産業用機械メーカーに求められる監視体制の見直し〜事後対応から「先回り対応」へ〜

「納入先の工場から『機器のデータが見られない』と連絡を受けて、初めて障害に気づく」
「ネットワークのどこに原因があるか分からず、復旧までに顧客の生産ラインを長時間止めてしまった」

自社製のIoT機器を納入し、遠隔保守サービスを提供する産業用機械メーカーにおいて、こうした「後手対応」による現場の疲弊が深刻化しています。夜間や休日の緊急対応、そしてネットワークに詳しい特定のベテラン担当者への極端な依存（属人化）は、現場の体力を奪い、結果的に保守サービスの品質低下を招いてしまいます。

本記事では、納入先ネットワークの「ブラックボックス化」に悩むIT/OT管理者に向けて、従来の「機器が動いているかを見るだけ」の監視から、AIを活用して「障害を未然に防ぐ」監視体制へと発想を転換するためのアプローチと、具体的な改善事例を解説します。

なぜ、納入先のネットワークは「ブラックボックス化」するのか？

IoT機器やクラウドが複雑に絡み合う昨今のシステムにおいて、障害の原因特定は非常に難しくなっています。その最大の理由は、「IT（情報技術）」と「OT（制御技術）」の管理が分断されていることにあります。

生産設備側のセンサーや機器（OT領域）と、クラウドや通信ネットワーク（IT領域）は、多くの場合、異なる部門が別々のツールを使って管理しています。そのため、ひとたび通信トラブルが起きても「自部門の領域には異常がない」という部門間のたらい回しが発生し、システム全体の状態を誰も把握できない「ブラックボックス化」を引き起こしてしまうのです。

求められるのは「死活監視」から「システム内部の把握（可観測性）」への移行

この状況を抜け出すためには、サーバーや機器が「動いているか・止まっているか」だけを判定する従来の死活監視から見直しを図る必要があります。

いま求められているのは、システム内部で何が起きているのかを詳細に把握する「可観測性（オブザーバビリティー）」という考え方です。機器の稼働状態からクラウドまでの通信プロセス全体において、IT/OT環境の統合的な可視化（ネットワークパフォーマンスモニタリング）を実現することが、問題の早期解決に向けた第一歩となります。

別々のツールに散らばっていたログや通信データを結びつけ、部門ごとに孤立したデータを一元管理し、問題が起きる前に対処する「先回りした異常検知（対応）」へと監視の運用プロセスを変えることで、ライン停止という最悪の事態を未然に防ぐことが可能になります。

AIが現場を救う：アラートの洪水から根本原因を特定する

ただし、あらゆるデータを一元化して監視を始めると、現場が陥りがちな罠があります。それが「アラートの洪水」です。ささいな警告までが大量に通知されるようになり、本当に危険な障害の兆候がノイズに埋もれてしまい、かえって担当者を疲弊させてしまいます。

そこで現在、監視の現場で導入が進んでいるのが、AIを活用したシステム運用機能「AIOps（Artificial Intelligence for IT Operations）」です。

AIOpsは、膨大なアラートの関連性をAIが自動で分析し、人間では気づけない微細な異常パターンの検知や、過去のデータに基づいた不要な通知（ノイズ）の削減を行います。これにより、障害の根本原因の特定が迅速化し、複数部門にまたがる原因究明の時間を劇的に短縮できます。熟練エンジニアの「勘と経験」に頼っていた原因の切り分け作業をシステムが手助けすることで、属人化の解消にもつながります。

失敗しないための導入ステップと定着のポイント

こうした統合的な監視体制は、いきなり全社ですべてのシステムに適用しようとすると失敗します。確実に現場へ定着させるためには、以下のステップを踏むことが重要です。

1. 影響の大きい領域から小さく始める（PoCの実施）

2. 部門横断の「共通ダッシュボード」をつくる

3. 通知を受けた後の「アクション」を決めておく

では、これらのステップを実際の現場でどのように進めればよいのでしょうか。京セラコミュニケーションシステム株式会社（KCCS) が支援した具体的なプロジェクトをご紹介します。

【KCCSの実践事例】IoT機器とクラウドを横断した運用監視の高度化

ここでは、IoT対応機器を提供する産業用機械メーカーにおいて、KCCSが顧客工場のEdge環境とクラウドを横断した運用監視の高度化を支援した事例をご紹介します。

対象企業では、顧客の工場や生産ラインに設置した機器からデータを収集し、クラウド上で状態を確認できるサービスを提供していました。しかし、サービスの利用拡大に伴い、監視対象と障害対応の負荷が増加し、以下の3つの課題を抱えていました。

