異音検知とは？【2026年最新版】AI Marketへの画像認識相談事例、企業の導入事例、メリット・使用感・Pythonの役割を解説！

設備の異常音は、熟練者であれば気づける一方で、経験の浅い担当者には判断が難しく、現場ごとの点検品質に差が出やすい領域です。

さらに、工場や設備の稼働音、周辺ノイズ、高温・狭所などの環境条件によって、人が常に音を確認し続けることは現実的ではありません。

異音検知は、マイクや振動センサーで取得した音響データを音声認識AIで解析し、通常時とは異なる音の傾向を検出する技術です。

本記事では、異音検知の基本的な仕組み、AIを活用するメリット、実際の導入事例、AI Marketに寄せられた製造業・設備保全領域の相談事例を紹介します。

自社で異音検知を導入する際に、どのようなデータを集め、どの範囲から検証すべきかを判断するための材料としてご覧ください。

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異音検知とは？

異音検知とは、ある環境や装置で発生する異常な音を検出する異常検知プロセスを指します。

こちらで異常検知とは何か、機械学習がどのように活用されているか詳しく説明しています。

異音検知には、様々な用途があります。例えば、工場内での装置の故障を早期に発見するために、異音センサーを設置して異音を検出することができます。

また、異音検知は、自動車などの警告音や警報音を検出するためにも使用されます。異音検知には、マイクロホンやセンサーなどを使用することがあります。

AI・機械学習の役割

AIによる異音検知は、生物や機械が発する音のパターンをプログラミング言語であるPythonなどで機械学習することにより、音による異常の検知や予知保全を自動化するものです。これまで人が行っていた異音検知よりも精度が高く、常時自動で定量的な判断が可能です。

こちらで、予知保全とは何か？従来と保全とどう違うか？詳しく解説していますのでご覧ください。

技術伝承のリスクがなくなることや、人による判断の違いをなくすことができるのも、AIによる異音検知ならではのメリットです。後継者不足や不良品の混入といった問題の解決手段ともなります。

AIによる異音検知では、AIの機械学習によって正常音・異音を学習し、それらのデータに基づいて異音を検知します。機械学習によって収集したデータを基に異音かどうかを判断するため、AI・機械学習は異音検知において重要な役割を担っています。

実際の現場にはマイクが置かれ、マイクで収集したデータを音声解析し、AIが正常音か異音かを判断します。ノイズを取り除いて解析することもできるため、人間が聞き取れない環境での異音検知も可能です。

加えて、AIはリアルタイム解析ができるため、異常があったタイミングで担当者に知らせることができ、迅速な対処が可能です。また、登録さえしておけば異音の原因もすぐに解析できるので、長く勤めている作業員しか知らないような異音にも、スムーズに対処できます。

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実際にAI Marketにいただいた製造業・設備保全の異音検知に関するAI活用相談事例

AI Marketには、製造業・設備保全における異音検知や予知保全の高度化を目的としたAI活用相談を多くの企業からいただいております。

お客様から寄せられたご相談は以下のようなもので、AI Marketでは、コンサルタントがお客様の課題感をヒアリングし、適した技術・ソリューションを保有する企業をご紹介致しました。

1. 排水処理設備の異音データによる異常検知
2. 半導体関連設備のポンプ・チラー保守における異音検知・予知保全
3. モータの音データを活用した性能評価の標準化

※実際のお客様からのご相談内容のため、企業特定に繋がる情報は伏せています。

① 排水処理設備の異音データによる異常検知

ご相談企業様属性

• エリア：近畿
• 従業員数：〜100人

排水処理設備の音響センサーによる異常検知｜AI Marketによる要件・技術整理内容

お客様は、排水処理設備のメンテナンス業務を強化するため、現場に行かなくても設備の状態を把握できる異常検知の仕組みを検討されていました。

現在はメンテナンス員が各現場を訪問し、機器の数値確認、設備の目視点検、点検・整備を行っています。今後は、凝集槽、脱水機、沈殿槽などの状態を確認し、薬品注入量の調整や処理異常の通知まで行える仕組みを目指されています。

