製造業における「AIの導入は重要だ」と理解していても、具体的にどのように活用すれば良いのか、どのような効果が得られるのか、不安を抱えている方も多いでしょう。実際、AI導入を検討する際には、技術的な側面だけでなく、組織文化や従業員のスキル、データの質など、様々な要素を考慮しなければなりません。そこで今回は、製造業でAI技術を導入した企業の成功事例と、導入する際のポイントについて解説します。この記事が具体的な指針となり、自社のAI戦略を立てる上での参考になれば幸いです。製造業でAI技術を導入したいが、具体的な成功事例がわからないAI導入のポイントや注意点が不明確自社に適したAI技術の選び方がわからない製造業でのAI導入に悩んでいませんか？成功事例や導入ポイント、適切な技術選定など、専門家が丁寧にサポートします。大手企業への導入実績多数。製造業のAI導入は定着化できるかが肝製造業におけるAI導入の成否は、その定着化にかかっています。導入が目的となってしまえば一時的なブームで終わってしまうため、業務プロセスに深く組込み、継続的に活用する仕組みづくりが不可欠です。定着化のポイントは、AIの活用目的を明確にし、具体的な成果指標を設定することです。数値化できる目標を掲げ、AIの効果を可視化する従業員のAIリテラシー向上を図る継続的な改善活動としてAIを導入するなどの具体的に取り組みます。最終的には、定期的な効果検証と改善のサイクルを確立し、AIの活用範囲を段階的に拡大していくアプローチを行うことを目指してください。では、実際の企業はどのように取り組んでいるのか、具体的な事例も紹介します。大手企業におけるAI技術の導入事例以下では、日本を代表する4つの大手企業のAI導入事例を詳しく見ていきます。オムロン株式会社株式会社富士通日立製作所株式会社日本電気株式会社（NEC）オムロン株式会社オムロンは、生産現場でAI技術を活用し、製造プロセスの最適化と効率化を実現しています。事例結果自動車工場生産停止原因特定、不良品廃棄防止、停止時間5%削減ハイテク機器製造工場製造設定ミス発見、欠陥率0.01%改善イタリア自動車工場ライン検査自動化、迅速な問題検知と対応同社は、上記3つの取り組みにより、コスト削減、品質向上、環境負荷低減を同時に達成しています。株式会社富士通富士通は、Salesforceのカスタマーサービス向け生成AI「Einstein for Service」を導入し、サポートデスク業務の大幅な効率化を実現しました。機能効果サービス返信機能処理時間を89%削減（20分→2分）会話サマリー機能後処理時間を86%削減（3分→30秒）適切なナレッジの準備とAIの特性を理解した運用によって達成されたのです。富士通は、この知見を活かしてSalesforceパートナーとして顧客企業のコンタクトセンター課題解決も支援しています。日立製作所株式会社日立製作所とMicrosoftは、生成AIを活用した社会イノベーションを加速するため、3年間で数十億ドル規模の協業を発表しました。項目内容Lumada成長マイクロソフトの最新AI技術を組込み業務効率化27万人の生産性向上革新ソリューションエネルギー、モビリティ、産業分野で開発AIプロの育成5万人以上を育成両社は、クラウドサービスの高度化やデータセンターの環境負荷低減など、喫緊の課題解決に向けた共同プロジェクトも推進します。この協業を通じて、企業や社会により良い成果をもたらすことを目指しているとのことです。日本電気株式会社NECは、SAPのクラウド移行支援ソリューション「RISE with SAP」を採用し、自社のERPシステムをAWS上で稼働する「SAP S/4HANA Cloud」に移行することを発表しました。NECの生成AI技術「cotomi」とSAPの自然言語処理AIコパイロット「Joule」を活用アドオン分析、レポート解釈、コード生成、テスト自動化などのプロセスを自動化クリーンコアアプローチを採用し、カスタマイズを最小限に抑える2025年5月の稼働を目指すこの取り組みにより、NECはシステム運用の効率化、将来の運用コスト削減、市場変化への迅速な対応を実現し、社内外のデジタルトランスフォーメーションを推進することを目指しています。