築・検証 への適用 実装計画 の活用・シ モニタリン
・最適化 可否検討 の策定
ステム実装 グ・再学習

5 モデル

ⅲ

まずは、
AIで解決したい"業務の困り事"を整理しますその困り事は、
今どうなって
いるか?を
定量的に
把握します

AIモデルの
目標精度を検討します

Point!

Point!

Point!

改善効果が大きく、
かつ、"すぐ始められそうなもの" から小さく素早く始めましょう

あとでAIモデル結果と比較できるように、現状指標を計算
しておきましょう

まずは現状精度以上を目標に
しましょう

35

設計

1 AI導入 2 データの 3 実務

の目的・
確認
目標設定

4 初期

での活用 費用のｲﾒｰｼﾞ検討 検討

検証 (PoC)
実装・運用
6 業務 7 本番
8
9 AI精度
業務へ
コラム
構築・検証 への適用 実装計画 の活用・シ モニタリン
・最適化 可否検討 の策定
ステム実装 グ・再学習

5 モデル

ⅰ
ⅱ
ⅰAIで解決したい"業務の困り事"と、ⅱその"実態"を把握しましょう

ⅰ 業務の困りごと

例1

日々の生産の過程で、急な歯替えや故障が発生してラインが停止し、稼働率が落ちる
例2

メンテナンスを決まった時間に人手で行っているため、稼働が継続的に
必要となる
例3

ベテラン工員が経験・勘で機械を確認しており、ノウハウが共有されな
いⅱ 業務の実態

具体的な業務プロセス

具体的な工数・定量情報

予期しないライン停止の度に、原因を調査～対応まで○時間/件の稼働が発生• ライン停止時間: ○時間/月• ライン停止による売上損失額:○円/月

ライン責任者Aさんが毎朝1時間早く出社して、メンテナンスのため機械を複数台チェックする必要• 予兆検知の現地確認回数:○回/月• 予兆検知対応稼働:○時間/月

ベテラン工員が機械の音を聞いて、メンテナンスの必要性を判断。他の人は対応したことがなく実施不可• ベテラン工員に集中する業務負荷• 予兆検知を継承できないリスク

現場の担当者も巻き込み、困りごとが発生している状況を具体的に把握しておきましょう。
また、AIモデルの目標設定・成果測定を見据え、現状工数などを定量的に把握しておきましょう

36

コラム

AI導入範囲の決定にあたってのよくある失敗事例
失敗例①

失敗例②

"AIを導入し、XX業務のコストを削減したい" と思っていたが、モデルをテスト的に構築してみたが、あまり効果が見込めず、導入を断念。導入コストの方が大きくなって損してしまった

売上を増やすためにAIを活用した新サービスを創ったが、顧客に見向きもされずクローズしてしまった

どうすればよかった?
検証着手前に「AI導入した結果、どの程度の期待効果が得られそうか」を検討し、ビジネスインパクトを試算しましょう• 導入予定業務は、現状どの程度のコストが掛かっているか?
• 導入後に見込まれるコスト削減額はどの程度か?

どうすればよかった?
AIによって顧客にどのようなメリットを提供し、どの程度のインパ
クトを得ようとしているかを事前に検討して、導入する価値があるかどうかを見定めましょう• AI活用サービスの提供先 (外部顧客/社内関係者) は
誰か?
• 提供先に対してどのようなメリットを届ける想定か?
• なぜ上記のメリットが提供先に求められると考えているのか?
• 上記サービス提供により、どの程度のインパクトを見込んで
いるか?

37

設計

1 AI導入 2 データの 3 実務

の目的・
確認
目標設定

4 初期

での活用 費用のｲﾒｰｼﾞ検討 検討

検証 (PoC)
実装・運用
6 業務 7 本番 8 業務へ 9 AI精度
構築・検証 への適用 実装計画 の活用・シ モニタリン
・最適化 可否検討 の策定
ステム実装 グ・再学習

5 モデル

ⅲ
ⅲ現状の人手での識別精度をベンチマークに、AIモデルの精度目標を設定しましょう

AIモデルの予測精度は100％にはなりません。そのため検証工程では「人手と同程度の精度が出るか?」を確認したり、「AIと人手の両立による予兆検知の業務設計」を目標とするのが一般的です。

現状の識別精度を確認

現状の
人手での
識別精度

検証観点の例

人手と同程度の予測精度が出るか?

人手以上の検知精度が出るなら、最初の予兆検知はAIに任せて、AIがアラートを挙げてくれた設備だけ、
ピンポイントでの確認作業を人手にしようかな?

設備によって予測精度に差が見られるか?

定常品の製造に用いる設備Aの予測精度は高いが、少量生産用の設備Zの精度は低いな。。
AI学習に必要な情報やデータ期間が不足しているのかも?

約70％
機械に異音などの違和感を感じ、実際に調べてみて故障だった割合
はどの程度か？
(例：10回調べたとして、大体7回くらいはあたって、3回くらいは思い
過ごしかも？)

次に想定される検討事項

38

設計

1 AI導入 2 データの 3 実務

の目的・
確認
目標設定

ⅰ

4 初期

での活用 費用のｲﾒｰｼﾞ検討 検討

検証 (PoC)
実装・運用
6 業務 7 本番 8 業務へ 9 AI精度
構築・検証 への適用 実装計画 の活用・シ モニタリン
・最適化 可否検討 の策定
ステム実装 グ・再学習

5 モデル

ⅱ

まずは、
手元にあるデータを整理します

継続的にデータを活用・取得していく
方法を検討します

Point!

Point!

