産業革命以降、200年変わらぬ課題を解く ──M2Xの設備保全DXの挑戦と、Zero Downtime Vision

M2X代表の岡部です。

このたび、M2XはシリーズAエクステンションラウンドとして、総額11.4億円の資金調達を実施しました。

気づけば、本田技研工業、トヨタ自動車九州、伊藤園、ロッテといった、日本を代表する超大企業から、中堅・中小企業まで、企業規模問わずM2Xを使っていただけるようになりました。本当にありがたいことです。これからさらにチームを大きくしていきたい——採用をもっと強化していきたいタイミングなので、この機会に、私たちM2Xがいったいどんなチャレンジをしているのかを、改めて紹介させてください。

ひとことで言うと、私たちは産業革命以降、200年以上ずっと解かれてこなかった課題を解こうとしています。

産業革命以降、200年変わらない課題に挑んでいる

少し歴史の話をさせてください。

設備保全（メンテナンス）という営みは、機械でのものづくりが始まった産業革命に端を発します。蒸気機関が動き出したその瞬間から、「壊れた機械を直す」という仕事が生まれました。

それから200年以上が経ちます。その間、保全の"手法"自体は着実に進化してきました。壊れてから直す事後保全に始まり、計画的に手を入れる予防保全、状態を見て予測する予知保全…と、現場を止めないための手法が次々と編み出されてきた。

ところが、現場の実態は、その理論にまったく追いついていません。 いまも世界の工場の多くは未だ「壊れてから直す」事後保全が中心で、記録は紙とエクセルと、ベテランの頭の中。設備保全だけが、まるでDXの本流から取り残されたままになっています。

なぜ、200年も解けなかったのか ──理論と現場の乖離

これだけ重要なのに、なぜ解かれてこなかったのか。

私は、理論と現場のあいだに、深い乖離があったからだと考えています。

トラブルを減らすための理論やフレームワークは、しっかりとしたものが存在します。問題は、それが現場のリソースやケイパビリティと噛み合っていないこと。「全設備のリスクを評価して、最適な保全計画を立てましょう」と言われても、日々のトラブル対応に追われる現場には、そんな工数はありません。重厚でロジカルな理論でも、現場では絵に描いた餅になってしまっている状況があります。

そして、その乖離の根っこにあるのが、データの問題です。現場は、日々の点検やトラブル対応という業務に追われています。にもかかわらず——いや、追われているからこそ——その記録は紙やエクセルに散らばったまま、改善のヒントになるデータとして蓄積も一元化もされない。データがなければ、どこに予防の手を打てばいいかも見えません。だから、いつまでも「壊れてから直す」対症療法から抜け出せない。

日々の業務に追われている割に、改善を促すデータが蓄積・一元化されず、予防に手が回らない。 これこそが、200年変わらなかった課題の本体だと、私は思っています。

ここで私たちが大事にしているのは、保全は、トップダウンの管理では回らないという考えです。本社が立派な仕組みを上から下ろしても、現場の一人ひとりが自然と使えなければ意味がない。保全は、現場からのボトムアップでしか変わらない。

だからM2Xは、創業以来、何よりもUI/UXにこだわってシステムをつくってきました。忙しい現場でも、迷わず・自然と使える。現場の担当者が「これは自分たちのためのものだ」と思えること。そこに徹底的にこだわってきました。現場が自然と使ってくれて、はじめて保全のデータは貯まりはじめる。 その入口こそがUI/UXだからです。

そこに、現場を大きく変えるチャンスが来た

そして今、その現場をさらに大きく変えるチャンスが訪れています。

AIをはじめとする技術革新です。これまで人力では手の届かなかった「トラブルを起こす原因」「トラブルを長期化させる原因」に、テクノロジーが直接効くようになってきました。200年解けなかった課題に、ついに本気で挑める道具が揃いつつある。

