保全AI PoCの進め方

失敗を避けるテーマ選定と検証手順

保全AIのPoCはテーマ選定とデータ品質で成否が決まります。短期で効果を示すための進め方を整理します。

1. テーマ選定の基準

• 停止ロスや修繕費に直結する
• データが一定量ある
• 現場が結果を使う意思がある

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2. データ準備

• 故障履歴・点検履歴・部品交換履歴を揃える
• 記録の表記ゆれを修正する
• 期間と対象設備を固定する

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3. 成功基準の定義

• 停止時間の削減率
• 予測精度（再現率・適合率）
• 作業計画の改善度合い

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4. PoCの進め方

1. ベースラインの現状把握
2. 小さな範囲で試験運用
3. 結果を現場にフィードバック
4. 改善サイクルを回す

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よくある失敗

• テーマが広すぎて検証できない
• データ整備の工数を見積もれていない
• 成果指標が曖昧で評価できない

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まとめ

• テーマ選定と成功基準が成否を左右する
• データ準備はPoCの半分以上を占める
• 小さく検証し、現場で回る形にする