AIは4M分析をどう変える？活用方法・メリット・製造業の事例・導入時の課題を徹底解説！

製造業における品質や生産性の向上に欠かせない4M分析は、以下4要素を分析する手法です。

• Man（人）： 作業者のスキル、経験、習熟度、体調など
• Machine（機械）： 設備や治工具の性能、精度、老朽化、メンテナンス状況など
• Material（材料）： 材料の品質、成分、ロットごとのばらつきなど
• Method（方法）： 作業手順、加工条件、検査基準など

これらの要素を個別に、また相互の関連性を分析することで品質問題の原因を特定し、改善策を立案します。近年はAI（人工知能）の活用が進みつつあり、分析の精度やスピードが大幅に向上しています。

この記事では、4M分析が現在抱えている課題を踏まえ、人・機械・材料・方法の各要素におけるAIの活用法から、実際の企業事例、導入時に直面する課題を解説します。

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4M分析の課題は？

4M分析（Man・Machine・Material・Method）は、品質管理や異常対応の基本フレームワークとして製造現場で長年利用されてきました。まずは、4M分析が従来から抱えている課題を紹介します。

属人性が高い

従来の4M分析は担当者の経験・勘に頼る場面が多く、同じトラブルでも人によって判断が異なる場合があります。例えば、熟練作業員は正確に処理できていた設備異常でも、新人が分析すると見逃されることは珍しくありません。

また、ベテラン社員の分析ノウハウがマニュアルやシステムに反映されず、暗黙知として属人的に蓄積される傾向があります。そのため、ベテラン社員の異動や退職に伴い、同様のトラブルや災害に対処できなくなることが多々あります。

結果として、再発防止の仕組みが弱体化し、同じ品質トラブルが繰り返されることになります。

データ収集が困難

現場からの情報収集は、手書きの記録や作業者から直接聞いた内容に依存することが多く、記録ミスや記憶違いが発生しやすくなります。特に、トラブル発生時には作業記録の抜け漏れや曖昧な表現が原因で、事後の分析が困難になるケースも少なくありません。

また、作業者ごとに観察の観点や記録の精度が異なるため、同一の事象であってもデータにばらつきが生じ、全体の信頼性が低下します。

こうした主観的で不完全な情報に基づく分析では、根本原因の正確な特定が難しく、改善策の妥当性に影響を与えます。

分析に時間がかかる

異常の兆候を捉えてから実際に原因を特定するまでには、工程や設備、作業者など多岐にわたる原因の候補を確認しなければなりません。そのため、複数部門をまたいだ情報共有や関係者へのヒアリング、記録の確認など多くの工数が発生します。

特にトラブルが起きた直後は現場が混乱しており、正確な情報収集が妨げられ、分析がスムーズに進まないことも少なくありません。

結果として原因分析の遅れが生産ラインの停止や納期遅延につながり、重大な生産ロスや顧客の信用失墜を招く可能性があります。

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複雑な因果関係の把握が困難

製造現場の不良や異常の原因は、単一ではなく複数の要因が同時に絡み合って発生することが一般的です。例えば、作業環境の温度変化や部品の個体差、作業者の微妙な手順の違いが複合的に影響し、品質トラブルが発生することもあります。

センサー等から得られるデータが膨大になるにつれ、人間がすべてのデータを精査し、複雑な要因が絡み合う問題の根本原因を特定することが難しくなっています。

従来の4M分析ではこうした要因間の相互関係を定量的に把握する手段に乏しく、要因を個別に切り分けて考える傾向があります。そのため、根本原因の特定が曖昧になり、対症療法的な改善にとどまってしまうケースが多く、再発リスクが残ることになります。

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4M分析でのAIの活用方法・メリットは？

AIの導入により、属人性を排除した客観的かつ迅速な分析が可能となり、トラブルの予兆検知や原因特定の精度が大幅に向上します。以下では、各「M」に対する具体的なAI活用例を紹介します。