その他の注目企業による導入事例大手企業だけでなく、中堅企業も製造業におけるAI導入で注目すべき成果を上げています。以下では、独自のアプローチでAIを活用し、業界に新たな風を吹き込んでいる3社の事例を紹介します。株式会社山善株式会社ダイセルテスラ株式会社山善株式会社山善は、2021年3月にAI活用のロボット向けソフトウェア開発企業「アセントロボティクス」と資本出資を伴う業務提携を締結しました。この提携により、山善はアセントロボティクスのAIソフトウェアを搭載したロボットシステムの販売を伸ばしています。特筆すべきは、アセントロボティクスの「AscentPick 1.0」というピッキングソフトと、山善が取り扱う「テックマンロボット」を組み合わせたソリューションの開発です。AscentPickは、ティーチング（ロボットに動作を教える作業）が不要で、AIの事前学習により、ばら積みされた部品を正確にピックアップできる技術です。この取り組みは、製造業におけるAI導入の障壁を低くし、中小企業でも容易にAIロボットを活用できる環境を整えたものだといえます。株式会社ダイセル株式会社ダイセルは「自律型生産システム」を開発し、生産現場のデータをAIが学習することで、「ダイセル式生産革新手法」を進化させました。この取り組みにより、主力の網干工場では作業員の負荷を低減し、一人当たりの監視範囲を約3倍に拡大することに成功しています。ダイセルのAIシステムの特徴は、過去データから導く「帰納法」と原理原則から導く「演繹法」を両立させた点です。化学プラントの複雑な因果関係をより精度良く分析できるようになりました。この「自律型生産システム」の導入効果は大きく、グループ全体で年間最大100億円のコスト削減が見込まれています。ダイセルの事例は、AIを単なる自動化ツールではなく、生産プロセス全体を最適化する手段として活用できるものだと伝える好例でしょう。テスラテスラは生産ラインの効率化と品質管理の向上を目指し、独自のAIアルゴリズムを開発しました。特に、自動車製造におけるロボットの制御にAIを活用し、生産効率を向上しています。テスラのAIは、製造プロセスの各段階でリアルタイムデータを分析し、異常を即座に検知する能力によって、不良品率の削減と生産スピードの向上を同時に実現しました。さらに、AIを活用した予測保全システムにより、設備の故障を予測し、ダウンタイムを最小限に抑えることにも成功しています。テスラの事例は、生産プロセスの最適化だけでなく、品質管理や設備保全にもAIの活用によって、製造業の競争力強化につながることを教えてくれるものです。製造業がAIを活用した具体的な事例は？製造業におけるAI活用は、生産性向上や品質管理の効率化など、多岐にわたる成果を上げています。企業名導入事例ダイセル「自律型生産システム」を開発。年間最大100億円のコスト削減。熟練作業員のノウハウをAIで抽出し最適化。東京エレクトロン生成AI「exaBase」を導入。製造工程の最適化、不良品検知、設備故障予兆検知を実現。ブリヂストンAI実装のタイヤ成型システム「EXAMATION」を開発。生産性約2倍、品質保証の自動化。さらに多くの具体的な活用事例や、AI導入のメリット、課題については、製造業のAI導入・活用事例・サービス28選｜メリットと残された課題で詳しく紹介しています。こうした製造業におけるAI導入の成功には、戦略的なアプローチが不可欠です。以下のポイントを押さえることで、効果的なAI活用が可能となります。製造業でAI導入に成功するためのポイント製造業でAI導入を成功させるには、以下の3つのポイントを押さえましょう。データの活用社内の技術サポート柔軟な経営戦略データの活用製造業におけるAI導入を成功するには、データの活用によってAIの性能を最大限に引き出すことがポイントです。