Aising

異常検知・予知保全AI

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~ 異常検知・予知保全AI

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FitGapにおけるすべての評価は、公平性を最優先に、客観的なアルゴリズムを用いて計算されています。製品の評価方法は「FitGapの評価メソッド」、シェアデータの算出根拠は「シェアスコアの算出方法」をご覧ください。

Aisingとは

Aisingは、エイシング社が提供する異常検知・予知保全AIソリューションです。独自のエッジAI技術を活用し、機械や部品の劣化傾向を分析することで故障のタイミングを予測します。クラウドを介さずデバイス上で学習・推論を実行するため、リアルタイム性と安全性に配慮しながら、ネットワーク環境に依存しにくい形で異常検知を行うことができます。生産設備から取得される振動や温度などのセンサーデータを解析し、異常の兆候を現場で迅速に検出して適切な保全時期の判断をサポートします。大規模製造業からインフラ企業まで幅広い分野での導入実績を持ち、特に高度な精密機器や重工業分野の企業において活用されています。FitGapの要件チェックでは、「プラント設備監視」「数値メトリクス異常検知」「日本市場保全フロー適合」が○(対応)で、プラントや重設備の監視を国内の現場保全フローに合わせて検討できます。専門知識を必要とせず現場に組み込めるエッジAIソリューションとして設計されており、製造現場の効率的な保全業務の実現に貢献します。

強み

クラウド不要のエッジAI

Aisingは独自のエッジAI技術により、クラウドを介さず現場の機器上で直接データの学習や異常予測を行うことができます。通信遅延やコストを抑えながらリアルタイムでの異常検知が可能となり、ネット接続が困難な工場設備においても導入しやすい設計となっています。また、データを外部に送信しない構成のため、セキュリティ面においても配慮された仕組みといえます。FitGapの要件チェックでは、「数値メトリクス異常検知」と「ルール＋AI併用」が○(対応)で、温度・圧力・電流などの数値指標を現場側で監視し、AI判定とルール判定を組み合わせた異常検知を検討できます。

継続学習による高精度検知

Aisingは、機器組込型の異常検知AIアルゴリズムを採用しており、稼働中も継続的に学習することで各設備に合わせた予兆検知を実現します。マイコン上で動作する軽量ソフトウェアが、導入後も現場データから自己最適化を行うため、個体差による検知漏れの低減に寄与します。一般的な一律モデルでは捉えにくい微妙な変化にも対応できることから、特殊な設備環境においても有効に機能することが期待されます。FitGapの要件チェックでは、「プラント設備監視」と「プラント・エネルギー監視」が○(対応)で、温度・圧力・振動など設備ごとの変化を監視する用途で検討できます。

国内大手での導入支援実績

Aisingは、OMRON、川崎重工、JR東日本、東京ガスなど、各業界の企業との共同実績を持つソリューションです。これらの企業における現場課題の解決に寄与してきた経験があります。また、日本発のスタートアップとして、きめ細やかな対応と業界知識を活かし、各社の設備や状況に応じた導入支援を提供している点も特長の一つです。FitGapの要件チェックでは、「日本市場保全フロー適合」と「日本語アラート文適合」が○(対応)で、国内現場の保全手順や日本語での原因・対処伝達を前提に検討できます。

注意点

特化型ゆえの機能範囲の限定

Aisingの予兆検知AIは異常検知に特化しているため、一般的な設備管理全般を網羅するものではない点に留意が必要です。作業指示やポータル機能など、保全業務に関わる周辺機能は備えていません。そのため、総合的な保全管理を行う場合には、別途システムとの連携を検討する必要があります。FitGapの要件チェックでは、カテゴリ35製品中85.7%が対応している「作業指示連携（CMMS/EAM）」が×(非対応)です。保全管理システムへの作業指示や起票連携まで一体で扱いたい企業では、既存システムとの役割分担を事前に確認する必要があります。特定用途での強みがある一方で、汎用的な設備管理システムとしての利用には制約があることを理解しておくことが重要です。

ベンダーロックインのリスク

Aisingは独自アルゴリズムにより検知精度を高める設計ですが、その維持には提供元による再学習や更新が必要となります。ユーザー自身がモデルを改良する設計にはなっておらず、ベンダーへの依存度が高い構造となっています。そのため、他のシステムへの乗り換えや自社内でのモデル再利用が難しい場合があり、長期運用における柔軟性には一定の制約が生じる可能性があります。FitGapの連携評価はカテゴリ40製品中38位で、外部システムとの接続や将来的な拡張を重視する企業では、利用中の保全管理システムやデータ基盤との接続方法を導入前に確認する必要があります。導入時にはこうした特性を理解した上で、運用体制や将来的な拡張性について検討することが望ましいでしょう。

導入に専門知識と期間を要する

AisingはコンサルティングからAIモデル構築・運用までを一貫して提供するサービスです。データ収集や評価を含む導入プロセスが必要となるため、短期間での立ち上げは難しい場合があります。即効性を求めるよりも精度を重視する企業に適しており、導入にあたっては社内に一定の技術理解があることが望ましいとされています。FitGapの導入しやすさ評価はカテゴリ40製品中27位、操作性評価はカテゴリ40製品中35位です。現場部門だけで短期間に運用を始めたい企業では、初期設計、データ準備、運用後の学習・更新をどこまで提供元と分担するかを確認する必要があります。導入検討の際は、必要な期間やリソースについて事前に確認することをお勧めします。

カテゴリ別マーケットシェア

2026年3月 FitGap調査

Aisingの異常検知・予知保全AIマーケットシェア

事業規模

中小

中堅

大企業

Aisingの利用環境・機能

利用環境

端末・OS

Windows

シングルサインオン

対応言語

提供形態

対応サポート

機能

標準対応

オプション/条件付き

非対応

異常検知・予知保全AI

設備・装置稼働監視

製造・品質プロセス監視

IT/通信インフラ監視

プラント・エネルギー監視

保全業務最適化

設備センサ異常検知

数値メトリクス異常検知

ログ異常検知

トレース異常検知

画像異常検知

音響異常検知

予測ベース異常検知

原因推定（寄与度）

寿命予測（RUL）

少量データ・転移学習

ルール＋AI併用

高速推論（エッジ）

ストリーミング検知

バッチ検知

作業指示連携（CMMS/EAM）

IT統合監視

プラント設備監視

品質工程異常検知

マルチカメラ高速処理

周波数分析

回転同期分析

導入テンプレート展開

多要素センサー統合

予兆シナリオ比較

日本語UI対応

日本語アラート文適合

日本市場保全フロー適合

Aisingのプラン

プラン	料金	主な機能・備考
製品ライセンス（AiiR®シリーズ）	要問い合わせ	省メモリ・エッジAIアルゴリズム提供、組込み
アプリケーションライセンス	要問い合わせ	故障予兆等の用途特化ソフト
導入・運用サービス（アドバイザリー/評価/実装/メンテナンス）	要問い合わせ	導入伴走、AI評価、開発・最適化

Aisingと比較されるサービス

Aisingは、製造機械やエネルギー設備のセンサーデータから故障予兆を学習したい場合に合います。運用中に追加学習するエッジAIの文脈で、個体差への対応を重視する選択肢です。クラウド指標異常ならAmazon Lookout for Metrics、設備横断の保全ならSiemens/SenseyeやIBM Maximoも候補です。