AIによる稼働率集計の自動化とは？メリットやおすすめのサービス10選

「毎月の稼働率集計に時間がかかっている」「現場から上がってくるデータが不正確で、改善策を検討しにくい」とお悩みではありませんか？集計業務の自動化を検討する際は、設備や人員の稼働状況をどのように収集し、改善に活用するかを整理することが大切です。

AIを活用した稼働率集計の自動化は、カメラによる状態判定やIoTによるデータ収集、計算式に基づく集計などを組み合わせる取り組みです。本記事では、導入のメリットと注意点、導入手順、現場の効率化に関連するサービス10選を解説します。各サービスの役割を比較し、自社の集計業務に必要な機能と運用体制を検討する際にお役立てください。

生産性指標における「稼働率」と「可動率」の違い

生産現場の効率化を進めるにあたり、まず整理しておきたいのが「稼働率」と「可動率」という2つの指標の違いです。管理する目的や計算方法が異なるため、自動集計の前に定義をそろえましょう。指標の定義は企業や管理対象によって異なる場合があるため、ここでは時間に基づく考え方を説明します。

稼働率とは：操業時間に対する実働時間の割合

本記事では、稼働率（かどうりつ）を、定められた操業時間に対して実際に設備や人員が稼働した時間の割合として扱います。計算式は稼働率（%）＝実働時間÷操業時間×100です。分母と分子は同じ対象・期間でそろえます。需要や生産計画の影響を受け、人員配置や設備の活用状況を評価するために用います。

例えば、1日の操業時間が8時間であるのに対し、実際の生産活動に費やした時間が6時間であれば、稼働率は75%となります。数値が低い場合は、需要不足、計画上の待ち時間、設備停止などの内訳を確認します。稼働率は市場の要求によっても変動するため、必ずしも常に100%を目指すものではありません。

可動率とは：運転したい時に正常に動かせる割合

可動率（べきどうりつ）は、設備を動かしたいときに、正常に稼働させられる状態を評価する指標です。本記事では、時間で管理する場合の計算式を可動率（%）＝予定した運転時間内に正常に運転できた時間÷予定した運転時間×100とします。設備の信頼性を高め、予定した運転を実行できる状態を目指します。

仮に、生産計画上で設備を4時間だけ動かす予定だったとします。その4時間の間、設備が故障や停止をせず正常に動き続ければ、この定義での可動率は100%です。可動率が低い場合は、突発的な故障や予定を超えた段取り作業など、運転を妨げた要因を確認します。

現場の稼働率や可動率を低下させる主な要因

現場の生産性を阻害する要因は、計画的な停止から突発的なトラブルまで多岐にわたります。これらの要因を分類して把握することが、具体的な改善策を講じるための第一歩です。

代表的な停止には、需要減少に伴う生産調整や臨時休業、定期メンテナンスなどがあります。ただし、これらが稼働率や可動率にどう影響するかは、計算の分母に含める時間の定義によって異なります。計画停止と突発停止は分けて記録しましょう。

次に、操業中に発生する突発的な設備の故障やトラブルです。予定していた運転が中断されると、可動率の低下につながります。

さらに、現場で発生する「チョコ停」と呼ばれる短時間の停止や、オペレーターの作業待ち時間も見落とせません。一回あたりは数分程度の短い停止であっても、塵も積もれば大きな生産損失を招くため、集計対象に含めるべきか事前に洗い出しておきます。

最後に、製品の仕様変更に伴う段取り替えや調整作業による停止です。予定を超えて時間がかかっている場合は、作業手順や準備方法を見直す余地があります。

従来の稼働率集計における課題と限界

手書きの日報やExcelへの手入力に頼る方法では、データの正確性や反映速度に課題が生じることがあります。集計作業に工数がかかり、改善活動に時間を割きにくくなる点も課題です。

例えば、作業者が一日の終わりに記憶を頼りに日報を記入する場合、短時間の停止や作業の切り替えを記録しきれないことがあります。記入基準が統一されていなければ、担当者によって記録内容に差が出る可能性もあります。

また、回収した日報を管理者がExcelへ手入力する運用では、転記の手間や入力ミスが発生します。回収・入力の頻度によっては、データが反映されるまでに時間がかかり、異常への対応が遅れることがあります。

