製造業を取り巻く環境には、人手不足やコスト削減といった課題が山積しており、業務効率化は喫緊の課題です。近年、その解決策として注目を集めているのが、生成AIの導入です。

この記事では、製造業における生成AIの活用事例を具体的に紹介し、業務効率化にどのように貢献しているか解説します。導入のメリットだけでなく、デメリットや注意点も率直にお伝えすることで、実践的な製造業向けガイドになることを目指します。

生成AIとは？製造業における定義と可能性

製造業における生成AIとは、設計図や作業指示書、プログラムコードなどを自動生成する技術です。生成AIの導入により、業務効率化やコスト削減、品質向上などに期待できます。

生成AIは文章や画像の生成だけでなく、技術伝承にも貢献します。熟練者のノウハウをデータ化し、対話形式で技術的な質問に回答することも可能です。

また、生成AIはデータに基づいた最適な生産計画の立案や、需要予測の精度向上にも貢献します。ものづくり全体の最適化を図り、競争力強化につながる可能性を秘めているといえるでしょう。

製造業が抱える課題：生成AI導入への期待

製造業では、長年の技術を支える熟練技術者の高齢化が進んでいます。若手人材の不足から生じる「技術継承問題」や、慢性的な「人手不足」も製造業の大きな問題で、現場作業員や技術者の確保が難しい状況です。

経済産業省の報告によると、製造業では高齢就業者が増える一方、若年層は減少しています。将来的に多くの熟練技術者が退職すると予測されており、早急な対策が必要です。

このような状況に対して、生成AIの導入には大きな期待が持たれています。熟練者の知識をAIが学習すれば、若手技術者への技術伝承の支援が可能です。また、労働集約的な作業を自動化し、人手不足の解消にも貢献すると考えられています。さらに、過去のデータから最適な作業手順を提案し、迅速な意思決定を支援することで、生産性の向上に期待できます。

製造業における生成AIの活用用途マップ

製造業における生成AIの活用は広範です。ここでは、バリューチェーンを「設計/開発」「製造/品質管理」「保全」「社内業務」の4領域に分類し、生成AIの活用法を示します。

上のマップは生成AI導入検討の出発点です。ここからは、これらのタスクがどのように活用されているか具体的に解説します。自社への適用をイメージする一助となるでしょう。

製造業の生成AI活用事例：成功のヒント

すでに多くの国内製造業が生成AIを導入し、目覚ましい成果を上げています。各社は不良品削減、精度向上、時間短縮などを実現しました。

製造業の生成AI活用事例として、以下の10社を紹介します。設計や品質管理といった専門領域から、社内資料作成のような間接業務まで、生成AIの活用範囲は多岐にわたります。

各社の取り組みを参考に、ぜひ貴社の課題解決につながるヒントを見つけてください。

1. 【設計】株式会社ブリヂストン

2. 【開発】株式会社デンソー

3. 【品質管理】中島合金株式会社

4. 【品質管理】株式会社東芝

5. 【検査】トヨタ自動車株式会社

6. 【保全】TOMRA Collections North America

7. 【社内業務】ダイキン工業株式会社

8. 【社内業務】NEC（日本電気株式会社）

9. 【家電】シャープ株式会社

10. 【その他】パナソニック コネクト株式会社

【設計】株式会社ブリヂストン—AIによるタイヤ成型技術で品質安定化と効率化を実現

株式会社ブリヂストンは、熟練工のタイヤ成型技術をAIでシステム化しました。長年培われた職人技をデータ化することで、品質のばらつきを極小化することに成功したのです。

AIが属人化していた技術を学習し、技術伝承を支援。生産効率も向上しました。熟練工のノウハウを形式知化し、次世代へと繋ぐ仕組みを構築した好例です。

参考：ブリヂストン独自のモノづくりICTを搭載 最新鋭タイヤ成型システム「EXAMATION」を彦根工場に初導入

【開発】株式会社デンソー—生成AI搭載ロボットによる曖昧な指示への対応

株式会社デンソーは生成AIを搭載したロボットを開発し、曖昧な指示への対応を可能にしました。「少し右」のような指示を理解し、状況に応じて柔軟に作業できる点が強みです。

