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異常検知/異常検出に強いAI開発会社おすすめ5選【2026年最新版】

更新日:2025.11.06

この記事では、異常検知や異常検出に強いAI開発会社をご紹介します。

製造業やプラント、インフラの現場では、設備の故障や不具合を未然に防ぐ「異常検知システム」の導入が急速に進んでいます。センサーやIoTデバイスから収集される膨大なデータをAIが解析し、わずかな異常兆候を捉えることで、ダウンタイム削減や品質向上を実現する企業が増えています。
しかし、実際に導入するにはデータ環境や業種特性に応じた技術選定が不可欠です。

こんなお悩みありませんか?
  • 設備の突然の故障や停止が頻発し、原因追跡や再発防止に時間がかかっている
  • ベテラン技術者の経験や勘に依存した点検や判断から脱却できていない
  • センサーやPLCからデータは取れているが、有効に活用できていない

そこで本記事では、異常検知や異常検出に強みを持つAI開発会社を厳選して紹介。実績豊富な企業の特徴を比較しながら、自社に最適な開発会社選びのポイントも解説します。

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異常検知/異常検出に強いAI開発会社5選

異常検知/異常検出に強いAI開発会社はブレインズテクノロジー株式会社、Leograph株式会社、株式会社エーアイ、ちゅらデータ株式会社、東京エレクトロン デバイス株式会社です。

異常検知/異常検出に強いAI開発会社【一覧表】
会社名 特徴
ブレインズテクノロジー株式会社 自社開発システム「Impulse」は、3万5,000以上の導入実績を保持
Leograph
株式会社
大量の稼働情報をAIで多角的に分析、わずかな変化も検知可能
株式会社エーアイ 工場やプラント設備における異音検知システムに強み
ちゅらデータ
株式会社
人間の聴覚では捉えきれない微細な異常を高精度に検知
東京エレクトロンデバイス株式会社 製造現場やインフラ分野での設備状態監視、予兆保全をサポート

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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のシステム開発サービスのホームページ画像
出典:ブレインズテクノロジー株式会社 https://www.brains-tech.co.jp/

こんな人におすすめ ・実績豊富なAIシステム開発会社に依頼したい方
・設備稼働監視や品質保証をAIで強化したい方

ブレインズテクノロジーは、製造業を中心にAIによる異常検知ソリューションを提供する企業です。自社開発の「Impulse」は、2014年のリリース以来、3万5,000以上の導入実績を保持。機械や設備の予知保全、故障予兆検知、不良品検出など、幅広い用途に活用されています。
センサーから取得する膨大な時系列データを機械学習で多角的に解析し、従来の閾値管理では見逃されていた微細な異常も検出可能です。特許技術であるオートモデリング機能により、データの特性を自動で分析し、最適なモデルを生成。専門知識がなくても高精度な異常検知が行える利便性の高さが評価されています。
アイシンやデンソー、大阪ガスなどの大手企業への導入実績も豊富で、品質保証や生産効率の向上に貢献。低コストかつスピーディーに導入できる点も魅力で、無料データ分析相談を通じて導入前に効果を確認できる体制が整っています。

公式HP:https://www.brains-tech.co.jp/

予算感 要問い合わせ
設立年 2008年
会社所在地 東京都港区高輪3-23-17 品川センタービルディング4F
電話番号 03-6455-7023

Leograph株式会社

Leograph株式会社のシステム開発サービスのホームページ画像
出典:Leograph株式会社 https://www.leograph.co.jp/

こんな人におすすめ ・稼働データを持っており、異常を早期検知したいと考えている方
・構想から運用まで支援してくれるサービスを求めている方

Leographは、異常検知AIシステム構築支援サービスを提供。製造現場やインフラ運用において設備や機械の異常兆候を早期に捉え、ダウンタイム削減と効率化を実現するための強力なソリューションです。
大量の時系列データや設備センサーから得られる稼働情報を、機械学習とAI技術で多角的に分析。従来の閾値管理では見逃されがちなわずかな変化も検知可能です。
データ収集や前処理からモデル構築、システムへの実装から運用保守までワンストップで支援。「使いやすさ」と「わかりやすさ」を重視しており、社内にデータ活用基盤を持たない企業でも導入しやすい設計となっています。
異常検知にとどまらず、可視化されたデータをもとに要因分析や次の改善施策まで導き出すことができるため、生産性の向上や品質改善にも直結。カスタマイズにも柔軟に対応しており、現場の規模や業務特性に応じて最適なモデルを提供してくれます。

