工場の予知保全を低コストで始める方法｜専用センサー不要の選択肢

製造現場で突発停止が発生したとき、その損失は想像以上に大きい。八千代ソリューションズの2025年調査によると、製造業における突発停止による年間損失額は平均1,892万円にのぼる。1時間あたりの損失が「100万円以上」と回答した企業も約3割を占めており、設備の信頼性確保は経営課題そのものだ。

一方で「予知保全（CBM）を導入したいが、専用センサーやシステム構築のコストが高すぎる」という声は、中小製造業から繰り返し聞こえてくる。本記事では、従来型CBMシステムとスマホ音響診断の具体的なコストを比較しながら、月額数千円から始める予知保全の実践的な進め方を解説する。

予知保全（CBM）が注目される理由

設備保全には大きく3つのアプローチがある。故障してから修理する事後保全（BDM）、一定周期で部品交換する時間基準保全（TBM）、そして設備の状態を継続監視して異常の予兆を検知する状態基準保全（CBM）だ。

TBMは長らく製造現場の主流だったが、「まだ使える部品を交換する」無駄が生じやすく、点検工数も固定でかかる。CBMはこの課題を解決できるアプローチとして注目されており、日本の予知保全市場は2024年時点で約7.7億米ドルと推計されている。サステナビリティアクションの調査では、2033年には約74億米ドルまで拡大し、年平均成長率は28.5%に達する見通しだ。

市場は急速に伸びているものの、中小製造業への導入率は依然として低い。最大の障壁はコストである。

従来型CBMシステムの導入コスト

従来の本格的なCBMシステムは、以下の構成要素のコストがかかる。

設備10台分の監視システムを構築する場合、初期費用だけで300〜500万円を超えるケースは珍しくない。さらに月額のランニングコストが数十万円加わる。中小製造業にとって、この投資判断は容易ではない。

導入を検討して調査まで進んだものの、見積もりを見て断念した——そういう経験を持つ現場担当者は多いはずだ。

スマホ音響診断という選択肢

近年、専用センサーを使わずにスマートフォンのマイクで設備の異音を録音し、AIで解析するアプローチが実用段階に入っている。この方式が従来型と異なる点を整理する。

コスト構造が根本的に違う。 専用センサーの購入費用も設置工事費も不要で、現場担当者が持っているスマートフォンをそのまま使う。追加のハードウェア投資がゼロか極めて小さい。

導入に専門知識が不要だ。 従来型CBMでは、センサーの設置位置の選定や周波数解析の知識が必要になる場面があった。スマホ音響診断では、設備の近くでスマートフォンを向けて録音するだけで診断が始まる。

スモールスタートができる。 1台の設備から試して、効果を確認してから展開する、という進め方が自然にできる。

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スマホ音響診断の精度と適用範囲

「スマートフォンのマイクで本当に使えるのか」という疑問は当然だ。率直に言うと、スマホのマイクは高精度の計測器ではなく、絶対値の計測には限界がある。しかし異常検知の用途では、「正常な状態との差分（異変）を検出する」アプローチが有効であり、この目的においてスマホのマイクは十分な実用性を持つ。

特に以下のような設備・症状に対して音響診断は効果的だ。

• モーター・ポンプ・ファンのベアリング異常（金属音、軋み音）
• 歯車の摩耗・欠け（周期的なノイズ変化）
• ベルトの劣化・張力異常（共鳴音の変化）
• コンプレッサーの圧力異常（排気音の変化）

一方、低周波振動が主体の不具合や、騒音が非常に大きい環境下での微小な異音検知は、専用センサーが優位な場合がある。この点は適用範囲の限界として認識しておく必要がある。

コスト比較：年間でどれだけ差が出るか

設備10台分を1年間監視する場合の試算を示す。

コスト差は初年度で数百万円規模になりうる。「本格的な予知保全は大手メーカーのもの」という認識は、もはや正確ではない。

現場での導入ステップ

スマホ音響診断を実際に現場へ導入する場合、以下のステップが実践的だ。

ステップ1：パイロット設備を選ぶ

まず1〜3台の設備から始める。選定の基準は「過去に突発停止の経験がある設備」または「保全担当者が不安を感じている設備」だ。成果が出やすく、現場の理解も得やすい。

ステップ2：正常状態のベースラインを収録する

設備が正常に稼働しているときの音を録音して基準データを作る。このベースラインとの比較で異常を検知するため、初期データの収録が診断精度を左右する。

ステップ3：定期的に録音・診断を続ける

週1回や月2回など、定期的に同じ条件で録音する習慣をつくる。点検のタイミングで録音するルーティンに組み込むのが継続しやすい。

ステップ4：結果をもとに保全計画を調整する

AIが「異常の予兆あり」と判定した設備を優先的に点検・部品交換する。TBMの画一的なスケジュールから、状態に基づいた判断へと切り替えていく。

予知保全導入のROIを考える

初期費用が低いスマホ音響診断でも、導入効果を事前に試算しておくことが重要だ。

突発停止1件を回避できた場合の効果を考える。前述の調査では突発停止による損失が平均1,892万円／年とされているが、1件あたりの停止損失が50万円だとしても、年間に2〜3件の突発停止を防ぐことができれば、スマホ音響診断の年間費用（数万円〜数十万円）を大幅に上回るリターンになる。

また、TBMで行っていた定期部品交換の頻度を適正化することで、部品コストと交換工数の削減も見込める。保全コスト全体の削減は、即効性のある効果として計上しやすい。

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まとめ

予知保全はもはや大手製造業だけのものではない。スマホ音響診断という選択肢は、初期費用をほぼゼロに抑えながら、状態基準保全の考え方を現場に取り入れる現実的な手段だ。

本記事の要点を整理する。

• 製造業の突発停止による損失は平均1,892万円／年（2025年調査）
• 従来型CBMシステムの初期費用は10台分で300〜500万円超が一般的
• スマホ音響診断は初期費用ほぼゼロ、月額数千円から開始できる
• ベアリング・歯車・ベルトなど回転機械の異音検知に特に有効
• 1台のパイロット設備から始め、効果確認後に展開するのが実践的

コストを理由に予知保全を諦めていた現場こそ、まずスモールスタートで試してみる価値がある。

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参考資料

• 製造業の根幹「安定供給」を脅かす突発停止、年1,892万円の損失（八千代ソリューションズ、2025年）
• 日本の予知保全市場は2033年までに74億69万ドルに急成長（サステナビリティアクション）
• 2023年度の予兆検知ソリューション市場規模は187億円（PC-Webzine）