従来のロボットはプログラムされた動作しかできませんでしたが、生成AIにより自律的な判断が可能になりました。複雑で多様な作業現場での活躍に期待できます。

参考：【座談会動画】生成AIロボットで世界はどう変わる？

【品質管理】中島合金株式会社—生成AIによる鋳造工程の品質安定化

中島合金株式会社は、鋳造工程での品質安定化を目指し、生成AIを活用した品質安定化プラットフォーム「Hepaisto」を導入しました。職人の経験に頼っていた添加剤の投入量を、AIがデータに基づいて最適化するシステムです。

AIは瞬時に最適な数値を算出できるため、品質の安定化に貢献しています。また、この取り組みは、技能伝承の促進のみでなく、熟練者の業務負担軽減にもつながりました。

参考：＜導入事例＞AIが熟練技能を数値化、製造業の属人化問題を解決

【品質管理】株式会社東芝—製造ラインデータ分析による不良品削減

株式会社東芝は、製造ラインから得られる膨大なデータを生成AIで分析し、不良品の発生要因を特定しました。従来、勘や経験に頼っていた品質管理から脱却し、データに基づいた高精度な管理を実現しています。

不良品の根本原因をデータから特定することで、歩留まりが大幅に改善しました。製造プロセスの改善にもつながり、品質向上とコスト削減を両立させています。

参考：グリルコンベヤを使ったクラウド上でのAI分析による製造ライン調整

【検査】トヨタ自動車株式会社—磁気探傷検査工程のAI自動化で精度向上と時間短縮

トヨタ自動車株式会社は、部品の磁気探傷検査工程にAIを導入し、自動化しました。従来は目視に頼っており、検査員の熟練度によって精度にばらつきがあったため、見落としのリスクが生じていたのです。

AIによる自動化で、検査精度が向上し、人的ミスを大幅に削減することに成功しました。また、24時間稼働が可能になったことで、生産リードタイムの短縮にも貢献しています。

参考：WiseImaging導入事例 トヨタ自動車（本社工場鍛造部）様

【保全】TOMRA Collections North America—初回修理成功率96%達成、業務効率27%改善

リサイクル機器大手のTOMRA Collections North Americaは、産業用AIプラットフォームを導入しました。その結果、機器の初回修理成功率が84%から96%に向上し、業務効率を27%改善することに成功しました。

AIが稼働データを分析し、故障の予兆を検知、事前に適切な部品と人員を手配を可能にしたのです。修理担当者の移動や手戻りを削減し、ダウンタイム短縮と顧客満足度向上を実現しました。

参考：TOMRA Collections North America、IFS.aiの早期導入によりサービス変革を推進

【社内業務】ダイキン工業株式会社—ChatGPT Enterprise全社展開による知的作業効率化

ダイキン工業株式会社は、全社員を対象にChatGPT Enterpriseを導入しました。安全な環境下で、レポート作成や翻訳業務といった知的作業の効率化を推進しています。

製造部門以外でも、現場のナレッジ共有や問い合わせ対応の自動化などが実現しており、一定の効果が出ています。また、社内チャットボットとして活用することで、社員の疑問に対して迅速な解決が可能になりました。

参考：デジタル時代における製造業の変革～ダイキン情報技術大学におけるAI人材の育成と卒業生の活躍～

【社内業務】NEC（日本電気株式会社）—自社開発LLMとChatGPT Enterprise活用で資料作成時間50%短縮

NEC（日本電気株式会社）は、セキュアな環境で利用できる自社開発LLMとChatGPT Enterpriseを組み合わせたハイブリッドAI基盤を構築しました。この基盤により、資料作成時間を最大50%短縮することに成功しています。

