製品稼働データ収集（IoT）とAI予兆検知【ネットワーク機器メーカー】 
顧客環境で稼働している機器のログ（CPU、メモリ、温度、エラー等）をクラウドに収集し、AIで故障の予兆を検知するシステムを構築する施策です。完全に壊れる前にアラートを出し、計画的なメンテナンスや部品交換を促します。メリットは、ダウンタイムの回避と、プロアクティブな保守サービスの提供です。成功には、通信負荷を抑えるエッジ処理と、精度の高い推論モデルが必要です。
 職種 |
情報システム |  施策難易度 |
★☆☆☆☆ |
|---|---|---|---|
 業界① |
IT・情報通信 |  目的 |
品質向上 新サービス |
| 業界② |
ネットワーク機器メーカー |  対象 |
CS部門 保守・メンテナンス部門 顧客 |
 費用 |
500〜5000万円 |  実施期間 |
180 |
主なToDo
- 機器にテレメトリ機能（データ送信）を実装する
- 収集したビッグデータを分析し、故障パターンを学習させる
- 予兆検知時にサポートチケットを自動起票する
期待できる効果
機器ログをクラウド収集しAIで故障予兆を検知することで、完全に停止する前の先回り保守を実現。ダウンタイムによる顧客の損害を回避し、プロアクティブな支援による保守契約の付加価値を最大化します。
躓くところ
膨大なログデータから真の故障予兆のみを抽出する、学習データのクレンジングと推論モデルの精度維持が困難です。通信負荷を抑えるための高度なエッジコンピューティングの実装とコスト管理も課題となります。
狙えるチャネル
