ニュース
DMG森精機、工作機械の故障対応を生成AIが支援する新機能を提供開始
工作機械が夜間や休日に止まったとき、保全担当者がマニュアルを探し回る時間はそのまま生産ロスになります。DMG森精機が発表した新機能は、この初動対応の遅れを生成AIとの対話で縮めようとする試みです。
何が起きたか
DMG森精機は2026年10月19日、ユーザー専用のポータルサイト「my DMG MORI」で、生成AIを活用した新機能「サービスエージェント」の提供を開始したと発表しました。
サービスエージェントは、工作機械に不具合が発生した際、AIとの対話を通じて状況を整理し、その場で試せる解決策を提示する機能です。加えて、Webでの修理や復旧の問い合わせに必要な情報も自動で作成します。顧客自身による初動対応を円滑にし、工作機械のダウンタイム短縮に貢献するとしています。
具体的には、マニュアルの検索機能と不具合の診断機能の2つを備えています。マニュアル検索機能では、操作方法やプログラムに関する疑問をチャットに入力すると、公開中のマニュアルに基づいた回答をAIが提示します。診断機能では、同社エンジニアの知見を反映した確認項目や回答候補が示され、顧客は選択式の対話を通じてアラームメッセージや発生時期、頻度などを効率的に整理できます。
対話が完了すると、不具合内容を分析したうえでマニュアルに基づく解決策が提示されます。解決に至らない場合は、チャット上のやりとりを反映して自動作成された問い合わせ内容を使い、そのまま修理や復旧のサービスリクエストを送信できる仕組みです。同年10月26～31日に東京ビッグサイトで開催される「JIMTOF2026」では、サービスエージェントのデモンストレーションが披露される予定です。
背景・解説
my DMG MORIは、DMG森精機がユーザー向けに提供してきた専用ポータルサイトです。従来から機械のマニュアルや電気図面、過去の修理履歴・パーツ購入履歴を確認できるほか、画像や動画を添付して問い合わせできる「サービスリクエスト」機能が用意されていました。今回のサービスエージェントは、このポータルに新たに追加された生成AI機能という位置づけになります。
背景には、製造現場での自動化の広がりがあります。夜間や休日を含む連続運転中に不具合が起きた場合、どれだけ早く一次対応に着手できるかが生産計画そのものを左右します。一方で、保全に精通した人材の確保は多くの現場で課題になっており、情報量の多いマニュアルから必要な箇所を探し出すまでに時間がかかるケースがあったといいます。
DMG森精機は、提供開始後もサービスエージェントの機能拡充を続ける方針を示しています。今後はmy DMG MORIや稼働監視ソフトウェアに蓄積される情報に加え、生成AIの開発力強化を目的とした「GENIAC事業」で収集する診断データも活用する予定です。参照データを拡充することで、アラーム発生時の自動診断へと発展させ、顧客固有の環境に即した診断を可能にするとしています。
仕事や業務への影響 — AI Topicaの見方
保全担当者が少人数で複数の工作機械を見ている会社ほど、この機能の効果は大きくなります。例えば、従業員50人規模の金属加工会社で、保全に詳しい社員が1人しかいない現場を想定すると、その社員が休日で不在のときに夜間稼働中の機械が停止しても、現場の作業者がAIとの対話だけで解決策を試せるようになります。電話がつながるのを待つ時間や、担当者がマニュアルの該当ページを探す手間が減る分、復旧までの時間短縮につながります。
問い合わせ内容の自動作成機能も実務上の効果が見込める部分です。これまでは不具合の状況を口頭やメールで説明する際、アラームメッセージの型番や発生時期、頻度などを正確に伝えられず、やりとりが何度も往復することがありました。対話を通じて整理された情報がそのままサービスリクエストとして送信できれば、初回の連絡で状況が正確に伝わり、修理担当者側の確認作業も減ります。
一方で、この機能が解決できるのは「マニュアルに記載された既知の不具合パターン」が中心です。マニュアルに載っていない複雑な故障や、複数要因が絡む不具合については、従来通り専門の保全担当者や同社のサポート窓口とのやりとりが必要になります。導入を検討する工場は、サービスエージェントを一次対応の効率化ツールと位置づけ、専門人材への依存を完全になくすものとは考えない方がよいです。
不確かな点・注意
今回の発表では、サービスエージェントの利用料金や対象となる機種の範囲は明らかにされていません。すべてのDMG森精機製工作機械で同じ精度の診断ができるのか、特定の機種やオプション契約が前提になるのかも、出典だけでは判断がつかない状況です。
ダウンタイム短縮についても、具体的な数値は示されていない状況です。「初回の連絡から状況を正確に把握できるようになるため、復旧までのリードタイム短縮につながる」という同社の見方は発表内容に含まれていますが、実際の導入現場でどれだけ時間が短縮されるかを示すデータまでは公表されていません。
今後予定されているGENIAC事業の診断データ活用についても、具体的な時期や対象機能は明示されていません。自動診断の精度や、顧客固有の環境に即した診断がどの段階で実現するかは、今後の発表を待つ必要があります。導入を検討する企業は、JIMTOF2026でのデモンストレーションなど、今後公開される情報を確認してから判断するのが賢明です。