SUPERB AI.

製造現場では、設備のセンサーデータや工場内のカメラ映像など、AI活用につながるデータがすでに蓄積されています。一方で、「設備が故障してから異常に気づく」「カメラ映像を事故後の確認にしか使えていない」「AIを導入したいが、現場で運用できない」といった課題もあります。

そこでSuperb AI Japanは、2026年10月15日（木）開催のAIsmiley主催オンラインウェビナー「“危険”“異変”を見逃さない！製造現場のDXを加速するAI活用ウェビナー」に登壇します。

本ウェビナーでは、設備のセンサーデータを活用した異常予兆検知と、既存のカメラ映像を活用した危険・異変の検知という2つのアプローチから、製造業におけるAI活用について解説します。

製造業のAI活用でよくある4つの課題

製造現場には、設備のセンサーや監視カメラなど、さまざまなデータが存在します。しかし、データを収集するだけでは、設備保全や安全対策の改善にはつながりません。

代表的な課題には、次のようなものがあります。

1. 設備異常の発見が遅れる

設備が故障してから対応するのでは、生産ラインの停止や保全コストの増加につながる可能性があります。

そのため、設備の振動・温度などのセンサーデータを分析し、異常の予兆を早期に把握する仕組みが求められています。

2. 収集したセンサーデータを活用できていない

工場ではさまざまなセンサーデータが収集されていますが、「データはあるものの、異常予兆検知に活用できていない」というケースもあります。

時系列データをAIで分析することで、設備の状態変化を捉え、異常の兆候を検知するというアプローチがあります。

3. 工場のカメラ映像を安全対策に活用できていない

製造現場には既存のCCTVや監視カメラが設置されているケースがあります。

しかし、その映像が「事故やトラブルが起きた後に確認するための記録」にとどまっていることも少なくありません。

映像解析AI・ビジョンAIを活用することで、カメラ映像から現場の「危険」や「異変」を検知するという活用方法が考えられます。

4. AIを導入・運用できる専門人材が不足している

AIモデルを開発するだけでは、製造現場で継続的に利用できるとは限りません。

実際の導入では、データの準備、ラベリング、モデルの評価、運用など、複数の工程が必要になります。

そのため、AI専門人材が限られている企業では、現場で継続的にAIを活用できる仕組みづくりが重要になります。

製造現場のAI活用を「センサーデータ」と「映像データ」から考える

今回のウェビナーでは、製造現場で取得される代表的な2種類のデータを取り上げます。

データAI活用例センサーデータ・時系列データ設備の異常予兆検知カメラ映像・画像データ危険検知、安全管理、外観検査、異常検知

株式会社メロンからは、時系列解析を用いた設備の異常予兆検知について解説します。

Superb AI Japanからは、カメラ映像を活用したビジョンAIの導入・運用について紹介します。

Superb AIが解説する「カメラ映像×ビジョンAI」

Superb AI Japanでは、既存のCCTVなどで取得した映像を、製造現場の安全対策や異常検知に活用する方法について紹介します。

具体的には、以下のようなテーマを取り上げる予定です。

• カメラ映像から作業エリアへの立入りや不安全行動を検知する方法
• 外観検査・欠陥検出などにおけるビジョンAIの活用
• AIモデルの精度を支える画像データ・ラベリングの重要性
• AI専門人材が限られる環境でのAI導入・運用の進め方

このウェビナーはこんな方におすすめです

• 製造業の設備保全・生産技術・DX推進を担当している方
• 製造現場のAI活用を検討している方
• 設備の異常を故障前に検知したい方
• 既存のセンサーデータをAIに活用したい方
• 工場の監視カメラを安全対策に活用したい方
• カメラ映像から危険行動・異常を検知したい方
• 外観検査・欠陥検出に画像認識AIを導入したい方
• AI専門人材が不足しており、現場主導でAIを導入したい方
• 異常予兆検知AIやビジョンAIの導入方法を知りたい方

ウェビナー開催概要

ウェビナー名：
「“危険”“異変”を見逃さない！製造現場のDXを加速するAI活用ウェビナー」

日時：
2026年10月15日（木）

形式：
オンライン・事前登録制

参加費：
無料

主催：
株式会社アイスマイリー（AIsmiley）

登壇：
株式会社メロン、Superb AI Japan

お申込み：
AIsmileyウェビナー申込ページよりお申し込みください。