こうした課題を解消するには、自動取得できるデータを増やすだけでなく、記録の定義や確認手順の標準化が欠かせません。システムで自動化する領域と、現場の作業者が目視で補足・判断する領域の境界線を明確に引いて設計を進めます。

AIによる稼働率集計の自動化を導入するメリット

稼働率集計の自動化を進める際は、データ収集・定型計算・AI分析の役割を切り分けるアプローチが有効です。センサーや設備から吸い上げた稼働データをもとに、あらかじめ設定した計算ルールに沿って時間や稼働率を算出する流れを作ります。稼働率の単純な計算処理にAIを用いる必要はなく、画像認識による状態判別や、稼働データの推移から異常の予兆を検知する場面に絞ってAIを組み込みます。

自動取得できる項目を増やすアプローチは、毎日の日報手書きや転記作業の負担を和らげる効果があります。たとえば、A-Eyeカメラはカメラ画像から設備の稼働状態を判定し、稼働情報を自動で蓄積・集計する仕組みを備えています。ただし、システムが検知しきれない停止理由の補足や、最終的な集計結果のチェックといった人の手による確認作業は一部残る点に留意しておきましょう（出典：A-Eyeカメラ公式ページ）。

同じ数値を何度も手入力する手間を省けば、転記ミスを防ぐ効果も高まります。一方で、カメラの誤認識や通信環境によるデータ欠損、初期設定のミスといったトラブルが完全にゼロになるわけではありません。取得したデータを定期的に点検し、更新頻度やアラートの通知条件を現場の稼働状況に合わせて調整する運用が、異常の早期発見につながります。

適切な分析機能と十分なデータが揃っていれば、稼働低下を招く異常や原因の候補をスムーズに特定しやすくなります。ただし、設備が止まった事実の検出と、その根本原因の特定は切り離して考えなければなりません。システムが弾き出した分析結果を、実際の保全記録や現場の状況と突き合わせながら、人が改善策を練る体制を整えておきます。日立ソリューションズ東日本の予兆検知ソリューションにおいても、事前にデータの種類や量を精査し、分析と検証を重ねて予測モデルを構築していく手順が推奨されています（出典：予兆検知ソリューションの概要）。

自動化システムをスムーズに現場へ導入する手順

自動集計による稼働率管理を進めるには、段階的な導入と現場の理解が欠かせません。導入する機能だけでなく、データの確認や例外への対応を含めた運用を準備しましょう。

現状の課題整理と収集データの定義

導入の初期段階では、自社のどの工程や業務で、どのようなデータを自動集計したいのかを明確にします。例えば、コールセンターでは電話対応時間や後処理時間、製造現場では設備の稼働時間や停止理由などが対象です。設備と人員では管理目的が異なるため、それぞれの稼働率の定義を決めてください。

解決したい課題を絞り、まずは最もボトルネックとなっている業務に焦点を当てます。計算の分母・分子、休憩や計画停止の扱い、集計単位を統一し、自動取得できる項目と人が入力する項目を分けましょう。導入前の作業時間や修正件数も記録し、効果を比較できるようにします。

稼働時間を正確に算出するには、対象設備や担当者の識別データと、ステータスが切り替わった時刻のログを正しく紐付けなければなりません。データの取得間隔が粗いと、数分程度のチョコ停を検知し損ねる恐れがあるため、捉えたい事象に応じた記録頻度が確保されているかを吟味します。また、夜勤など日をまたぐ稼働データの処理ルールや、複数機器における内蔵時計の同期状態もあらかじめチェックしておきます。

月次や複数設備の稼働率をまとめる際は、同じ定義で記録した実働時間の合計を操業時間の合計で割り、百分率にします。操業時間が異なる日や設備の稼働率を単純平均すると、この集計値と一致しない場合があります。分母となる時間がない場合は「対象外」などとして扱い、計算できる場合と区別してください。

現場へのツールの導入と運用ルールの策定

ツールの選定後は、現場の負担を考慮して運用ルールを策定します。導入の目的を説明するとともに、欠測・誤認識・通信停止が起きた場合の補正方法や担当者、停止理由の入力方法、集計結果の承認手順を決めておきましょう。欠測した時間を一律に稼働や停止として扱わず、状態が不明な時間として識別し、補正した場合は根拠と履歴を残します。