異音検知の観点では、各種設備の音を取得し、通常時と異なる運転音を検知する構成も検討対象となっていました。現時点ではセンサーは未設置であり、教師データも存在しないため、マイクの設置位置、データ収集方法、異常判定の基準づくりから検討する必要がありました。

② 半導体関連設備のポンプ・チラー保守における異音検知・予知保全

ご相談企業様属性

• エリア：関東
• 従業員数：101〜500人

ポンプ・チラーの音響データを用いた予知保全｜AI Marketによる要件・技術整理内容

半導体関連企業のポンプやチラーなどのメンテナンスを請け負う部門において、AIを活用した予知保全サービスを考えておられました。

従来の保守業務では、設備が故障してから修理する対応が中心になりやすく、突発停止への対応、交換部品の手配、訪問計画の調整に負荷がかかります。異音検知の観点では、ポンプやチラーの稼働音で通常運転時の音響パターンと異なる状態を検知する仕組みが想定されます。

③ モータの音データを活用した性能評価の標準化

ご相談企業様属性

• エリア：関東
• 従業員数：1,001人〜

モータ評価における音響解析による異音検知と評価基準化｜AI Marketによる要件・技術整理内容

お客様は、モータの開発・性能評価において、音データを活用したAI解析を検討されていました。

性能評価では出力やトルクの測定に加え、近接マイクによる音響データを取得しています。現状では、人が音を聞いて判断する官能評価が含まれており、担当者の経験や技術レベルによって評価のばらつきが生じやすいことが課題となっていました。

異音検知の観点では、蓄積済みの音データをもとに、正常品と違和感のある音の傾向を分類し、評価基準を定量化することが求められていました。

AI Marketでは、上記のように、様々な企業・教育機関からのAI活用相談を受け付けています。

AI導入では、対象設備の状態整理、音・振動データの取得方法、異常判定基準の設計、既存業務との接続、企業選定など、人が介在しないと判断が難しい要素も多く存在します。

特に異音検知では、単に音を収集するだけではなく、正常時の運転音、異常時の兆候、設置環境のノイズ、現場担当者の判断基準、メンテナンス対応フローをあわせて整理することが重要です。

だからこそAI Marketでは、実際の人間である専門のAIコンサルタントが直接お客様と対話し、ヒアリングから企業選定までを支援し、実現性の高いAI導入をサポートしています。

貴社でも異音検知、予知保全、音響解析、振動解析、設備保全のAI活用をご検討中の際は、ぜひご相談ください。

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AIによる異音検知の3つのメリット

AIによる異音検知がもたらすメリットは以下です。

• 勘や経験に左右されない定量的な異音検知ができる
• 狭いスペースに設置できる
• 過酷な環境（高温・高磁場）にも設置できる

それぞれのメリットを紹介します。

勘や経験に左右されない定量的な判断ができる

AIが行う異音検知は、異音を数値として捉えるため、正確で定量的な判断が可能です。従来の人が行う異音検知は、担当者の勘・経験・感覚によって結果が多く左右されるため、正確な判断が難しくなっています。

また、一度認識した異音はデータとして残しておけるため、稀な異音にも正確で迅速な原因解明が可能です。定量的な音の認識が可能なため、担当者の違和感で済ませていた異音や、ノイズに紛れて人が認識できなかった異音にも対応できます。

狭いスペースに設置できる

工場のDX化であるファクトリーオートメーションには、工場の状態を計測するIoT機器が欠かせません。その中で、異音検知のIoT機器であるマイクは、他のIoT機器に比べて場所を取らないというメリットがあります。
「IoTセンサーとは？AIと組み合わせて何ができる？活用事例徹底解説！」を併せてご覧ください。

「ファクトリーオートメーションとは？メリット・デメリット徹底解説！AI活用で何が変わる？」もご覧ください。

過酷な環境（高温・高磁場）にも設置できる

マイクは人が立ち入ることのできない場所に設置することができるため、異音検知を用いれば過酷な環境でも異常を発見することができます。実際に、高温・高磁場環境の工場や、原子力発電所でも異音検知が導入されています。