手元にあるデータから始めましょう。
「今無いが今後必要になるデータ」が定義できた
場合は、蓄積する方法を検討しましょう！

一度データを抽出したら終わりではありません。
システム部門に相談するなど、継続的な取り組み
方法を検討しましょう！

❷ データの確認

39

設計

1 AI導入 2 データの 3 実務

の目的・
確認
目標設定

4 初期

での活用 費用のｲﾒｰｼﾞ検討 検討

検証 (PoC)
実装・運用
6 業務 7 本番 8 業務へ 9 AI精度
構築・検証 への適用 実装計画 の活用・シ モニタリン
・最適化 可否検討 の策定
ステム実装 グ・再学習

5 モデル

普段、予知保全を行う際に見ているデータを中心に、徐々に取得対象・種類を増やしながらAIに学習させていきましょう
ⅰ

AI導入時

発展

データの
取得対象

主要な機械
• ライン停止時の損失額が大きい機械• メンテナンス・故障頻度の高い機械

その他の機械

データの種類

従来からライン工が見ている情報• 音• 振動 など

ライン工が見ていないが、予兆と関連がありそうな情報• 温度• 電流 など

データの時点

正常運転時 / 故障時における時系列

数か月～数年分(季節性のある予測の場合、数年分必要)
40

具体事例

ⅰ

製造業における、AI予知保全モデル学習用データセットの例

音の時系列データのイメージ
正常運転時

故障時

日

時間

正常運転時/故障時 音

日時間

正常運転時/故障時 音

XX

XX

正常運転時

XX

XX

XX

故障時

XX

XX

XX

正常運転時

XX

XX

XX

故障時

XX

XX

XX

正常運転時

XX

XX

XX

故障時

XX

XX

XX

正常運転時

XX

XX

XX

故障時

XX

XX

XX

正常運転時

XX

XX

XX

故障時

XX

XX

XX

正常運転時

XX

XX

XX

故障時

XX

XX

XX

正常運転時

XX

XX

XX

故障時

XX

amplitude

amplitude

1.00

1.00

0.75

0.75

0.50

0.50

0.25

0.25

0.00

0.00

-0.25

-0.25

-0.50

-0.50

-0.75

-0.75

1.00

1.00
0

250

500

750 1000
time

1250

1500

1750

0

250

500

750 1000
time

1250

1500

故障時のデータの傾向がわかるように、正常運転時と故障時の両方の時系列のデータ
が必要

1750
41

コラム

ⅱ
２無理なく小さくスタートし、継続的にデータを活用・取得していく方法を検討しましょう

手元データから徐々に範囲を広げ、今データが無いのであれば"作っていく"プロセスを考え、他部門を巻き込みながら進めていきましょう。無理なく小さくスタートし、継続的に育てていくことが、AI導入のコツです

よくある課題

解決の方向性

工夫の具体例

使えそうなデータが無い/少ない• まずは手元にあるデータから始める• 最初は主要機械かつ現状も見ているデータから開始。成果が出たら機械や種類を拡大• データが無ければ、今後継続的に "作る"、"溜める"方法を検討する• 課題解決に必要なデータが不足している場合
は、データを記録するための業務ルールを定めたり、システム構築などで対応する• 経営層からのトップダウンの指示の下で進める• 全社的な取り組みである事をシステム部門に伝え、トップダウンの指示の下で協力を仰ぐ• データ抽出元のシステム側で、予めデータ抽出処理を実装できないか相談する• 今後定期的に依頼が発生することを伝え、あらかじめデータ処理を実装できないか相談• 本取り組みにどのような価値があるのか、どのような成果が出たのかを適宜報告する

他部門から、データ抽出に関する協力が得られない42

設計

1 AI導入 2 データの 3 実務

の目的・
確認
目標設定

ⅰ

❸ 実務での活用イメージ検討

4 初期

での活用 費用のｲﾒｰｼﾞ検討 検討

検証 (PoC)
実装・運用
6 業務 7 本番 8 業務へ 9 AI精度
構築・検証 への適用 実装計画 の活用・シ モニタリン
・最適化 可否検討 の策定
ステム実装 グ・再学習

5 モデル

ⅱ

AI予測結果を、どの業務のインプットとするのか? を検討します

AIに予測してほしい
集計期間、粒度、タイミング 等を検討しますPoint!

Point!

どの業務の改善・意思決定のためにAIを使うのか、をまず検討しましょう

業務の意思決定に必要な期間・粒度・タイミングを
あらかじめ整理し、それをAIモデル構築の要件と
しましょう
43

設計

1 AI導入 2 データの 3 実務

の目的・
確認
目標設定

4 初期

での活用 費用のｲﾒｰｼﾞ検討 検討

検証 (PoC)
実装・運用
6 業務 7 本番 8 業務へ 9 AI精度
構築・検証 への適用 実装計画 の活用・シ モニタリン
・最適化 可否検討 の策定
ステム実装 グ・再学習

5 モデル

AI予知保全で解決する課題によって、A予知保全の要件が決まります。解決する課題から先に考えましょうAI予知保全で解決する課題(例)AI予知保全の要件(例)1•

日々の準備として、直近のメンテナンスの必要性や故障可能性を把握したい– 現状、予期せぬ歯替えや機械故障の都度、ラインが停止。ライン工の対応稼働も発生– 防止や対応の心づもりができるよう、
直近2、3日以内の機械状況を予測したい• AIが直近のメンテナンス・故障発生可能性を分析し、毎日定刻にメール等の手段を介して知らせてくれる– 機械のデータをセンサーが収集– そのデータからAIが直近のメンテナンス・故障発生可能性を分析– 結果をメール等で毎日定刻に社員に伝達「明日、設備Aの生産途中で歯替えが必要になる確率70％」2•

部品交換や体制確保のために、中長期のメンテナンスの必要性や故障可能性を把握したい– もし1か月先など中期の機械の状況が予測できたら、交換する部品の調達や、対応要員の確保の計画を立てられる• 社員が予測対象期間をシステムで指定すると、その期間のメンテナン
ス・故障発生可能性をAIが分析してシステムの画面に表示する– 機械のデータをセンサーが収集– 社員が予測対象期間(例:1か月)をシステムに入力– AIがそのメンテナンス・故障可能性を分析し、画面に表示「1か月後に、設備Bにメンテナンスが必要となる確率70%」「考えられる要因1：パーツXの摩耗：89%」「考えられる要因2：パーツZの汚れ：72%」
44

設計

1 AI導入 2 データの 3 実務

の目的・
確認
目標設定

ⅰ

4 初期

での活用 費用のｲﾒｰｼﾞ検討 検討

検証 (PoC)
実装・運用
6 業務 7 本番 8 業務へ 9 AI精度
構築・検証 への適用 実装計画 の活用・シ モニタリン
・最適化 可否検討 の策定
ステム実装 グ・再学習

5 モデル

ⅱ

検証期間を設定します

必要最低限の初期費用を見積もりますPoint!