まずは一部の部署やラインでテスト運用を行い、目視記録などと照合して取得・判定・集計の精度を検証します。AIを使う場合は、通常稼働だけでなく停止や段取り替えなどの条件でも、誤判定や見逃しを確認してください。補足入力や保守、結果確認に残る工数も含めて導入前後を比較し、課題を修正してから段階的に展開します。

自社に最適なツールを選定するための基準

自社の業務形態や既存システムに合うツールを選ぶことが大切です。多機能さだけでなく、必要なデータを取得できるか、現場が継続して使えるかという視点で比較しましょう。

まず、自社の業界や業務への適性を確認します。設備データの収集、稼働率の計算、AIによる判定・分析のうち、どの機能を備えているかを分けて確認してください。電話対応の自動化や改善提案の管理など、周辺業務を支援するサービスとの違いも押さえておきましょう。

次に、既存の基幹システムやExcel、チャットツールなどとの連携性です。接続できるデータ形式、更新頻度、必要な追加設定や連携費用を確認し、二重入力を減らせる構成を検討します。

導入時には、製造現場の作業者が直感的に操作できるUI/UX（ユーザーインターフェース／ユーザーエクスペリエンス）を備えているかも見極めたいポイントです。突発的な停止理由の入力や、誤って登録されたデータの修正作業を、現場の担当者が日々の業務の中でストレスなく行えるかを基準に選定します。

最後に、初期費用とランニングコストのバランスです。機器・ソフトウェアの費用に加え、連携設定、精度検証、保守などの負担も含め、期待する削減工数と比較してください。

現場の効率化を支援するおすすめのサービス10選

以下では、稼働データの収集・可視化を支援する製品と、電話対応や現場の情報共有を効率化する関連サービスを紹介します。すべてが稼働率の自動集計やAIによる原因分析に対応しているわけではありません。自社が必要とする役割に応じて比較してください。

情報確認：2026年9月。公式製品ページやメーカー公開資料で確認できた用途を掲載しています。MC-Web CONTROLLERの機能説明には過去のメーカー発表を参照しているため、最新仕様や新規導入の提供条件については事前に提供元へ問い合わせることを推奨します。また、AirGRID WDはデータ収集を行うハードウェアとして位置づけ、連携する集計・可視化ソフトウェアとは役割を分けて整理しています。

サービス	主な対象	特徴	確認ポイント
commubo	コールセンター	AIボイスボットによる電話対応の自動化	自動対応できる業務範囲と有人対応への引き継ぎ
Helpfeel	コールセンター・カスタマーサポート	FAQ検索などによる自己解決支援	FAQの整備・更新方法と問い合わせ削減の検証
Power BI	全業界（経営・管理部門）	データの接続・分析とレポートの作成・共有	データソースとの接続性、更新方式、集計式の設計
日立ソリューションズ東日本のデータ分析ソリューション	製造業・管理部門	データの加工・連携・分析や予兆検知を支援	対象データと分析目的に合う構成・支援範囲
A-Eyeカメラ	製造業（工場）	AI画像認識による設備の状態判定と稼働情報の集計	カメラの設置条件と現場環境での判定精度
MC-Web CONTROLLER	製造業（機械設備）	メーカー公開資料では稼働情報の収集・監視・集計を案内	最新仕様、提供条件、取得可能な信号
設備稼働管理システム（オムロン デジタル）	製造業（生産設備）	稼働状況やトラブル履歴の収集・可視化	設備との接続方法と原因分析に必要なデータ
AirGRID WD	製造業（工場）	信号灯の情報を無線で収集する仕組み	対応機器、通信環境、集計・可視化ソフトとの連携
Cayzen	製造業などの現場管理部門	現場記録や改善ナレッジの管理・共有を支援	導入するサービスの機能と現場の記録・共有方法
FlexSignal	製造業（工場）	AirGRID WDを活用した稼働監視と状態の可視化	信号の対応付けと必要な画面・連携機能

1. commubo（株式会社ソフトフロントジャパン）

commuboは、株式会社ソフトフロントジャパンが提供するAIボイスボットです。電話の一次受付や問い合わせ対応などを自動化し、オペレーターの対応負担の軽減を支援します。

本記事では電話業務を効率化する関連サービスとして紹介しています。有人オペレーターの稼働率を集計する場合は、対応時間や後処理時間などを取得・集計する仕組みを別途確認してください。