カメラやセンサーといった複雑な機器は、使用できる環境が限られますが、マイクは振動を伝えれば良いため、比較的過酷な環境でも使用可能です。また、遮蔽物等が多い現場でも置き場所を選ばずに設置できます。小型で設置場所を選ばないため、多くの現場に対応できる汎用性を有しています。

このように、異音検知は幅広い現場に設置できるというメリットを持っています。

異音検知の活用事例7選

異音検知が実際に活用されている事例をご紹介します。

• コンクリートの品質を異音検知で判定（會澤高圧コンクリート／バーナードソフト）
• X線で区別できない食肉中の骨片を検知（ELMEC）
• 聴力点検の高度化・自動化・省力化を実現（日立）
• パイプライン内部のつまりを予知（横河ソリューションサービス）
• 風力発電機の故障リスクを予知（エネルギーファーム）
• 肺音から疾病リスクを検知（Hmcomm）
• 声のトーンからドライバーの状態を認識（Nuance）

それぞれの事例を説明します。

コンクリートの品質を異音検知で判定（會澤高圧コンクリート／バーナードソフト）

生コン事業やプレキャスト事業を行っている會澤高圧コンクリートは、画像認識と同様の精度で、異音検知による生コンクリートの品質判定を行うことに成功しました。生コンクリートをミキサで練り混ぜているときの音響から品質を判定できるAIシステムです。

「生コン品質判定システム」は、株式会社バーナードソフトの異常音検知システムであるエスカレイドを活用してAIでコンクリートのスランプ値を判定するシステムです。「スランプ」というのは、鋼製中空のコーンにつめたコンクリートが、コーンを引き抜いた後に最初の高さからどのくらい下がる（スランプする）かを示すものです。スランプが大きいコンクリートは、軟らかいコンクリートということになります。

熟練の技術者であれば、製造時の画像からおおよそのスランプ値を推定することができます。同社はこれまで画像認識による品質判定を行っていましたが、工場内の粉塵や水蒸気によりカメラが汚れて判定精度が落ちるという問題を抱えていました。さらに、業界全体で後継者の育成やノウハウの継承が困難になることを見据えて、ミキサで練り混ぜ中の音響からスランプ値を判定できるAIを用いたシステムの開発を行いました。

粉塵や曇りに強いマイクによる異音検知を行って品質判定を行ったところ、83.6%の画像認識精度に対し、異音検知の精度は81.4%と画像認識と遜色ない結果となりました。北海道新幹線の大型トンネル工事に使用するコンクリートセグメント用生コンなどの品質管理に使用する計画です。データをさらに収集することで精度が上がるため、同社はさらにデータを収集し、精度を上げて使用していくようです。

X線で区別できない食肉中の骨片を検知（ELMEC）

AIシステムを開発しているELMECは、食肉加工センターに異音検知を導入し、X線では不可能だった硬骨混入判定を可能にしました。

食肉加工センターでは、食肉に骨片が混入していないかをX線にて判定しますが、脂肪の中の骨片はX線で判定できません。そこで、肉を切る刃の部分に振動センサを取り付け、骨がカットされる際の振動を検知することで骨片の混入を判断できるようになりました。

このように、異音検知の技術を用いれば、音だけでなく振動としても異常を捉えることが可能です。

聴力点検の高度化・自動化・省力化を実現（日立）

日立の発電所では、軸冷水ポンプのモーターの摩耗を防ぐための定期的なグリス注入のタイミングは聴診棒で回転音を聞くことによって判断していました。しかし、経験の浅い担当者はその違いを聞くことができなかったため、AIによる判断を導入しました。

学習を終えたAIは、熟練技術者と同様の異常判断をすることに成功し、これまで行っていた聴力点検をAIが行えるようになりました。このように、異音検知の導入は、技術伝承の解決に加えて省力化も可能な技術です。

日立では、これまで人の感覚に頼っていた設備保全や製品検査における異音検知を数値化することで、より高度・省力化された点検を自動で行うシステムを多数開発しています。同社は、2018年に開催された音響認識の国際コンペティションでは、第1位のスコアを獲得するなど異音検知において優れた技術を持っています。