Point!

自社にAI人材がいない
場合は、AIベンダーの協力のもとで進めましょう。

まずは手元にあるデータ
から始めましょう。効果・成果が出るかわからない
うちは、高額な投資を行うのは控えましょう❹ 初期費用の検討

検証工程は2-3カ月程度で進めるのが一般的です

45

設計

1 AI導入 2 データの 3 実務

の目的・
確認
目標設定

4 初期

での活用 費用のｲﾒｰｼﾞ検討 検討

検証 (PoC)
実装・運用
6 業務 7 本番 8 業務へ 9 AI精度
構築・検証 への適用 実装計画 の活用・シ モニタリン
・最適化 可否検討 の策定
ステム実装 グ・再学習

5 モデル

ⅱ 初期費用は最低限に抑え、2~3か月程度で検証を終える計画を立案しましょう

AI本格導入の可能性を見極めるための検証を、どの程度の初期投資を行い、どのような体制・期間で実施するか、
事前に計画することが重要です
費用項目
自社
人件費

AIモデル
構築費用

AIベンダー
費用算出根拠・前提

体制オプション ※設計1ヶ月,検証2ヶ月の場合
自社人材＋AI人材 自社人材＋ベンダー 自社人材＋ツール

自社
業務担当者

本業の傍らで50％程度関与する

1.5人月(0.5人月×3カ月)

1.5人月(0.5人月×3カ月)

3.0人月

AI人材

本プロジェクトにフルアサインする前提

3.0人月

―

―

データ保管

一般的な法人向けクラウドストレージサービス 2,000円/月 を想定

6,000円―

6,000円PC

一般的な業務用端末があれば初期投資不要0～10万円

0～10万円

0～10万円

AI構築用
ツール

PythonまたはAutoMLツールを使う場合――(PythonなどのOSSを利用する
場合)(ベンダーが提供する場合)

数十～数百万円―

業務委託によるAI検証(3カ月)を想定(コンサルティング＋プロトタイプ開発)

―

数百万円

―

自社人件費4.5人月＋諸経費10万円程度

ベンダー費用(数百万)＋自社人件費1.5人月＋諸経費10万円程度

ツール利用料(数百万)＋自社人件費3.0人月＋諸経費10万円程度46(スポット人材を活用する場合、それに相当する費用)(担当者が専任することを想定)(自社業務担当者が担うことを想定)(ベンダーが提供する場合)(要問合せ)

再掲

コラム

選択肢3 自社でAIモデル導入を進める際の利用ツール

自社で保有するデータ・AIリテラシに応じて、利用ツールを選定しましょう
データの収集特徴

製品例

データの分析

センサーデータ収集ツール• 機械に取り付けることで、予兆検知に関連する
各種センサーデータの収集が可能

Autoマシンラーニングツール• ある程度のデータリテラシがあれば、GUI操作(ノンプログラミング) にてAI構築・導入が可能

課金型マシンラーニングツール• 当該ツールの実装知識があれば、従量課金制で柔軟に利用可能• Cloud利用のため、システム開発に係る初期投資は不要• 各種センサツール(Raspberry Pi など)• dotData• H2O Driverless AI…等• AutoML Table(Google)• Automated ML(Microsoft)• Watson Studio/AutoAI(IBM)…等

Point!

IoTセンサーデータの収集・蓄積には、より技術的な前処理が必要となるケースがあります。
センサーデータの扱いに慣れたAI専門家に相談しながら進めていきましょう！
47

チェックシート

設計工程チェックシートにて、AI導入プロジェクトの目的・計画を見える化しましょう
本章で検討した内容を一枚のシートにまとめ、プロジェクト関与者全員で目的と計画を認識合わせましょう。
全ての欄を埋めることができたら設計工程は完了です、次の検証工程に進みましょう!
3 実務での活用イメージ検討

1 AI導入の目的・目標設定
解決したい課題
内容

数値

単位

予期せぬメンテナンスや故障で停止するラインの稼働時間

2 時間× 10 回

毎日、生産ライン稼働前に担当者がチェックする時間

1 時間× 30 回

4 AI検証初期費用・体制の検討

現在業務のどこにAIを組み込むか?

推進体制

内容

何を
AI推進主担当

誰が
営業部A

どれくらい
さん 0.5 人月× 3 ヶ月

現場要件担当製造部Bさん 0.1 人月× 3 ヶ月

データ整形担当 管理部C

さん 0.3 人月× 3 ヶ月

現状、生産ライン担当者が毎朝行う点検作業を、AIに置き換えたい。精度が人と同じまでいかずとも、定期的に予測を知らせてくれるだけでも助かる

AIモデル構築

優先的に検証したいもの× 12 ヶ月
属人化の解消ライン工以外で点検できる人

内容

数値 単位

主要品の製造設備A

稼働データ

1

年分

少量品の製造設備Z

稼働データ

1

年分

人

xx

2 手元データの確認
手元にあるデータセット
データ群
音データ

振動データ

外部AI人材D さん 1 人月× 3 ヶ月

必要最低限の初期費用
項目
内容/想定予算
人的対応(上記の通り、実務負荷を下げて
関与)
工数
データ保管
クラウドサービス利用: 1万円
費用
外部AI人材
外部AI人材Dさん: XX万×3ヶ月
費用

継続的にデータ収集に取り組むための工夫
数値

1

単位
年分

1

年分

工夫1
故障時の判定情報がデータになかったため、
故障時情報を後から付記するようにする

AIモデル精度の検証方法
比較対象と現状
現状、ライン担当者が行う予想精度との比較
現状: 感覚値70%程度
疑わしい設備を人手で調べたときに、実際にメンテナンスが必要となる場面は10回のうち何回程度と思うか?）48

チェックシート

設計工程チェックシート
メモ欄

3 実務での活用イメージ検討

1 AI導入の目的・目標設定
解決したい課題
内容

数値

単位

時間×

回

時間×

回

4 AI検証初期費用・体制の検討

現在業務のどこにAIを組み込むか?

