注目事例・動画紹介
リョーワのAI事業、その後：外観検査から保守・技能継承・作業配置支援へ
油圧機器のメンテナンスを出発点に、AI外観検査へ事業を広げた北九州市のリョーワ。2024年の紹介動画から約3年がたち、公開資料では、保守・技能継承、社内の知識活用、作業配置の支援へ取り組みが広がっています。
動画の当時と、その後を分けて読む
- 2024年の動画・取材：油圧事業からAI外観検査への挑戦。
- 2025〜2026年：対話型の保守支援、生成AI製品、安全支援へ展開。
- 2026年の共同実証：作業配置という別用途で、検討時間と身体負荷の低減を報告。
2024年の動画：既存事業の危機感を、新しい事業へ
北九州市DX推進プラットフォームの動画は、リョーワが事業環境の変化を見据え、2018年にAIを使った外観検査システム市場へ参入した歩みを紹介しています。
発信：北九州市DX推進プラットフォーム／YouTube表示の公開日：2024年2月8日／6分10秒。表示・再生できない場合は、上のリンクからYouTubeでご覧ください。
同月28日付のDX.WITHの記事では、外観検査事業の売上が会社全体の1割を超えたと紹介されています。これは当時の事業構成を示す数字です。2026年現在のAI事業の売上比率や、動画公開後の増収額としては扱えません。
2024年後半：AIと対話しながら保守する仕組みへ
JETROの2024年12月6日付記事は、同年10月31日の取材に基づき、スマートグラスを装着してAIと会話しながらメンテナンスを進めるシステムの開発を紹介しています。外観検査に加え、もともとの保守業務の知識をAIで生かす方向が見えてきます。
記事にある「2025年内のサービス開始・収益化」は、取材時点の計画です。その目標が達成されたことを示す売上・利益の資料は、今回の確認範囲では得られていません。
2025年：生成AIの誤情報を抑える技術を製品に
リョーワは2025年7月14日、生成AIのハルシネーションを抑える技術の特許取得と、社内向け生成AI「ClaviMining」への搭載・提供を発表しました。画像を見分けるAIから、社内の情報を使って回答する生成AIへも製品開発を広げています。
特許取得と製品への搭載は開発の進展を示しますが、回答が常に正しいことや、どの企業でも同じ効果が得られることを保証するものではありません。発表中の性能改善率は評価条件を十分確認できないため、ここでは掲載していません。
2026年3月：作業配置支援の共同実証で数値を報告
NEDOのGENIAC-PRIZE成果発表カタログには、ブリヂストンBRM・リョーワ・早稲田大学による作業配置支援AIが掲載されています。作業ごとの身体負荷や安全性、必要な技能と作業者の特性を照合し、管理者の配置判断を支援する仕組みです。
- 作業割り当ての検討時間：約30％削減。
- 高齢作業者の身体負荷：平均10％低減。
これらは共同実証で報告された値であり、2024年の動画で紹介された外観検査の成果ではありません。該当ページには、実証人数、期間、身体負荷の評価手法などの詳細がありません。実証の報告値として紹介し、他社の現場でも同じ改善率が得られるとは見なしません。
2026年：保守・技能継承と、安全支援の開発も継続
NEDOの2026年4月の成果資料では、リョーワの「ものづくり支援プラットフォーム」を紹介。スマートグラス、画像認識、自然言語による応答を組み合わせ、熟練者の音声や映像を知識として残す構成が示されています。
同資料には、顧客工場へのカメラ・通信機器の持ち込み制限や、セキュリティ方針を共有する必要も記されています。現場で使える仕組みにするには、AIの性能だけでなく、工場ごとの運用条件を整えることも課題になります。
出典：NEDO・リョーワの研究開発成果リーフレット ↗／2026年4月の成果資料全体 ↗。成果紹介であり、導入社数や商用化後の収益を示す資料ではありません。
さらに2026年7月8日、同社はAIカメラを使う安全支援「SafeVision」を紹介しました。危険エリアへの侵入や人と設備の接近などを検知する製品提案です。外観検査で培った技術の新しい用途として注目できますが、事故削減の実績値を確認したものではありません。
既存の現場知識を、次の事業に生かす
この事例の参考になる点は、AIを新しい技術として導入するだけでなく、油圧・保守・画像検査で蓄えてきた知識を、新たな用途へつなげていることです。大学や他企業との協力も、その幅を広げています。
自社で考える場合も、現場で繰り返す判断や引き継ぎに時間のかかる業務を一つ選び、必要なデータ、人が確認する場面、導入前後に測る指標を整理する。小さく実証し、成果と運用上の課題を見ながら育てる進め方が考えられます。
この節は公開事例を踏まえたAgenTechの考察です。
確認日：2026年11月11日。本記事は元動画の概要欄、公開取材記事、会社発表、NEDO資料をもとに整理しています。開発・製品発表・共同実証を区別しており、2024年以降のAI事業の売上成長や外観検査の累計導入実績までは確認できていません。製品サイトの「導入イメージ」は実在顧客の検証済み成果として採用していません。AgenTechによる導入支援の実績ではありません。動画は配信元のプレーヤーで表示し、動画・写真を再配布していません。