議事録作成においては、平均時間を30分から約5分に短縮しました。これまで時間がかかっていた定型業務を大幅に効率化した一例です。

参考：NEC、日本市場向け生成AIを開発・提供開始

【家電】シャープ株式会社—AIoT家電「COCORO+」による高付加価値サービス提供

シャープ株式会社は、AIoT家電「COCORO+」シリーズで新たな顧客体験を提供しています。クラウドAIを家電製品に組み込み、ユーザーの利用状況に合わせて最適なサービスを提案するもので、冷蔵庫、オーブン、エアコンなどが対象です。

食材の購入履歴や賞味期限から献立を提案してくれたり、過去の調理履歴から好みに合うレシピを提案したりしてくれます。顧客体験を重視するビジネスモデルへの転換を促進した一例です。

参考：COCORO+（ココロプラス）

【その他】パナソニック コネクト株式会社—生成AIアシスタントで現場レポート作成工数削減

パナソニック コネクト株式会社は、現場作業員の日報や報告書の作成業務に生成AIアシスタントを導入しました。これにより、報告書作成にかかる時間と労力を大幅に削減し、より重要な業務に集中できる環境が実現しています。

生成AIアシスタントは、現場で収集されたデータを解析し、必要な情報を自動的に抽出します。報告書のフォーマットに合わせた文章生成は、報告業務の効率化に大きく貢献するでしょう。

参考：生成AIで業務効率化を実現！企業の活用事例と実践のポイントとは

始める！生成AI導入 5ステップ

生成AI導入を成功させるためには、段階的なアプローチが不可欠です。
闇雲な導入ではなく、目的を明確化し、試しながら効果を検証していくことが重要です。
ここからは、製造業における生成AI導入のステップについて解説します。

1. 課題の明確化とKPI設定

まずは、効率化したい業務の課題を洗い出し、達成目標（KPI）を設定します。
例えば、「設計工数を20%削減」「不良品発生率を5%低減」など、具体的な目標を設定することが重要です。

2. PoC（実証実験）の計画

次に、全社展開を急がず、特定の部門や業務に絞って試験導入（PoC）を計画し、段階的に始めます
PoCを通じて、技術的な実現可能性や費用対効果を検証し、本格導入に向けた課題を洗い出してください。

3. ツール選定とセキュリティ定義

次に、導入目的に合ったツールを選定します。
SaaS型、API利用など選択肢があるため、自社の環境や要件に合わせて最適なものを選びましょう。
セキュリティ要件を定義し、安全な利用環境を構築することも重要です。

4. ガイドライン策定と従業員教育

次に、情報漏洩リスクや著作権問題を防ぐため、社内利用のガイドラインを策定し、従業員教育を行いましょう。
生成AIの適切な利用方法や注意点について、従業員の理解を深めることが不可欠です。

5. 効果測定と本格展開

最後に、試験導入の結果をKPIで評価し、費用対効果を検証した上で本格的な展開計画を立案します。
PoCで得られた知見を活かし、より効果的な導入を目指しましょう。

押さえる！導入チェックリストと成功指針

生成AI導入を成功させるために、重要なチェックリストと成功のための指針をまとめました。これらを参考に、自社にとって最適な導入計画を策定しましょう。

• 強力なリーダーシップ: 経営層が導入目的を深く理解し、全社的なプロジェクトとして推進することが重要です。

• 役割分担の明確化: AIと人間との業務分担を明確にし、現場の従業員が積極的にAIを活用できる体制を構築しましょう。

• データ管理体制の構築: AI学習に必要な高品質データを継続的に蓄積し、安全に管理する仕組みを構築することが大切です。

• 効果測定指標の設定: コスト削減額や作業時間短縮率など、導入効果を定量的に測定する指標を事前に明確に定めましょう。

まとめ：製造業こそ生成AIで業務効率化を

本記事では、生成AIの定義と、製造業での活用事例や成功事例を紹介しました。設計、製造、品質管理から社内業務まで、生成AIは製造業のバリューチェーンに革新をもたらす可能性を秘めています。

人手不足や技術伝承といった課題に対して生成AIは有効な手段であり、自社の課題に合わせた生成AIの導入や活用を検討することが重要です。

紹介した導入ステップと成功指針を参考に、まずは段階的に進めてみましょう。生成AIは、製造業の未来を切り拓く強力なツールになるはずです。