公式ページ：commubo

2. Helpfeel（株式会社Helpfeel）

Helpfeelは、高度なFAQ検索機能によってユーザーが自力で疑問を解決できるよう導くシステムです。社内ヘルプデスクや現場からの問い合わせ対応を効率化し、自己解決率を高めたい業務場面で導入の選択肢に入ります。

コールセンターの負荷を見直す関連サービスとして位置付けられますが、導入だけでオペレーターの稼働率が適正値になるわけではありません。FAQの内容や利用状況を確認し、問い合わせ件数や対応時間への影響を検証しましょう。

公式ページ：Helpfeel

3. Power BI（日本マイクロソフト株式会社）

Power BIは、複数のデータソースを接続し、分析結果をレポートやダッシュボードとして共有するBIツールです。取得済みの稼働データを使い、自社の定義に沿った集計・可視化を設計する選択肢になります。

設備から信号を吸い上げる仕組みや、稼働率を算出する計算ロジック、データの更新タイミングは、自社の運用に合わせて個別に設計しなければなりません。画面上のデータ更新頻度や活用できる機能は、選択する接続方式やシステム構成によって左右されるため、事前の技術検証や仕様のすり合わせが欠かせません。

公式ページ：Power BI

4. 日立ソリューションズ東日本のデータ分析ソリューション（株式会社日立ソリューションズ東日本）

製造プロセスやセンサーなどのデータを加工・連携し、業務課題に応じた分析を支援するソリューションです。予実管理や、機械学習などを用いた予兆検知が案内されています。

稼働率集計の仕組みを検討する際は、既存の収集データをどう加工できるか、あるいはセンサーなどの追加設備をどこに配置すべきかを整理します。分析の目的に応じたデータ構成や予測モデルの検証プロセスを省くことはできず、システムを導入しただけで稼働低下の真因が自動的に特定されるわけではない点に注意しましょう。

公式ページ：データ分析ソリューションの概要

5. A-Eyeカメラ（株式会社テクノア）

ネットワークカメラで撮影した画像をAIが解析し、生産設備の稼働状況を判定するシステムです。判定した情報をクラウドに蓄積し、集計・可視化する機能が案内されています。

積層信号灯や制御盤の操作画面をカメラで撮影する手法を採用すれば、ネットワーク接続に対応していない古い設備でも稼働データを取得できます。導入にあたっては、撮影対象の映り込みや工場の照明環境、カメラの設置角度を細かく調整し、実際の現場環境で十分な認識精度が得られるかをテストします。

公式ページ：A-Eyeカメラ

6. MC-Web CONTROLLER（株式会社シムトップス）

MC-Web CONTROLLERは、株式会社シムトップスの機械設備向けIoT製品です。メーカー公開資料では、設備の信号を取得して稼働状況を収集・監視・集計する機能が紹介されています。

ここで確認できるのは稼働情報の収集・可視化などの用途です。AIによる計画乖離の検知や停止原因の自動特定は、本記事では機能として扱いません。参照する発表資料は過去のもののため、最新仕様や新規導入の提供条件は株式会社シムトップスに確認してください。

メーカー発表：株式会社シムトップスによるMC-Web CONTROLLERの製品紹介

7. 設備稼働管理システム（オムロン デジタル株式会社）

設備の稼働状況やトラブル履歴を収集し、可視化するシステムです。複数設備の監視や、停止原因の分析に役立つデータの提供が案内されています。

蓄積された稼働データと現場のトラブル記録を突き合わせることで、設備停止を招くボトルネックの調査がスムーズになります。選定の際は、標準機能で取得できる信号や記録データの種類、オプションの適用範囲を精査します。AIによる自動解析に頼り切るのではなく、自社が求める分析レポートを自律的に作成できるスペックを備えているかを見極めます。

公式ページ：設備稼働管理システム

8. AirGRID WD（株式会社パトライト）

AirGRID WDは、積層信号灯の状態をワイヤレスで送信・収集するシステムです。配線工事が難しい古い設備や、点在するマシンの稼働・停止状況を低コストでデータ化したい場面で有効な選択肢となります。