公式HP:https://www.leograph.co.jp/

予算感 要問い合わせ
設立年 2021年
会社所在地 東京都新宿区北新宿2丁目21-1新宿フロントタワー28F
電話番号 03-6908-7868

株式会社エーアイ

株式会社エーアイのシステム開発サービスのホームページ画像
出典:株式会社エーアイ https://www.ai-j.jp/

こんな人におすすめ ・稼働音や振動データを活用して、異常検知を行いたい方
・ノイズ環境の厳しい現場で適用可能なシステムを求めている方

エーアイは、高精度な音声認識技術を基盤に、異音検知や予知保全などのAIソリューションを幅広く展開する企業です。主要サービスである「vGate®シリーズ」では、騒音の多い環境下でも高い精度で音声を解析できる点が強み。人の声だけでなく、機械が発する微細な音の変化も検出できるため、工場やプラント設備における異音検知システムとしても活用されています。
AIが正常音と異常音を自動で識別し、異常兆候を早期に検知することで、設備故障の未然防止やメンテナンスコストの削減を実現。カスタマイズ性にも優れており、ユーザー自身が用途に応じて独自の異音認識モデルを作成できるのも特徴です。
WebAPIやSDK、ASP、オンプレミスなど多様な提供形態に対応し、システム環境に合わせた柔軟な導入が可能。実績も豊富で、ロボットや翻訳ツール、音声認証システムなど多分野で採用されています。

公式HP:https://www.ai-j.jp/

予算感 要問い合わせ
設立年 2003年
会社所在地 東京都文京区西片1-15-15 KDX春日ビル7・10F

ちゅらデータ株式会社

ちゅらデータ株式会社のシステム開発サービスのホームページ画像
出典:ちゅらデータ株式会社 https://churadata.okinawa/

こんな人におすすめ ・異常検知を通じた生産性向上や保守コスト低減を検討している方
・AIシステム構築を一貫支援してほしい方

ちゅらデータは、AIによる異音・異常検知システムの開発に強みを持つ企業です。製造現場やインフラ設備において発生する音や振動などのデータをAIが解析。人間の聴覚では捉えきれない微細な異常を高精度に検知します。これにより、設備の故障予兆を早期に察知し、ダウンタイムの削減や保守コストの最適化を実現してくれます。
画像処理や時系列データ処理にも長けており、異音検知を含む複数のデータソースを組み合わせた総合的な監視システムを構築できる点が特徴。熟練エンジニアによる柔軟なシステム設計により、工場の制御システム全体を最適化し、現場環境に合わせたAIモデルのチューニングにも対応します。
AIによる異常検知技術を社内で活用できるようにするための人材育成プログラムも提供しており、企業のDX推進を支援しています。

公式HP:https://churadata.okinawa/

予算感 要問い合わせ
設立年 2017年
会社所在地 沖縄県浦添市港川512番地55 ゆがふBizタワー浦添港川 3F

東京エレクトロン デバイス株式会社

東京エレクトロン デバイス株式会社のシステム開発サービスのホームページ画像
出典:東京エレクトロン デバイス株式会社 https://www.teldevice.co.jp/

こんな人におすすめ ・自社に最適化されたカスタマイズ設計を求める方
・大手企業との実績豊富で信頼できる企業をお探しの方

東京エレクトロンデバイスは、長年培った業界経験と専門知識を活かし、顧客の多様なニーズに応じた最適なソリューションを提供しています。AIを活用した異常検知システムの開発や実装支援にも力を入れており、製造現場やインフラ分野での設備状態監視、予兆保全を支援しています。
半導体やセンサー技術の知見を活かし、デバイスレベルからシステム全体の最適化まで対応できる点が大きな強み。電子部品の豊富なラインアップと高品質な技術サポートにより、設計段階から運用まで一貫した支援を実現してくれます。
顧客ごとに最適化されたカスタマイズ設計も可能で、ダイキンやテックタッチなど大手企業との取引実績も多く、高い信頼性を誇ります。