パイプライン内部のつまりを予知（横河ソリューションサービス）

横河ソリューションサービス株式会社は、異常音のAI解析を行うことにより、パイプラインのつまりを予知・予兆できるシステムを開発しました。これまで、パイプの内部は外して見てみないと状態がわかりませんでしたが、内部の音を解析することで状態を把握でき、つまりを予知・予兆できるようになりました。異音検知を用いれば、定期的なメンテナンスが不要になり、データに基づいた適切なタイミングでのメンテナンスが可能です。ディープラーニングによる音声処理について高い技術を保有するHmcomm株式会社が技術を提供しています。

パイプは一箇所でもつまりが生じると工場全体の生産計画に影響を及ぼしやすいため、適切なメンテナンスが重要ですが、内部の状態を把握するのは難しくなっています。パイプが一つでもつまってしまうと全体の生産計画が停止してしまうような工場には、非常に効果的な予知保全です。

経済産業省の補助事業である「平成29年度補正予算 産業データ共有促進事業費補助金」にも「音声データを基にした製造業パイプラインのつまり予知・予兆診断事業」として採択されています。

風力発電機の故障リスクを予知（エネルギーファーム）

小型風力発電を取り扱う株式会社エネルギーファームは、異音検知を取り入れることにより、設置場所の限られる風力発電機において、故障の兆候を早期に発見することに成功しました。風力発電機は異常時に異音を発することが知られていましたが、遠隔地に設置されることが多い風力発電機において、人が常に異音を確認することは困難でした。しかし、風力発電機の事故は被害が非常に大きくなりやすいため、安全性の確保は急務でした。

そこで、設置場所特有の環境音を除き、風力発電機の音のみを収集できる独自のピックアップマイクを開発し、異音検知による予知保全を実施しました。このシステムを用いれば、メンテナンスや熟練技術者による異音検知でしかわからなかった異常を早期に発見することが可能です。これにより、風力発電機の安全性を向上させることに成功しました。

肺音から疾病リスクを検知（Hmcomm）

音声認識のベンチャー企業であるHmcomm株式会社は、人や家畜動物の聴診音・肺音から疾病リスクを検知するシステムを構築しています。人に関しては研究段階ですが、家畜動物に関しては既に実用化されており、豚舎にマイクを設置して咳やくしゃみ音から疾病の早期発見をしたり、母豚の発情管理がされています。豚が重度の呼吸器系の病気にかかると、増体が遅れたり殺処分の対象となってしまうため、畜産物の安定供給のためには疾病の早期発見が重要です。

熟練者は豚の咳やくしゃみから罹患している豚を見分けることができますが、常に監視することはできないため見落としが発生したり、多くの時間がかかっていました。サーモグラフやカメラでの監視を既に取り入れている現場でも、異音検知を追加することでさらに効率的な繁殖や感染症予防が可能です。また24時間測定できる異音検知を導入することで、罹患している豚をAIが熟練者以上の精度で判断できるようになりました。同時に、熟練者でも時間がかかる発情も認識できるため、大幅な省力化が実現しました。

人の疾病も予測できるようになれば、自宅での検診や、収集データによるより正確な診断ができるようになります。人に対するシステムは、2024年に医療機器認定取得を目指して開発されています。

声のトーンからドライバーの状態を認識（Nuance）

米音声認識大手のNuance Communicationsは自動車に音声認識技術を組み込み、声のトーンから眠気や怒りを検知し、危険運転を防止するシステムを開発しました。

この技術が搭載されている車では、画像認識などの様々なAI技術が搭載されており、あくびが多かったり眠気を感じている声を認識すると、休憩できる場所をAIが提案して休憩を促します。また、怒りを認識して危険運転を行いやすい状態だと判断することも可能です。

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異音検知についてよくある質問まとめ

まとめ

異音検知は、設備や製品の状態を音から把握し、故障予兆の検出、品質評価の標準化、点検業務の省力化につなげられる技術です。

特に、熟練者の経験に頼っていた聴音点検や官能評価をデータとして扱えるようになる点は、製造業や保全業務において大きな価値があります。

一方で、異音検知はマイクを設置すればすぐに正しく判定できるものではありません。

正常時の音、異常時の音、周辺ノイズ、設置場所、設備の運転条件、判定後の対応フローを整理したうえでPoCの範囲を決める必要があります。

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