推進体制

内容

役割

担当者

優先的に検証したいもの
×

ヶ月

内容

数値 単位

さん

関与工数
人月×

ヶ月

さん

人月×

ヶ月

さん

人月×

ヶ月

さん

人月×

ヶ月

必要最低限の初期費用
項目
内容/想定予算人

2 手元データの確認
手元にあるデータセット
データ群

継続的にデータ収集に取り組むための工夫
数値

単位

AIモデル精度の検証方法
比較対象と現状
現状:

49

いまココ

構想
(別冊
参照)

設計
1 AI導入の目的

・目標設定

2 データの確認

検証 (PoC)

3 実務での活用

ｲﾒｰｼﾞ検討

4 初期費用の検討

5 モデル構築・

検証・最適化

6 業務への適用

可否検討

実装・運用
7 本番実装計

画の策定

8 業務への活用・システム実装

9 AI精度モニタ

リング・再学習

AI導入のプロセス: 検証 (PoC)50検証工程では、構築したAIモデルの精度が、実際に業務に適用できる精度になっているか？を確認します。適用できると判断した場合は、実業務への実装計画を策定します「検証工程」の目的とゴール

検証工程のゴール• 自社ビジネス人材が、AI導入において担うべき役割を理解する• AIモデルによる予測精度を検証する• 業務への適用可否を判断する• 本番実装計画を策定する

検証工程の目的• どれほどの精度が出るかを確認する• 精度が出る/出ない要因を理解する (AI/IT/データリテラシの向上)
51検証工程における実施事項

検証 (PoC)
5モデル構築・検証・最適化• 予測のために適切な •AIモデルによる予測
本 データを選定します
精度を検証します工程で • モデル構築に必要な • 業務への適用可否の データを、利用可能 を判断します
実 な形式で準備します
施
事
項

6

業務への
適用可否検討• 業務への適用可否を
判断します

7

本番実装
計画の策定

•AIモデル導入により得られるメリットと、本番実装に係るコストを計算します• 業務やシステムに組み込むための実装計画を
策定します

52

設計

1 AI導入 2 データの 3 実務

の目的・
確認
目標設定

より精度を高める
ための議論

ⅳ

モデル
最適化

❺ モデル構築・
検証・
最適化

自社
ビジネス人材
分析結果の
解釈・議論

ⅲ

精度
検証

4 初期

での活用 費用のｲﾒｰｼﾞ検討 検討

検証 (PoC)
実装・運用
6 業務 7 本番 8 業務へ 9 AI精度
構築・検証 への適用 実装計画 の活用・シ モニタリン
・最適化 可否検討 の策定
ステム実装 グ・再学習

5 モデル

データ項目の
説明

ⅰ

データ
準備

AI人材/
AIベンダー ⅱ
モデル
構築

自社
ビジネス人材
業務への活用可否検討Point!
Point「AI構築はベンダーにお任せ」ではなく、ビジネスを理解している担当者が積極的に関与しましょう。
「なぜこのような結果になるのか？」という問いに対して、これまでの経験・実績を基に仮説を立てていくことが、自社ビジネス担当者に求められます

53

コラム

AIモデル構築は、データ準備～構築～精度検証～最適化 の順序で進めていきます。
自社ビジネス人材は、AI人材/ベンダーに対し、データ項目説明や結果解釈等をサポート
一般的なAIモデル構築のプロセス
ⅰ

AI人材/
AIベンダー

自社
Biz人材

データ準備

• 目的変数の決定• 説明変数の選定• データクレンジング• 学習用:検証用に
データ分割

ⅱ AIモデル構築・モデル精度検証・モデル最適化
ⅲ
ⅳ• 初期モデル構築• モデル精度検証• 分析手法の選択• 初期モデルの構築• 評価指標の決定• 各モデルの推論結果を評価・比較• AIモデル構築に使用 • どの程度の精度であれば業務でするデータを準備します
活用できるかを検討します• 各データ項目の意
味を、AI人材/ベン
ダーへ説明します

モデル導入準備• モデルのチューニング • モデル予測精度を定期モニタリングする• パラメータ調整による方法を検討
モデル再構築・再検証• 可視化ツールとの• 最も精度の高いモデル
連携を選定• 業務への組み込み• 予測精度に影響を • 予測精度に影響を • 月次などのサイクル
与えるデータ項目に、 与えるデータ項目が、 で、AIモデルの精度
ビジネス上コントをモニタリングする
認識齟齬が無いかを確認します方法を検討します
ロール可能なものか否かを確認します54

コラム

参考： AIモデル構築に必要なデータを準備する際の注意点、および対策
検証工程をスムーズに進めるために、利用データの状況を事前にチェックし、問題がある場合はAI人材に相談しましょう
データ準備の際に、よく起きる問題の例
データファイルが破損により開けない
データの
品質

データに欠損・異常値がある(例: ある期間のデータが異常に大きい)
正常運転時/故障時の判定情報がデータにない
データに欠けている期間がある

データの
粒度

テーブル
の構造

粒度が異なるデータを統合する必要がある(例: 音データと振動データで収集頻度が異なるので、時系列を合わせる)
データがテキスト形式・音声等の非構造データである
データがモデルに読み取れないフォーマットがある(例: Json、XML、tsv 等)
データの文字コードがモデルに読み取れない(例: utf-8、shift-JIS 等)

Note）2021年3月発行AI導入ガイドブックより一部引用

企業側での対策方法• 予めデータが開けるかを確認する• データファイルが破損してる場合は、データを再抽出する• 異常・欠損がある場合、対策方法をAI人材に相談する(原因例：センサーのデータ収集環境の変化)• 故障時期を遡って故障時の判定情報を後から付記、
故障環境を人為的に作って故障時のデータを収集 等• 異常・欠損がある場合、対策方法をAI人材に相談する• データ粒度を統一する。ただし、粒度は細かいほど良いとされるため、粒度が異なる旨をAI人材に伝達する• Excel表のような「構造化データ」に変換する必要がある。
その旨をAI人材に伝達する• モデルが読み取り可能なデータフォーマット1)に変換する必要がある。その旨をAI人材に伝達する• モデルが読み取り可能な文字コードに変換する必要がある。その旨をAI人材に伝達する
55

設計

1 AI導入 2 データの 3 実務

の目的・
確認
目標設定

ⅰ

❻ 業務への
適用可否
検討

4 初期

での活用 費用のｲﾒｰｼﾞ検討 検討

検証 (PoC)
実装・運用
6 業務 7 本番 8 業務へ 9 AI精度
構築・検証 への適用 実装計画 の活用・シ モニタリン
・最適化 可否検討 の策定
ステム実装 グ・再学習

5 モデル

ⅱ

まず現状の業務プロセスを整理し、どこにAI予測モデルを組み込むのか、を検討します

AI予測結果を、いつ、誰が、どのように活用し、どんな
ネクストアクションに繋げるのか、を設計しますPoint!