まず、生産ラインや設備から質の高いデータを収集することが重要です。このデータを基に、AIアルゴリズムは生産プロセスの最適化や予測保全などの戦略を立案します。例えば、センサーデータを分析することで、製品品質の向上や設備の故障予測が可能になります。さらに、過去の生産データと市場動向を組み合わせることで、需要予測の精度を高め、効率的な生産計画を立てることができます。社内の技術サポート製造業でAI導入に成功するためにも、社内の技術サポートによる持続的な活用と進化を支える基盤も整えます。専門知識を持つAIチームの設置は、技術的な課題に迅速に対応し、AIシステムの継続的な改善を実現できるからです。同時に、全社員へのAI教育も重要です。基本的なAIリテラシーを身につけることで、AIツールの効果的な活用が促進されます。また、定期的な評価と改善のサイクルを確立することで、AIシステムの性能を常に最適化できます。柔軟な経営戦略最後に、柔軟な経営戦略は、AIを企業の競争力向上につなげるポイントとなります。経営陣のAIに対する理解と積極的な支援によって、全社的なAI活用を促進しなければなりません。また、AIの導入に伴う業務プロセスの変更や、組織構造の見直しにも柔軟に対応する必要があります。加えて、AIと人間の協働を重視し、従業員の役割を再定義することで、AIの効果を最大化しましょう。製造業のAI活用を加速させるには、専門家のサポートが不可欠です。導入戦略の策定から実装まで、豊富な実績を持つ専門家に相談してみませんか？マルチプラットフォーム戦略による統合が増える見込み昨今では、マルチプラットフォーム戦略による統合が製造業のAI導入において重要性を増しています。異なるAIプラットフォームやツールを効果的に組み合わせることで、より包括的な解決策を提供するアプローチです。例えば、生産管理システムと予測分析ツール、さらには自然言語処理技術を統合することで、製造プロセス全体を最適化できます。この戦略により、データの一元管理が可能となり、リアルタイムでの意思決定が促進されます。また、クラウドベースのソリューションとオンプレミスシステムの連携も容易になり、柔軟性と拡張性も向上します。製造業におけるAI導入の成功には、このようなマルチプラットフォーム戦略がポイントとなるでしょう。まとめ製造業におけるAI導入は、もはや選択肢ではなく必須の戦略となっています。実際に、オムロン、富士通、日立製作所、NECといった大手企業から、山善、ダイセルのような中堅企業まで、各社が独自のアプローチでAIを活用し、競争力を強化しています。知見を踏まえ、AI導入を検討している製造業の企業担当者の皆様には、まず自社の課題を明確にし、それに適したAIソリューションを探ることをおすすめします。少しでもお悩みでしたら、ぜひNOVEL株式会社の専門家へご相談ください。製造業のAI導入に関するFAQ製造業におけるAIの活用事例は？製造業におけるAIの活用事例は、以下のようなものがあります。活用例説明品質管理画像認識で欠陥検出予測保全故障予測とメンテナンス最適化生産最適化過去データで生産計画需要予測市場データで需要予測ロボット制御ロボット動作の最適化製造業におけるAI市場規模は？製造業におけるAI市場規模は、2019年で81億4000万米ドルでしたが、2032年までに6,951億6000万米ドルに達すると予測されています。この成長率は年平均37.7%に相当し、製造業におけるAI技術の重要性と需要の高まりを反映しています。産業用AIとは何ですか？産業用AIとは、製造業において物理的なオペレーションやシステムに関わるAI技術を指します。従来の産業用ロボットやオートメーションシステムと比べ、より高度な判断と適応能力を持つのが特徴です具体的には、生産ラインの最適化、品質管理、予知保全、在庫管理などに活用されます。結果、産業用AIは、センサーデータの分析や機械学習を通じて、生産プロセスの効率化や製品品質の向上を実現します。