課題1 顧客からの連絡で初めて障害に気づく（後手対応）

データが更新されていない場合などに、顧客現場からの問い合わせを受けて初めて異常を把握するケースがありました。保守・サービス部門には、顧客現場からの申告後に対応する体制から、自社で異常を検知して先に対応する体制への転換が求められていました。

課題2 ITとOTの分断による原因特定への時間ロス

顧客工場のEdgeデバイスとクラウドの状態を一体で確認できず、障害発生時にはEdgeデバイス、通信、クラウド、アプリケーションをそれぞれ確認する必要があり、原因の切り分けに時間がかかっていました。

課題3 開発部門への属人化と業務過多

開発部門が本来の業務と並行して、日々の運用対応を兼務せざるを得ない状況でした。一部の監視業務は外部に委託していたものの、その対応範囲は決められた手順に従うだけの一次対応（アラート通知など）にとどまっていました。そのため、複雑な障害の切り分けや監視ルールの継続的な改善といった業務は社内の開発担当者を得ず、十分な時間を確保しにくい状態でした。

KCCSの独自アプローチ：Datadogを活用した統合監視PoC

KCCSは、単なる監視ツールの導入ではなく「障害に強い運用体制の構築と定着」を目的として、Datadog（データドッグ）を活用した統合監視のPoC（概念実証）を支援しました。

初期段階では対象を限定し、スモールスタートで顧客工場のEdge環境とクラウド環境を横断して確認できる監視基盤を構築。主な支援内容は次の通りです。

• Edgeデバイスとクラウド環境の統合監視

• ログ、メトリクス、アラート情報の一元管理

• 障害の重要度に応じた通知フローの設計

• 関係部門が共通して利用するダッシュボードの構築

• 監視ルールと対応手順の整理

• 監視業務の担当者への操作・運用レクチャー

このPoCにおいてKCCSが最も重視したのは、「技術的に監視できるか」だけでなく、「保守・サービス部門、開発部門、インフラ担当者が現場に定着するか」という点です。

共通ダッシュボードによる部門間の認識統一

保守・サービス部門は「顧客現場への影響」、開発部門は「アプリケーションのエラー」、インフラ部門は「サーバーやネットワークの状態」を重視します。

そこでKCCSは、各部門が同じダッシュボードを参照し、顧客現場への影響とシステム状態を同時に確認できる環境を整えました。共通の情報をもとに判断することで、障害発生時の認識合わせや担当部門への連携を行いやすくしました。また、運用開始後に判明した不要なアラートや情報不足を踏まえ、現場のフィードバックをもとにアラート条件やダッシュボードを継続的に見直す伴走支援を行いました。

導入によって確認された効果

本プロジェクトは現在も継続中ですが、対象企業ではすでに次のような大きな変化が確認されています。

• 顧客現場からの問い合わせ前に異常を把握（先回り対応）できるケースが増えた

• メーカー側から迅速なメンテナンスや部品交換を提案できる「未然にトラブルを防ぐ保守体制」の基盤が整った

• Edge環境とクラウドを横断して障害箇所を確認しやすくなった

• メーカー側の障害発生時の切り分け作業の工数を大幅に減らせた

• 開発部門が定常的な監視・障害対応から離れ、本来の業務に集中しやすくなった

• 障害ログと対応履歴を運用改善に利用できるようになった

今後は蓄積した監視データを活用し、AIOpsを見据えたアラート分析の効率化や、自動復旧の適用可能性を検討しています。（※削減時間や改善率などの定量的な効果は、実測データの検証プロセスにあるため本記事では割愛しています）

まとめ：運用監視は「コスト」ではなく「競争力」

機器を「売って終わり」の時代は過ぎ去りました。納入後も継続して安定稼働を支える遠隔保守サービスは、産業用機械メーカーにとって顧客の信頼をつなぎとめる生命線です。

夜間対応やクレームに追われる事後対応から抜け出し、システム全体を可視化して異常の芽を摘む「先回り型」の監視体制へ移行することは、単なるIT部門の業務効率化ではありません。事例で見たように、顧客のダウンタイムを最小化することで自社の保守サービスの質を底上げし、ビジネスの競争力を高めるための重要な取り組みなのです。