Point!

どのような順序で、いつ、誰が行っている業務
なのかを整理しましょう

AI結果をそのまま業務に使用する前に、人によるチェックが必要です。
誰が、いつ、どのくらいの時間を掛けて行うのかを検討しましょう
56

設計

1 AI導入 2 データの 3 実務

の目的・
確認
目標設定

4 初期

での活用 費用のｲﾒｰｼﾞ検討 検討

検証 (PoC)
実装・運用
6 業務 7 本番 8 業務へ 9 AI精度
構築・検証 への適用 実装計画 の活用・シ モニタリン
・最適化 可否検討 の策定
ステム実装 グ・再学習

5 モデル

予測結果の業務の組み込みの事前シュミレーションの例 (予知保全の場合)
ⅱ AI予知保全を活用した後の業務プロセス
２

ⅰ 現状の業務プロセス
１
作業

作業

故障予兆 現場で
故障予兆
発生

ベテラン工員が定期的に、マシンの異常有無をチェック

発生

故障予兆
検知
故
障
発
生
前 故障予兆
原因究明

故障予兆
検知

故障予兆
見落とし率
30%

故
障
発
生
後 故障対処AIによる
故 予知保全障
発生
前 故障予兆
原因究明

修理担当
による
究明

稼働再開

故障予兆
原因対処

メーカーもスペアはなく1ヶ月程度必要、
ダウンタイム発生

故障発生

ベアリング
交換

主軸破損
発生

メーカーへ
修理依頼

振動・音響センサーデータをもとに常時監視

が発生

故障予兆
検知率
70%

故障予兆
原因対処

故障発生

故障予兆 現場で
故障予兆
発生

メーカーで
主軸生産/
取り付け

稼働再開

故
障
発
生
後 故障対処ベテラン工員も気づかない僅かな故障予兆も検知
故障予兆
検知

故障予兆
見落とし率
10%
(20%低減)

故障予兆
検知率
90%
(20%改善)
修理担当
による
究明

軽微な異常は
工場で
対応可能

ベアリング
交換

ダウンタイムを
回避*

稼働再開

工数予測
結果に基づき
工程組み

主軸破損
発生

メーカーへ
修理依頼

メーカーで
主軸生産/
取り付け

稼働再開
57

設計

1 AI導入 2 データの 3 実務

の目的・
確認
目標設定

4 初期

での活用 費用のｲﾒｰｼﾞ検討 検討

検証 (PoC)
実装・運用
6 業務 7 本番 8 業務へ 9 AI精度
構築・検証 への適用 実装計画 の活用・シ モニタリン
・最適化 可否検討 の策定
ステム実装 グ・再学習

5 モデル

ⅰ

AIモデル導入により生み出される
価値を計算します
Point!

❼ 本番実装計画の策定

これまで人手で対応していた工数や、需要予測ミスによる追加コストが、AIを導入することでどれほど改善するのか、定量的にシミュレーションしてみましょう

ii

AI導入に係るコストを計算します

100,000
80,000

初期投資額

60,00040,000

約3~5年で回収可能！

20,000
0

1年目

2年目

3年目

4年目

5年目

Point!

意思決定の方法は様々とは思いますが、一般的には、中長期的な視点で投資対効果を試算します58

設計

1 AI導入 2 データの 3 実務

の目的・
確認
目標設定

4 初期

での活用 費用のｲﾒｰｼﾞ検討 検討

検証 (PoC)
実装・運用
6 業務 7 本番 8 業務へ 9 AI精度
構築・検証 への適用 実装計画 の活用・シ モニタリン
・最適化 可否検討 の策定
ステム実装 グ・再学習

5 モデル

ⅰ
１AI予知保全により削減されるコストだけでなく、ラインの稼働率向上により実現する売上も含めて、AI導入の価値を試算してみましょう

AI導入により得られる改善効果・その他創出価値の例

工数削減

1 ライン工が毎日行う機械の点検工数の削減• [要員原価]×[AI導入による点検工数の削減割合○%]

2 予期せぬメンテナンスや故障に突発的に対応する• [要員原価]×[AI導入によるに突発対応工数の削減割合○%]

3 適切・効率的なメンテナンスや故障対応による• [AI導入により増加したライン稼働時間]
×[ライン稼働時間あたりの製造品の売上]

4 ベテラン工員のみに集中する機械点検の負担• [AI導入により機械点検を行えるようになった人の数]

ライン工の工数の削減

稼働率
向上による
売上増加

属人化の
解消

AI価値創出額の試算方法(一例)

ライン停止時間の短縮による売上増

の減少

59

設計

1 AI導入 2 データの 3 実務

の目的・
確認
目標設定

4 初期

での活用 費用のｲﾒｰｼﾞ検討 検討

検証 (PoC)
実装・運用
6 業務 7 本番 8 業務へ 9 AI精度
構築・検証 への適用 実装計画 の活用・シ モニタリン
・最適化 可否検討 の策定
ステム実装 グ・再学習