稼働率の自動集計やレポート出力を行うには、収集したデータを処理・可視化する外部ソフトウェアとの連携が前提となります。AI分析までを網羅したオールインワンのパッケージではないため、自社の信号灯の規格や通信環境、接続予定のシステムとの相性をあらかじめ精査しておきます。

製品案内：AirGRID WD／連携構成のイメージ：東海ソフトの製造現場カイゼンソリューション

9. Cayzen（エイトス株式会社）

Cayzenは、エイトス株式会社が提供するサービスです。現場の記録や改善ナレッジの管理・共有などを支援しており、公式サイトでは現場情報を一元化して検索・共有・分析する用途が案内されています。

本記事では、現場の情報共有や改善活動を支える関連サービスとして紹介しています。AIカメラによる動線分析や稼働率の自動集計、人員配置の自動提案は、確認済みの機能として扱いません。必要な記録をどのように登録・活用できるかを確認してください。

公式ページ：Cayzenの現場記録・ナレッジ管理サービス

10. FlexSignal（東海ソフト株式会社）

FlexSignalは、AirGRID WDを活用して設備の稼働状態を管理するシステムです。信号灯の変化をもとに稼働・停止・生産カウントなどを管理し、アンドンやガントチャートで可視化する機能が案内されています。

AirGRID WDがデータ収集を担うのに対し、FlexSignalはそのデータを監視・可視化に使うソフトウェアです。導入時には、各信号が示す状態の定義や、必要な画面・連携機能を確認してください。

公式ページ：FlexSignal・製造現場カイゼンソリューション

AX CAMPで現場のAI活用を担う人材と体制づくりを

稼働率集計の自動化にAIを組み込む際は、ツールの導入にとどまらず、現場のメンバーがシステムの得意分野や技術的な限界を正しく理解して運用する体制づくりが欠かせません。株式会社AXが提供する法人向けAI研修サービス「AX CAMP」では、単なる知識習得に終わらせず、実務での自走化を見据えた人材育成と伴走支援を提供しています。

AX CAMPは、14時間のeラーニングとAI化計画のプランニング、半年〜年間の伴走支援を組み合わせたプログラムを案内しています。業務課題の整理から、研修で学んだ内容の実務への落とし込みまでを支援します（出典：AX CAMP公式サービスページ）。

研修では、自社の業務課題を分解し、AIをどこに活用できるかを検討します。作成したツールの実務での活用や改善を目指し、現場の担当者が継続して取り組める状態づくりを支援します。

例えば、株式会社JIMOS様では、役員・管理職から段階的に全社展開を進めるため、AI活用の土台づくりに取り組んでいます。これは全社的なAI活用体制づくりの参考事例です（出典：株式会社JIMOS様の導入事例）。

また、Route66株式会社様の事例では、従来は原稿執筆に最大24時間かかっていた業務に対し、AIによる出力が10秒になったと報告されています。この数値は同社の原稿執筆・AI出力についての報告であり、画像の準備や挿入・装飾を含む記事制作全体の所要時間を示すものではありません（出典：Route66株式会社様の導入事例）。

これらは全社的なAI活用や原稿執筆の効率化の事例であり、稼働率集計自動化の実績を示すものではありません。AX CAMPは、AI顧問として業務課題の分解から実務への落とし込みまで伴走します。稼働率集計の自動化を検討している企業も、まずは自社の課題と研修で取り組める範囲をご相談ください。

まとめ：AIによる稼働率集計の自動化で現場の生産性を高めよう

AIを活用した稼働率集計の自動化は、データ収集、定型計算、状態判定・分析を組み合わせる取り組みです。自社の稼働率の定義と必要なデータを明確にし、各ツールが担う役割を分けて選ぶことが大切です。

自動取得できるデータ範囲を広げることで、日報の手書きや転記にかかる工数を抑え、入力ミスを未然に防ぐ効果が得られます。一方で、カメラの誤認識や通信エラーによる欠損への対処、システムでは判別できない停止理由の追記、最終的な集計結果の目視確認といった運用は引き続き発生する点に留意してください。

一部の工程で精度と残存作業を検証し、導入前後の負担を比較してから展開しましょう。

現場でAIを活用する人材や運用体制を育てたい場合は、AX CAMPの法人向けAI研修と伴走支援も選択肢です。稼働率集計に必要なシステム機能は提供元に確認しながら、自社の課題に合った自動化と人材育成を進めましょう。