異常検知・異常検出の開発が得意なシステム開発会社10選！外注する際のポイントについて

異常検知・異常検出は、業務を安定的に進めるための仕組みであり、すでに何かしらの施策を取り入れている企業が少なくありません。ここにAIや最新の画像解析技術を活用すると、常に状況にあわせた異常検知が可能になります。

そして、異常検知・異常検出のシステムを構築する場合は、開発会社に依頼を行うのが一般的です。自社の課題を解決するためには、自社に近い業態や自社が抱える課題に近いシステムの開発実績がある開発会社を選ぶのがおすすめです。

本記事では、異常検知や異常検出のシステム開発において高い技術力を持つ企業を紹介します。これから異常検知システムの導入を検討している場合に役立つ、最適な企業選びや外注する際のポイントについてもあわせて解説しますので、ぜひ参考にしてください。

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異常検知・異常検出の開発が得意なシステム開発会社10選

異常検知・異常検出に特化した技術を持つシステム開発企業10社を紹介します。最適なシステム導入を実現する企業選びの参考にしてください。

ブレインズテクノロジー株式会社

引用：ブレインズテクノロジー株式会社

ブレインズテクノロジー株式会社は、最先端の技術を活用し、明るい未来を創造する技術集団として設立した企業です。全社の7割がエンジニアで組織されていて、機械学習やシステム基盤技術をインテグレーションする「未来工場」により、製造業、情報通信業、建設業などのデジタルニーズに対応し、21,000を超えるAIモデルを運用してきました。企業内検索エンジン「Neuron Eneterprise Search」など、企業の生産性向上を支援するソリューションを提供しています。

異常検知ソリューション「Impulse」では、機械学習を活用してセンサーや音声や画像、動画などのデータから、温度・圧力・流量・電圧・振動・速度の分析を行い、故障の予兆や不良品の検出、設備の異常に活用可能です。

株式会社マクニカ

引用：株式会社マクニカ

株式会社マクニカは、AIやDX、半導体、ネットワーク、セキュリティ、スマートマニュファクチャリングなど、幅広い事業を展開する企業です。デジタル技術を活用したトランスフォーメーションの支援を行い、企業の成長に貢献しています。

異常検知ソリューション「icetana」は、監視カメラの映像から通常の状態を自律的に学習し、暴力や破壊行為、不審行為、危険作業、火器の使用、カメラ妨害などを高精度で検知します。直近1週間の状態を曜日や時間帯ごとに学習するため、運用時の設定変更が不要です。ビルや施設管理において、効率的で精度の高い監視システムを実現しています。

NSW株式会社

引用：NSW株式会社

NSW株式会社は、組込み・制御システムやデバイス開発に強みを持ち、異常検知や予兆管理の技術において豊富な実績があります。特に、クラウドやエッジコンピューティング、テレマティクスを活用したソリューションにより、製造現場やモビリティ分野での実績が豊富です。

通信型ドライブレコーダーにより、管理者が運転状況をリアルタイムで確認できる「Drive Tracer」や、AI・機械学習を利用して製造現場の故障予測、不良品の検出などをAI分析する「ToamiAnalytics」などのサービスを提供しています。また、クラウドを用いずに製造ラインや産業用ロボットの動作不良を予兆検知するモータ異常予兆検知システムも開発しています。

SOINN株式会社

引用：SOINN株式会社

SOINN株式会社は、独自開発した超軽量・高精度なAI「人工脳SOINN」などを活用し、異常検知や予測AIの開発で様々な業界の課題解決に貢献している企業です。各種機器・装置・情報システムなどを知能化するために、AI モジュールの短期調整やダウンロードサービス、受託開発などが利用できます。

予測AI「F-1」は、一般的ないCPUのパソコンを用いてデータのノイズ除去やパラメータ調整、季節性やイベント情報の反映などを自動化し、精度の高い予測が可能です。電力や熱需要の予測、災害対策、在庫管理など幅広い分野で効率的なシステム運用を支援しています。