5 モデル

ⅱ
１新たな業務プロセスへの変更やシステム構築など、AI導入において考慮すべきコストを試算しましょうAI導入・運用に係るコストの例

業務改革
に係る
工数
システム
開発
費用
AIモデルのモニタリング
工数

コストの試算方法(一例)1 AIを活用した新たな業務プロセスの検討・設計• 業務担当者：1人月

2 現場への伝達・調整・巻き込み• 業務担当者：0.5人月

3 本番AIモデルの構築、実行環境の構築• AI導入ベンダーに確認

4 既存システムとの連携機能の開発• 既存システムの過去改修費用を参考に試算• システムベンダーに確認

5 本番導入後の、AIモデル予測精度の集計、確認• 運用担当者：0.1人月

6 (AIモデル精度が悪化してきた場合)• AI導入ベンダーに確認

AIモデルの再学習・再検証
60

チェックシート

検証工程チェックシートにて、AIの本格導入を進めるか否かを判断しましょう
本章で検討・検証した内容を一枚のシートにまとめ、AI本格導入に進めるか否かを判断しましょう。
全ての欄を埋めることができたら検証工程は完了です、次の実装・運用工程に進みましょう!
5 モデル構築・検証・最適化

6 業務への適用可否検討

7 本番実装計画の策定

AI予測モデル構築に用いたデータ群

業務へのAIモデル活用可否

AIモデル導入により得られる効果

内容

内容
業務プロセス
予測精度が高かった製造設備Aにおいては、AI予測結果を受けて、必要に応じて人手でメンテナンス確認するプロセスに変更する

効果
根拠
機械点検の対応工数 [要員原価] × [AI導入による点検削減
工数の削減割合 xx %数値

単位

音の時系列データ

1

年分振動の時系列データ

1

年分

AIモデル予測結果

今後、精度向上に有効と思われるデータ群
データ群

主要品の製造設備A
現行精度(感覚値7割程度)に比べて、予測精度が改善
少量品の製造設備Z
製造設備Aに比べて、予測精度は低かった

センサーデータの追加

理由
メンテナンス・故障に関連すると思われる、
温度データ、
電流データなど

属人化の解消ライン工以外の人も実施可能

投資費用
項目
新業務プロセスの検討工数
ツール利用料AI予測結果の確認
工数

想定費用[ AA さん工数 0.5
0.5 人月] ×
22 ヶ月[月当たり利用料 20,000
20,000 円] ×
12 ヶ月
[ AA さん工数 0.1
0.1 人月] ×
12 ヶ月

投資回収計画最初の数ヶ月は、業務プロセス検討やデータ準備で業務量が増えるが、その後は月2万円でもメリットの方が大きい!
61

チェックシート

検証工程チェックシート
メモ欄

5 モデル構築・検証・最適化

6 業務への適用可否検討

7 本番実装計画の策定

AI予測モデル構築に用いたデータ群

業務へのAIモデル活用可否

AIモデル導入により得られる効果

内容

内容

効果

数値

単位

業務プロセス

根拠

投資費用
項目
AIモデル予測結果

今後、精度向上に有効と思われるデータ群
データ群

理由

想定費用
[ A さん工数 0.5 人月] ×
2 ヶ月[月当たり利用料 20,000 円] ×
12 ヶ月
[ A さん工数 0.1 人月] ×
12 ヶ月

投資回収計画

62

いまココ

構想
(別冊
参照)

設計
1 AI導入の目的

・目標設定

2 データの確認

検証 (PoC)

3 実務での活用

ｲﾒｰｼﾞ検討

4 初期費用の検討

5 モデル構築・

検証・最適化

6 業務への適用

可否検討

実装・運用
7 本番実装計

画の策定

8 業務への活用・システム実装

9 AI精度モニタ

リング・再学習

AI導入のプロセス: 実装・運用
63

実装・運用工程では、効果を刈り取るためのAI業務導入・システム化を進めましょう。
AIを活用し始めたら、定期的に予測精度をモニタリングし、必要に応じて再学習しましょう「実装・運用工程」の目的とゴール

実装・運用工程のゴール• 実業務にAIモデルを組み込む (ミスが起きない仕組みを整える)• 必要に応じてシステム化する• AIモデル精度を定期的にモニタリングする• (余裕ができたら) AI適用範囲を拡大する• (余裕ができたら) 次のAI課題に取り組む

実装・運用工程の目的• AIモデルの実務導入とシステム化による効率化を経て、効果を刈り取る• AIモデルをモニタリングし、必要に応じてメンテナンスする• AI適用する業務範囲を拡大する/次のAI取り組み課題を考える

64

実装/運用工程における実施事項

実装・運用
8 業務への活用・システム実装
本
工
程
で
の
実
施
事
項

• 新たな業務工程の浸透•AIで算出した需要予測を元に実際に活用して業務を運営• 作成したモデルを実際のデータベースなど基幹システムと接続して、現場で運用可能なように落とし込みを行う

9 AI精度モニタリング・再学習• モデルの予測が正常 • 精度の低下、外部に機能しているか、
環境の変化があった
定期的にモニタリング 際には、説明変数の追加等、モデル
再学習が必要• （運用安定後）システムの自動化・連結範囲の拡大65

設計

1 AI導入 2 データの 3 実務

の目的・
確認
目標設定

ⅰ

❽ 業務への活用・システム実装4 初期

での活用 費用のｲﾒｰｼﾞ検討 検討

検証 (PoC)
実装・運用
6 業務 7 本番 8 業務へ 9 AI精度
構築・検証 への適用 実装計画 の活用・シ モニタリン
・最適化 可否検討 の策定
ステム実装 グ・再学習

5 モデル

ⅱ

なぜ今変革が必要なのか、なぜAIなのか、現場へ丁寧に説明します

現場担当者と共に業務システムへのAIモデル組込方法を検討します

Point!

Point!