Man（人）へのAI活用

製造現場は、作業ミスやスキル差といった人的要因が現場の生産性に大きな影響を及ぼします。品質を左右する重要な要素ですが、定量的な評価が難しい領域でした。

AIは、この「人」の要素をデータに基づいて可視化します。AIで作業者の行動を監視することで、問題の見落としを防げます。

例えば、作業分析が可能なAIを通じてカメラ映像やセンサーデータを解析することで、作業者の動作の遅れ・手順ミスをリアルタイムでフィードバックできます。例えば、工場内のカメラで熟練者と若手作業者の動き（手元の動作、姿勢、スピード）を撮影し、AIがその差異を数値化・比較分析します。

さらに、人流解析が可能なAIは現場のカメラ映像やセンサーデータをもとに、作業員の無駄な移動や配置ミス、生産方法の無駄などを特定できます。

結果として、目視に頼らない監視が可能となり、人為的ミスの防止や異常の早期発見に役立ちます。さらに、感覚的だった技術指導が論理的かつ効率的になり、技能伝承のスピードと質が向上します。

また、作業者の顔表情・視線・姿勢などをAIが分析し、集中力の低下やストレス兆候を検出する仕組みも有効です。作業者の不安全行動（ヘルメット未着用、危険エリアへの侵入など）をリアルタイムで検知し、本人や管理者に警告します。

長時間作業やミスが起こりやすいタイミングを可視化し、休憩の提案や配置変更につなげることで事故や品質低下の予防が可能になります。

Machine（機械）へのAI活用

製造現場においては、設備の劣化や突発的な異常が製品の品質に影響します。AIにより設備や機械を監視することで、故障の原因を迅速に解明できます。

例えば、異常検知AIは、設備の稼働音・振動・温度などのセンサーデータを常時モニタリングし、通常とは異なる挙動をリアルタイムで察知可能です。AIが故障の兆候を検知して「いつ、どの部品が故障しそうか」を事前に予測します。

さらに、取得した設備データを蓄積し続けることで、異常発生のパターン学習が可能となり、予知保全計画の立案も可能となります。

Material（材料）へのAI活用

製造業では、材料の品質のばらつきや在庫管理の不備が製品の品質に直接影響を与えます。AIにより設備や機械を監視することで故障の予兆を把握し、原因を迅速に解明できます。

例えば、AIはロットごとの材料データや製品の検査結果を解析し、材料のばらつきが製品品質に与える影響を自動的に特定できます。さらに、 カメラで撮影した製品や材料の画像をAIが分析し、傷、汚れ、異物混入、寸法のズレといった不良を瞬時に判定する外観検査を自動化します。

不良につながる仕入先やロットを早期に検知し、材料選定や調達計画の見直しに活用できます。これにより、再発防止や品質トラブルの未然防止が可能になります。

また、在庫管理にAIを活用すると、過去の消費実績や生産スケジュール、季節変動などをもとに材料の需給を高精度で予測できるようになります。これにより、過剰在庫や欠品リスクを回避し、適正な在庫管理を実現できます。

Method（方法）へのAI活用

製造現場の作業手順や動線設計は、作業員の安全性・効率性に直結する重要な要素です。AIを活用することで、材料起因の不良やロスを予防・最適化できます。

各工程から収集した人・機械・材料のデータと、過去の品質データやトラブル履歴をAIが統合的に分析します。品質不良や生産性低下を引き起こしている真の要因（ボトルネック）を特定します。

また、LLM（大規模言語モデル）も有効です。LLMは、手順書や作業記録などのテキストデータを解析し、要点の抽出・構成の整理・曖昧表現の具体化などを自動で行えます。

例えば、「適宜」「必要に応じて」といった曖昧になっている指示や方針を明確化し、誰が読んでも理解しやすいマニュアルを自動で生成可能です。また、複数の手順書間の矛盾点や抜け漏れの検出にも対応可能で、作業の精度向上と属人性の排除に貢献します。