東京エレクトロンデバイス株式会社

引用：東京エレクトロン デバイス株式会社

東京エレクトロン デバイス株式会社は、半導体や電子デバイス、コンピュータシステム関連製品の製造・販売事業を展開する企業です。設計・製造受託や評価ボード開発にも対応しており、製造現場での自動化や品質改善に貢献しています。

製造現場向けの「CX-D」は、データ収集から異常検知、状態診断までを1つの製品で提供する設備診断システムです。稼働率向上、予知保全、品質改善、異常検知など高度な機械学習技術を活用し、設備の状態を自動的に監視・診断します。工場内データ一元管理やライン稼働状況監視、トレーサビリティ、設備稼働率向上など管理や予知、品質改善などに活用可能です。

株式会社マクロセンド

引用：株式会社マクロセンド

株式会社マクロセンドは、人工知能事業とPython開発を中心に、企業のDXやデータ分析を支援する企業です。多様なデータを処理する「DX基盤構築サービス」や、ビッグデータ分析基盤を提供し、コストを抑えた効率的なソリューションを実現しています。

「工場・入出荷向け 検品/検査AI」は、AIを搭載したシステムが画像や動画を分析することで特定の特徴を持つ物が検出できる仕組みです。AIが正常状態と異常状態を学習することで部品の欠損や変形、食品の傷みや異物混入などの検知を自動化します。これにより、生産ラインで異物を自動的に検知・排除することが可能です。

株式会社NTTデータCCS

引用：株式会社NTTデータCCS

株式会社NTTデータCCSは、DXや企業向け業務システム、インフラ系サービスを提供する企業です。水稲AI画像解析やデータサイエンスソリューションにも実績があり、システム構築では企画や開発のほか運用やモデル作成支援、教育などに対応可能です。

AIを活用した異音検知ソリューション「Monone」は、機械の音を学習してリアルタイムで異常を常時監視し、異常が検知された場合は管理者に注意を促します。製品の製造不良、製造装置の不具合や故障、製品のスマートメンテナンスに活用可能で、風力発電機の遠隔監視やポンプの健全性診断、食品機械の動作不良チェックなどに導入されています。

株式会社ニーズウェル

引用：株式会社ニーズウェル

株式会社ニーズウェルは、金融系システム開発を中心に業務系システムやIT基盤、ソリューションを提供する独立系システムインテグレータです。AIやRPAを活用したDX・テレワークソリューションなどに強みがあります。

外観検査ソリューションの「Vi Prophetter」は、カメラで取得した画像を基に、対象物の正常・異常を検知します。製造業や物流業界の検品作業による自動化作業効率向上を図ります。また、異常検知AIソリューションの「Ad Prophetter」は、設備の外観やデータを監視し、故障や障害を予兆します。

アズビル株式会社

引用：アズビル株式会社

アズビル株式会社は、システム・サービスやフィールド機器・調節弁など、建物、工業、住宅の分野で幅広い製品・サービスを提供している企業です。計測・制御技術にIoTやAIを融合して、機械の目・機械の知能・モノづくりデジタルツイン・フィールドXの4要素を導く「モノづくり自律化システム」を特徴としています。

「BiG EYES」は、製造業向けの異常予兆検知システムで、24時間365日オンラインモニタリングを行い、多品種バッチプロセスにも対応可能です。設備の状態をリアルタイムで可視化し、異常予兆を検知して、迅速な対応を促します。

株式会社アダコテック

引用：株式会社アダコテック

株式会社アダコテックは、画像解析技術を活用した異常検知AIを提供する企業です。ヒトがコントロール可能な異常検知技術を特徴とし、検査自動化や異常検知のライフサイクル全体をサポートしています。

日本発となる同社の技術「高次局所自己相関（HLAC）」を用いた動画異常検知は、製品の外観検査や異物検査をエッジで実行し、正常なデータを学習して異常との違いを定量化します。実行にあたりGPUを必要とせず効率的な検査ができるため、外観検査や目視検査における負荷を軽減が可能です。

異常検知の開発が得意なシステム開発会社の選び方

異常検知システムの開発会社を選ぶ際は、単に技術力が高いだけでなく、実績と目的に合致したソリューションを提供できるかが重要です。これにより、適切な異常検知の導入が効果的に進められます。