では、その「トラブルを起こす・長期化させる原因」とは、具体的に何なのか。少し構造的に分解してみます。

トラブルの損失は、3つの原因に分解できる

工場でトラブルが起きると、設備が止まります。この「止まっている時間（ダウンタイム）」こそが、最大の損失です。これを式で表すと、こうなります。

そして、このダウンタイムを大きくしている根本原因は、突き詰めると3つに集約されます。

• 気づけない：異常が進行していても、人が巡回で見つけるまで分からない

• 分からない：いざ起きても、原因も直し方もベテランの頭の中にしかない

• 手が回らない：そもそも予防に手を打つ余力がない。記録や調達といった煩雑な業務に追われている

実際に、保全の現場で起きていることを工程ごとに並べてみると、この3つの原因が、ワークフローのいたるところに顔を出します。

そしてもうひとつ見えてくるのは、こうしたペインの多くが、「能力がないから」ではなく「手が回らないから」起きているということ。日本の現場力は言うまでもなく高い。しかしながら、確認・記録・検索・集計といった業務に時間を奪われ、しかもその記録が改善に使えるデータとして残らない。だから、本来やるべき"予防"に、いつまでも手が回らないのです。

蓄積したデータとAIが、その3つを潰しにいく

そして今、状況を大きく変える追い風が吹いています。AI——とりわけ生成AIの進化です。これらは、さきほどの3つの原因のそれぞれに、はっきりと効きます。

① 「気づけない」： 現場の点検・作業・トラブルの記録がデータとして積み上がっていくと、「この設備は、こういう兆候のあとに止まりやすい」というパターンを見つけ出せるようになります。人の勘や巡回に頼らず、貯まったデータのほうから「そろそろ危ない」と教えてくれる。止まる前に、気づける。

② 「分からない」： これは結局、ナレッジマネジメントの問題です。工場や倉庫に眠る膨大な情報を、いかに適切に引き出すか。LLMは、過去の似たトラブル事例や直し方を瞬時に紡ぎだすことに長けている。ベテランの頭の中を、誰もが引き出せる形に変えられる。

③ 「手が回らない」：人手不足が深刻化する日本においては、ここも極めて重要です。点検も、帳票作成も、部品の手配も、保全ワークフロー上のあらゆるペインを、AIに肩代わりさせて根こそぎ削る。そうやって空いた時間を、価値の高い"予防"に振り向ける。同じ人数のまま、現場が「守り」から「攻め」に変われる。

M2Xがやろうとしているのは、まさにこれです。現場のデータを貯め、AIで保全ワークフロー上のあらゆるペインを根こそぎ排除する。 そしてその先に掲げているのが、究極の目標——設備・機械が止まらず動き続ける世界、「Zero Downtime Vision」です。

200年分の宿題を解く、という面白さ

設備保全は地味です。でも私は、この領域を最高に面白いと思っています。広くて、深いからです。

まず、広い。設備保全は、製造業だけの話ではありません。これから日本は深刻な労働力不足に入り、その穴を埋めるために、あらゆる産業で自動化・機械化が一気に進みます。工場だけでなく、物流倉庫、飲食、介護、医療、社会インフラ——あらゆる場所に機械・設備が埋め込まれていく。そして機械は機械を直せない以上、設備が増えれば増えるほど、メンテナンスの需要は全産業へと広がっていきます。 製造業は、その入口にすぎません。

そして、深い。重要なのに、難しくて、200年間誰も解けていない。 これ以上やりがいのあるテーマは、なかなかありません。一筋縄ではいかないからこそ、解けたときのインパクトも大きい。

設備保全は、日々の経済活動をなめらかに動かすための、社会の土台です。工場が止まらない。商品が店頭から消えない。インフラが動き続ける。Zero Downtime とは、そういう「社会が止まらない世界」の理想でもあります。地味だけれど、明日の日本にとって、極めて重要なアジェンダです。

広くて、深い。この「200年分の宿題」に、今ようやく手が届くところまで来ました。

M2Xは、絶賛採用中です

ここから本当に宿題を解ききるには、まだまだ仲間の力が必要です。M2Xは、ビジネス・プロダクト開発の両面で、一緒にこの課題に挑んでくれるメンバーを絶賛大募集中です。

「200年変わらなかった課題を、自分の手で解いてみたい」——少しでもそう思ってくださった方は、ぜひ一度カジュアルにお話しさせてください。お待ちしています。

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