結果として、作業標準の明確化が同時に進み、業務の再現性と安全性を高める仕組みを構築できます。

4M分析におけるAI活用事例

近年、4M分析へAIを活用する試みが進められています。以下では、4M分析に役立つソリューションの活用例や事例を紹介します。

【日立製作所】高品質かつ高効率な製造を推進

日立製作所は製造業の生産性向上を支援するために、4Mに関するデータ分析を支援してきました。

その一環として提供されるのが、日立のデジタルソリューション「Lumada」の「4MデータAI解析サービス」です。

ある顧客企業では、工場の生産設備の稼働データをリアルタイムにモニタリングへ活用し、製造現場の可視化を実現しました。また、製造現場の生産性や製品品質に影響する要因を高速かつ高精度に探索・抽出する仕組みを構築しました。

その結果、品質向上・生産性向上・予知保全・省エネルギーの4つの観点から製造プロセスの無駄を排除し、高品質かつ高効率な製造体制を推進しています。

【Amazon】AWSにおける4M分析のAI活用

Amazonは、AWS Summit Japan 2024の展示で、4M分析に生成AIを組み合わせ、稼働率低下の要因を4Mの視点から分析するユースケースを実施しました。

具体的には、ERPなど各種業務システムから抽出したデータを「Amazon S3」に集約し、RAGによって統合的に解析する仕組みです。

デモでは、稼働率が22.0%と急低下した日時を検出し、その直前の「日常点検簿」に記録された空調設備のエラーコード（123）を根本要因として特定するなど因果関係を正確に提示できました。

また、生成AIのRAG技術を使えば、社内データのPDFやWordなどのデータをもとに対話しながら分析できます。稼働率が閾値を下回った際に自動でアラートを出し、Amazon Bedrockに分析を依頼するパイプラインの構築により、自動分析も可能です。

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4M分析でAIを活用する際の課題

4M分析にAIを活用することで、原因特定の精度向上が期待される一方、実装にはいくつかの課題が伴います。ここでは、実際にAIを導入・運用するうえで直面しやすい代表的な課題を紹介します。

データの質と量の確保

AIは膨大な量のデータをもとに学習・分析を行うため、センサーやシステムから得られるデータの「正確さ・一貫性・網羅性」が成果を大きく左右します。特に不完全なログやノイズを含む情報では、誤った判断が導かれるリスクも高まります。

そのため、AI活用を前提とするなら、まずはセンサー設計の見直しや作業記録のデジタル化・標準化など、データの収集・管理体制の整備が欠かせません。

現場との密な連携

AIによる分析結果を現場で有効活用するには、これまで4M分析を担ってきた現場の従業員との密な連携も欠かせません。AIの判断が「なぜその結論に至ったのか」が見えにくい場合、現場の理解や納得が得られず、活用されない可能性が高まります。

そのため、現場の知見を取り入れたフィードバックループの設計や、分析結果の可視化・説明性の確保が必要です。

適切なツール選択

AI技術は日々進化しており、4M分析に役立つツールやプラットフォームの選択肢も多岐にわたります。そのため、ソリューションを選定する際は、自社の業務プロセス・既存システムとの親和性や運用コスト、保守体制などを比較検討することが重要です。

また、高品質なデータの整備やツール導入の効果検証のためには、小規模なPoC（概念実証）から始め、段階的にスケールアップする導入計画が推奨されます。あわせて、ROIを定量的に評価できる仕組みを構築することで、資判断がスムーズになります。

4M分析とAI活用についてよくある質問まとめ

まとめ

AIの活用により、従来の「人の勘と経験」に依存した4M分析から、客観的かつ再現性の高いデータドリブンな分析手法へと発展します。結果として、4M分析における属人性排除や効率向上につながり、生産性向上や製造コストの削減など現場に多くのメリットをもたらします。

一方で、AI導入を成功させるには、質の高いデータ整備や自社の課題に最適なツールの選定、そして現場との連携が不可欠です。これらの課題に対し、何から手をつけるべきか、どの技術が最適かといった判断には専門的な知見が求められます。

もし、自社でのAI活用に向けた具体的なステップや、より詳細な情報が必要な場合はぜひ一度専門家にご相談ください。