公式HP:https://www.teldevice.co.jp/

予算感 要問い合わせ
設立年 1986年
従業員数 500-999人
会社所在地 東京都渋谷区桜丘町1番1号 渋谷サクラステージ SHIBUYAタワー 35F (受付)
電話番号 03-6635-6000

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異常検知/異常検出に強いAI開発会社を選ぶポイント

この章では、異常検知AIの開発を外注する際に押さえておくべきポイントを解説します。

製造ラインの不良検出、設備の故障予兆、センサー異常の監視など、現場データを活用した異常検知AIは、生産性向上やコスト削減の切り札として注目されています。
しかし、実際に導入を進めると「精度が出ない」「現場データが合わない」「運用コストが膨らむ」といった課題が起きることも少なくありません。これを防ぐためには、単にAI技術に強い会社を選ぶだけでなく、現場理解や運用支援、データ活用力に長けたパートナーを見極めることが重要です。

現場データの理解力とドメイン知識があるか

異常検知AIは、業界や設備によって「正常」の基準が異なります。同じ振動データでも、機械の種類や稼働環境で意味が変わります。こうした現場特有の条件を理解せずにAIを構築すると、誤検知や見逃しが発生しやすくなります。そのため、製造やインフラ、プラント、物流など、対象業界の構造を理解している開発会社を選ぶことが重要です。
AIモデルを作るだけでなく、データ取得方法やノイズ除去、異常閾値の設定まで含めて一貫してサポートできる企業なら、導入効果を最大化できます。

データ量が少なくても精度を出せる技術力があるか

異常データはめったに発生しないため、十分な教師データを集めるのは難しいのが現実。少量データでも高精度を維持できる技術力が開発会社選びのカギとなります。
異常スコアリングや自己教師あり学習、時系列解析に加え、最近では生成AIによって異常データをシミュレーション生成し、学習データを拡張する手法も注目されています。こうした最新のAI技術を柔軟に取り入れられる会社なら、データ不足の課題を解消し、安定した異常検知モデルを実現できます。

運用保守フェーズのサポート体制

異常検知AIは、一度導入すれば終わりではありません。設備や環境、センサーの感度などは時間とともに変化するため、AIモデルの再学習や再評価が欠かせません。導入後のサポート体制を確認し、定期的なモデル更新や運用監視、アラート精度のチューニングまで支援してくれる会社を選ぶことが大切です。
加えて、現場担当者でも扱いやすいダッシュボードや通知機能を備えたシステムを構築できる企業なら、日常的なメンテナンスの負担を減らし、長期運用の安定性を確保できます。

セキュリティとデータ管理の信頼性

異常検知AIは、センサー情報や稼働データなど、企業の機密情報を扱うケースが多くあります。データの暗号化やアクセス制御、オンプレミス運用などのセキュリティ要件を満たしているかを必ず確認しましょう。
特に製造やインフラ業界では、サイバー攻撃対策やISO27001などの認証実績を持つ企業を選ぶことで、安心して運用できます。データガバナンスの考え方が明確で、情報の扱い方を可視化してくれる開発会社であれば、法令遵守と安全性を両立できます。

【無料で相談できる】異常検知システムの導入に悩んだらPRONIアイミツへ

異常検知システムの導入は、単なる技術選定ではなく、自社のデータ環境や課題に最適化された開発パートナーを見つけることが重要です。異音検知に強い会社、時系列データの解析に優れた会社、製造ライン全体を最適化できる会社など、目的に応じた選定が成果を左右します。

しかし、数多くのAI開発会社の中から最適なパートナーを探すのは簡単ではありません。

PRONIアイミツではAI開発に関する相談を無料で承っています。「AIの導入や開発の費用についてもっと詳しく知りたい」、「予算に合う開発会社を教えてほしい」といった方は、アイミツのコンシェルジュまでお気軽にご相談ください。

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