人は変化を嫌うものです。
現場を巻き込む際には、社長・経営層から「変革の必要性」をまず語っていただ
き、その為の「手段としてのAI」として、活用方法を丁寧に説明していきましょう

社長・経営層からの説明
で意思疎通が図れたら、現場担当者とともに、具体的な業務プロセスへの落とし込み、システムへの組み込みを検討しましょう66

設計

1 AI導入 2 データの 3 実務

の目的・
確認
目標設定

4 初期

での活用 費用のｲﾒｰｼﾞ検討 検討

検証 (PoC)
実装・運用
6 業務 7 本番 8 業務へ 9 AI精度
構築・検証 への適用 実装計画 の活用・シ モニタリン
・最適化 可否検討 の策定
ステム実装 グ・再学習

5 モデル

AIの導入・社内への浸透にあたっては、経営者・担当者・社員が、一丸となって、AIへの理解を深めながら進めていきましょうⅰ

1. 経営者の積極的な関与と、社員一人一人の理解

2. 変革の推進者の決定

社長・経営層から社員の皆さんへ、
AI導入・組織変革のためには推進者が”AI活用による変革の必要性”を語り掛けましょう。 必要です。社長自身でリードするのか、
また、社員一人一人が変革の必要性をそれとも、チーム体制を組んで理解・自分事化することも重要です
リーダー主体で進めてもらうのか、進め方を検討しましょう。

Point!
なぜ今変革が必要なのか？
何のためにAIが必要なのか？
"社長の言葉"で語っていただくことが有用です

Point!
推進者を任命する場合には、推進者が検討・推進に取り組みやすくするための配慮が重要です（本業負荷を下げる、チャレンジを評価する等）

3. AIへの継続的な理解度向上

AIは "一度作ったら終わり" ではありません。
説明会や勉強会を実施し、AIに対する理解を深めていく努力が必要です。

Point!
本プロジェクトをきっかけに、"より広い範囲で
AIを活用するためにはどうすればよいか" 等、会社の更なるデジタル化に向けて継続的に取り組んでいきましょう
67

設計

1 AI導入 2 データの 3 実務

の目的・
確認
目標設定

4 初期

での活用 費用のｲﾒｰｼﾞ検討 検討

検証 (PoC)
実装・運用
6 業務 7 本番 8 業務へ 9 AI精度
構築・検証 への適用 実装計画 の活用・シ モニタリン
・最適化 可否検討 の策定
ステム実装 グ・再学習

5 モデル

AI導入の初期段階では、予測対象を一部に絞り限定的にスタートすることが多いため、最初からすべてのシステムへ連携しようとせず、段階的に連携範囲を拡大することが有用

ⅱ

現場へのモデル組み込みイメージ

生産管理現場

管理アプリ① 振動・音響データを
DBに格納

管理画面

データベース

AI運用基盤② 振動・音響データを
AIモデルにインプット③ 振動・音響データをインプットとして
故障予兆判定実施

AIエンジン
大型プレス機異常予兆判定結果を表示・
アラート

データベース

⑤故障ログ(人間による判定結果)を蓄積④AIによる判定結果を蓄積⑥ ④AIによる判定結果、⑤故障ログ(人間による判定結果)を照合オンプレサーバー
68

設計

1 AI導入 2 データの 3 実務

の目的・
確認
目標設定

ⅰ

❾ AI精度モニタリング・再学習

4 初期

での活用 費用のｲﾒｰｼﾞ検討 検討

ⅱ

検証 (PoC)
実装・運用
6 業務 7 本番 8 業務へ 9 AI精度
構築・検証 への適用 実装計画 の活用・シ モニタリン
・最適化 可否検討 の策定
ステム実装 グ・再学習

5 モデル

ⅲ

AIモデルが問題なく判定してくれているか
定期的に
評価
します

精度の低下や、外部環境の変化に応じて、AIモデルを再学習
します

AI運用が安定
したら、AI範囲の拡大・
システム連携
範囲の
拡大を
目指します

Point!

Point!

Point!

月に一度、AIモデルの判定結果を評価
し、問題なく働いてくれているのかをチェックしましょう

AIモデル精度が低下してきたら、モデルの再学習を実施しましょう

AIモデルを用いた業務が安定してきたら、ネクストステップに進みま
しょう！
69

設計

1 AI導入 2 データの 3 実務

の目的・
確認
目標設定

ⅰ

4 初期

での活用 費用のｲﾒｰｼﾞ検討 検討

検証 (PoC)
実装・運用
6 業務 7 本番 8 業務へ 9 AI精度
構築・検証 への適用 実装計画 の活用・シ モニタリン
・最適化 可否検討 の策定
ステム実装 グ・再学習

5 モデル

AIが正しく判定してくれているか、定期的にチェック・モニタリングする必要があります。
誰が、いつ、どのような方法でAIモデルを評価するのか、事前に検討しておきましょう
1. 誰が

2. いつ

3. どのように

AI予測結果の妥当性を判断できる
業務担当者をアサインしましょう

AI予測結果が実際にどうであったか、を適切に評価できるタイミングを検討しましょう

データをどう収集し、どのような計算式で比較・評価するのか、
あらかじめ検討しましょう

Point!
｢この機械のメンテナンス/故障頻度はこれくらい｣と直感的に判断できる人が理想です

Point!
例えば、よくあるメンテナンスを一通り経験する
タイミングなどで予測と結果を比べてAI予測結果を評価しましょう

Point!
何と比較するのかを予め決めおきましょう。
例えば、ベテラン工員が人手で行う場合の精度感とＡＩ予測結果を比較する、など

70

設計

1 AI導入 2 データの 3 実務

の目的・
確認
目標設定

4 初期

での活用 費用のｲﾒｰｼﾞ検討 検討

検証 (PoC)
実装・運用
6 業務 7 本番 8 業務へ 9 AI精度
構築・検証 への適用 実装計画 の活用・シ モニタリン
・最適化 可否検討 の策定
ステム実装 グ・再学習

5 モデル

精度が低下してきた、もしくは業務環境が変化した場合にはモデル再学習が必要です。
学習データの再整理・構築・精度評価 を実施の上、AIモデルを刷新しましょう

ⅱ

AIモデルの再学習

モデルの再学習・再構築
定期的な
再学習

• 定期モニタリングの結果、AI予測精度低下の兆候が見られた場合は、再学習などのメンテナンスが必要です

再学習・再構築例 (商品Aの販売数を予測する場合)
機械の利用傾向に季節性がある場合、データ収集期間を年間等に拡大(例:時期によって、製品の傾向や機械の使われ方が異なる場合)
音の時系列データ• 数か月分だけでなく・・・• 精度低下の兆候を待たずとも、業務環境に大きな変化があった場合は、再学習の必要性を検討しましょう