参考URL：

https://ai-market.jp/services/predictive_maintenance_company/

https://www.aspicjapan.org/asu/article/16015

実績が豊富であるか

AIには、画像・音声認識、画像生成・合成、自然言語処理、予測、最適化などさまざまな技術があります。実績豊富な企業は、多様な分野で成功事例を持っているため、どの課題に対して何の技術を採用すればよいかについてノウハウが蓄積されています。自社の課題に最適な異常検知してステムを導入するためには、開発会社の実績に着目してみましょう。Webサイトやセミナー、直接の問い合わせを通じて情報収集することが重要です。

提案力やコミュニケーション力があるか

適切な異常検知システムを開発するためには、クライアントとの円滑なコミュニケーションと提案力が不可欠です。要件を的確に理解し、クライアントの業務フローに最適なシステム設計を提案できる企業であればスムーズなシステムの導入が期待できます。また、プロジェクト中に発生する問題にも迅速に対応できる体制が整っていることが重要です​。問題発生時にも迅速に対応できる企業を選ぶことで、プロジェクトの成功率が高まります​。

得意な領域が目的と合っているか

異常検知システムは、各業界のニーズに応じて活用されます。自社の目的に合致する技術や分野での専門性を持つ企業を選ぶことで、最適なシステムの導入が可能となります。

• 製造業：予知保全、画像解析、センサーを使った設備監視　など
• 金融業：不正取引検知　など
• 小売業：在庫管理、不正購入検知　など
• 物流業：リアルタイム異常検知、商品追跡、倉庫管理の最適化　など
• 通信業：ネットワーク障害予測、トラフィック異常検知　など
• インフラ業：配電網や水道設備の異常検知、保守作業　など
• 食品業：異物混入や品質劣化の早期発見、製造ライン監視　など
• 医薬業：製造過程での異常検知、品質管理、安全性確保　など

異常検知開発の外注を失敗しないためのポイント

異常検知システムを外注する際には、プロジェクトの目的を明確にし、予算内で適切な提案を行える企業を選ぶことが重要です。また、運用を開始した後にどのようなサポートが受けられるかを確認することも成功のポイントです。

プロジェクトの目的を明確にする

異常検知システムを導入する際には、まずプロジェクトの目的を具体的に設定することが重要です。自社で課題抽出することが重要ではあるものの、開発会社に問い合わせることでボトルネックが見えてくる場合もあります。明確な目的がなければ、監視する設備や検知したい異常の種類、改善したいプロセスといった開発企業の提案が的外れになる可能性があります。

予算内に合う提案をしているか

異常検知システムの導入にはコスト管理が重要です。必要な機能を絞り込み、予算内で最大の効果を引き出す提案ができる企業を選びましょう。プロジェクトは企画や開発、導入だけでなく、運用後の機械学習や保守などに必要となる場合があります。開発して使い続けるところまでを踏まえて提案を受けてどこまで実施するのかを判断することが重要です。

サポートが充実しているか

AIを用いた異常検知システムは長期的な運用が前提であり、導入後のサポート体制が重要です。想定外の問題への対応に限らず、データベース管理やAIモデルの運用・調整、パフォーマンスのモニタリングなどが必要になることがあります。トラブル発生時に迅速に対応し、システムのアップデートやメンテナンスを提供できる企業を選ぶことで、安心してシステムが運用できます。

まとめ

異常検知システムを外注する際には、実績、提案力、サポート体制を重視して企業を選ぶことが重要です。自社の目的に合った技術力を持つ企業を選ぶことで、効果的なシステム導入が可能となります。

また、異常検知・異常検出AIの活用や導入を検討する際は、自社内にノウハウがないことも珍しくありません。職場のDXを進める際は、社内のリソース分散のためにも実績豊富なプロ人材の活用がおすすめです。エッジワークはプロ人材が「ある業務が属人化している」「熟練者が不足していて品質が保てない」など企業が抱える問題にあわせて、最短距離で解決に導く支援を行います。

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