継続的な • モデルの精度を高められるデータ(例: 新たな説明変数)や分析手法
精度改善
を常に意識し、モデルの精度改善を継続的に実施• 年間・数年

各主センサーデータを説明変数に追加し、モデルの精度を改善
音
振動

元のAI

音

精度改善後

振動

温度
電流
71

設計

1 AI導入 2 データの 3 実務

の目的・
確認
目標設定

ⅲ

4 初期

での活用 費用のｲﾒｰｼﾞ検討 検討

検証 (PoC)
実装・運用
6 業務 7 本番 8 業務へ 9 AI精度
構築・検証 への適用 実装計画 の活用・シ モニタリン
・最適化 可否検討 の策定
ステム実装 グ・再学習

5 モデル

モデル単体の精度向上だけでなく、実業務で役立つ環境へ整えていく必要があります

AIモデルに付随するシステム環境整備

AI導入に必要なシステム環境整備

具体例

留意すべきポイント

処理性能の向上AIモデル構築・判定に要する時間は、マシン性能に依存します。実業務に耐えうる環境を準備していく必要があります

ローカルPCのみで開発する場合、必要な処理速度/メモリ容量を担保する一定高スペックなPCを確保する必要
クラウド活用する場合、データ量/モデル複雑性に応じた費用が発生

システム環境の改善（システム連携）

AIモデル予測結果を別システムのインプットにする等、実業務の改善に向けてシステム化に取り組む必要があります

現状の業務フロー変更を伴う場合、現場社員への理解醸成が必須

データ取得・管理

今後必要となるデータを新たに収集・蓄積できる環境を整備する「今後達成したい事」と「それに必要な手段」を設計の上、業務上の価値と実現性の両面を考慮する必要（ただ闇雲に”データを集めれば良い”というわけではない）※IoTセンサーによるデータ収集システムを導入する等

AIモデル導入後も業務状況をモニタリングしつつ、システム化も踏まえて適宜アップデートしていくことが肝要
72

コラム

参考)データ管理・連携で検討すべきオプション、各オプションのメリット/デメリット

73最後に、、、、
ここまで読み進めてくださった皆さまは"AI伝道師"であり "企業の変革者" です。
AI導入に段階的に取り組み、達成したいビジョンに向けて変革をリードしていってください

将来達成したいビジョン・価値

AI導入の心構えと、皆さまのこれから検討の結果、
没となった
アイディア

いま
ココ

検証の結果、
成果が出なかった
AIモデル

限られた業務範囲でのAI
モデル構築・検証

AIに対する
従業員の理解度の向上

データ活用を主軸とした、
部門連携範囲
の拡大

AIモデル
適用範囲
の拡大
74

（参考）利用可能な支援策・相談窓口

75

AI導入の際に活用できる国・地域の窓口
本ガイドブック内容や、実際のAI導入・活用支援に関してお困りごと・ご意見ございましたら、対象の窓口にご連絡ください
本ガイドブックに関するお問い合わせ経済産業省商務情報政策局情報技術利用促進課• 電話番号: 03-3501-2646

AI導入・活用の支援に関するお問い合わせ

経済産業局
中小企業がAI導入を行う際の支援策等の相談に応じます(他の窓口をご紹介する場合もあり)
名称

担当課

電話番号

ウェブサイト北海道経済産業局

製造・情報産業課

011-700-2253

https://www.hkd.meti.go.jp/information/it/index.htm

東北経済産業局

製造産業・情報政策課

022-221-4895

https://www.tohoku.meti.go.jp/s_joho/index_joho.html

関東経済産業局

デジタル経済課

048-600-0284

https://www.kanto.meti.go.jp/seisaku/iot_robot/index.html

中部経済産業局

情報政策室

052-951-0570

https://www.chubu.meti.go.jp/b34jyoho/index.html

近畿経済産業局

次世代産業・情報政策課

06-6966-6008

https://www.kansai.meti.go.jp/2-7it/ai/ai_top.html

中国経済産業局

製造・情報産業課

082-224-5630

https://www.chugoku.meti.go.jp/

四国経済産業局

製造産業・情報政策課

087-811-8520

https://www.shikoku.meti.go.jp/index.html

九州経済産業局

デジタル経済室

092-482-5552

https://www.kyushu.meti.go.jp/seisaku/jyoho/kyushu-iot.html

沖縄総合事務局

経済産業部地域経済課

098-866-1730

http://www.ogb.go.jp/keisan
76

AI導入の際に活用できる補助金制度の例
AIを実際に導入する際にはいくつかの補助金制度をご用意しておりますので、必要であれば活用もご検討ください
制度名

ものづくり・商業・サービス
生産性向上促進補助金

ものづくり・商業・サービス高度連携促進補助金

商業・サービス競争力強化連携支援事業 (新連携支援事業)概要

中小企業者等が行う「革新的な製品・サービス開発」または「生産プロセス・サービス提供方法の改善」に必要な設備・システム投資等を支援

複数の中小企業者等が連携して取り組む、生産性向上に資する革新
的サービス開発・試作品開発・生産プロセスの改善のための設備投資等
や、幹事企業が主導し、面的に複数企業の設備投資を推進する取り組み等を行う事業を支援

中小企業者が産学官で連携し、また異業種分野の事業者との連携を通じて行う新しいサービスモデルの開発等のうち、地域経済を支える
サービス産業の競争力強化に資すると認められる取り組みを支援

補助上限

1,000万円

企業連携型: 2,000万円
サプライチェーン効率化型: 1,000万円

初年度: 3,000万円
2年度: 初年度の交付決定額と同額

補助率

中小企業: 1/2以内、
小規模事業者: 2/3以内

中小企業: 1/2以内、
小規模事業者: 2/3以内

補助対象経費の1/2以内(AI・IoT等の先端技術活用の場合は2/3以内)

補助対象
経費

機械装置・システム構築費、技術導入費、専門家経費、クラウドサービス利用費、外注費、知的財産権等関連経費 等

機械装置・システム構築費、技術導入費、専門家経費、クラウドサービス利用費、原材料費、外注費、知的財産権等関連経費 等

研究員費、謝金、知的財産権関連
費、マーケティング調査費、機械装置
等費、委託費 等

補助
内容

詳細や申請方法は各制度のホームページよりご確認下さい
Source: 各補助金制度ウェブサイト

77