製造業の現場では、人手不足や生産性の低さなど、様々な課題に直面しています。そのような状況の中、AIの導入が注目されている一方で、仕事を奪うのではないかという不安も根強くあるのが事実です。

このことから、現場で働く人間の役割も、『AIと協働して新しい価値を生み出すこと』に変わってきています。今回は、製造業におけるAIの活用事例や、今後の仕事の変化、そして失敗を防ぐためのポイントを解説します。

AIの導入に不安を感じている方や、具体的な活用方法を知りたい方は、この記事を通して、製造業のAI活用に対する理解を深めていただければ幸いです。

製造業はAIで今後の仕事がなくなる？

製造業におけるAIの影響は、仕事が「なくなる」というよりも「変化する」と捉えるべきです。AIの導入により、単純作業や定型的な業務は自動化されますが、同時に新たな役割や専門性が求められます。

例えば、AIシステムの管理や、データ分析に基づく戦略立案など、より高度な判断を要する業務が増えていくでしょう。また、AIと人間の協働により、生産性や品質の向上、コスト削減などの効果が期待できます。

重要なのは、AIを脅威としてではなく、業務を補完し、効率化するツールとして活用する視点を持つことです。製造業の未来は、人間の創造性とAIの処理能力を組み合わせた、新たな価値創造にあるとも言えます。

では、実際にAI技術はどのように活用されているのでしょうか。

現在AI技術が活用されているものは？

製造業におけるAI技術の活用は、生産性向上や品質管理の効率化など、様々な分野で進んでいます。以下の表では、すでに製造業の現場で利活用されているAI技術をまとめました。

この活用例は、製造業の様々な課題解決に貢献しています。例えば、品質管理においては、AIによる画像認識技術を用いることで、人間の目では見逃しやすい微細な欠陥も高精度で検出できるようになったなどです。

こうした動きは、今後さらに強まる見込みがあります。どういうことなのか、実際に次項では詳しく現状を読み解いてみましょう。

製造業は生成AIを筆頭に今後多くのAIが導入される見込み

まず、2023年のアンケート調査によると、日本のAI導入率は13.3%であり、アメリカの30.2%と比較すると約2倍以上の差があります。2019年時点では、製造業のAI導入率は11.2%で、全業種平均の14.1%を下回っていました。

しかし、この製造業を取り巻くAIの状況は大きく変わろうとしています。

生成AIをはじめとする様々なAI技術の発展により、製造業での活用範囲が急速に拡大しているからです。お伝えしたように、すでに以下の領域ではAIが活用されています。

• 予知保全

• 品質管理

• 需要予測

• ロボティクス

• サプライチェーン最適化

• 製品設計

• エネルギー管理

この状態は、あくまでも現段階でのAIを活用した事例にすぎません。これから多くのデータと知見、ノウハウが積み上げられていくことで、製造業におけるAI導入はさらに加速するでしょう。

技術の進歩と共に、AIの導入障壁も低くなり、中小企業でも導入しやすくなる未来がすでに見えつつあるわけです。もちろん、これだけでは終わりません。

参考：

• 日本企業のAI・IoTの導入状況｜2019年3月20日

• Data of Data Scientist シリーズ vol.47『13.1%－職場におけるAI導入率』｜一般社団法人データサイエンティスト協会

労働力・後継者不足の解消に役立つ

製造業におけるAIの導入は、深刻化する労働力不足と後継者問題の解決に大きく貢献するポテンシャルもあります。単純作業や反復的なタスクを自動化し、人材をより創造的で付加価値の高い業務に集中できます。

このように、AIの導入は単に人手不足を補うだけでなく、技術継承の課題解決にも寄与し、製造業の持続可能な発展を支える基盤ともなりつつあるわけです。

Factory in a boxが現実味を帯びてきている

そして、Factory in a box、つまり「箱の中の工場」という概念が、AIの進化とともに現実味を帯びてきています。

従来の大規模な固定設備型の工場とは異なり、コンパクトで移動可能な生産ユニットを指します。AIとIoT技術の融合により、この革新的な製造システムが実現可能になりつつあるのです。

Factory in a boxでは、生産に必要なすべての要素がコンテナサイズのユニットに集約されます。AIが中心となり、生産計画から品質管理、設備保全まで、工場運営のあらゆる側面を最適化します。

この概念の実現により、製造業に大きな変革がもたらされるのは明白です。

単純に生産拠点を需要地近くに素早く展開できれば、サプライチェーンの最適化や環境負荷の低減が期待できます。また、AIによる自動化と遠隔操作により、熟練技術者が不足する地域でも高品質な製造も可能です。

Factory in a boxは、AIを核とした次世代の製造システムとして、製造業の未来を大きく変える可能性を秘めている今後の取り組みの好例となるでしょう。

ここまで製造業全体に触れてきましたが、実際の仕事にはどのように影響を与えるのでしょうか。次は、各製造業の工場レベルの話で見てみましょう。

参考：

• AIが未来の工場で重要な存在になる理由と製造業での現況

• Autodesk News

製造業のAI活用：今後の仕事の変化10選

製造業におけるAI活用で起きる、今後の仕事の変化としてあげられるのは以下の10つです。どういった変化なのか、各項目にわけて詳しく解説します。

1. 生産効率の向上

2. 新しい労働環境の構築

3. 高い品質管理の実現

4. 予防保全・ダウンタイムの低減

5. メンテナンス性の向上

6. 技術承継のハードル低下

7. 需要予測の自動化

8. サンプライチェーン全体の最適化

9. カスタマーサービスの向上

10. パーソナライズ化したサービスの実現

生産効率の向上

製造業におけるAI活用は、機械学習アルゴリズムを用いた生産ラインの最適化を実現します。これにより、生産スケジュールの自動調整や設備稼働率の最大化が可能となり、人手による調整作業が大幅に削減されます。

新しい労働環境の構築

また、協働ロボットとAIの組み合わせにより、人間とロボットが協力して作業を行う新しい製造環境が生まれます。危険な作業や重労働から作業者を解放し、より創造的な業務に人材を振り向けることも可能になるはずです。

高い品質管理の実現

加えて、深層学習を用いた画像認識技術により、人間の目では見逃してしまうような微細な製品の欠陥も瞬時に検出できます。また、異常値の検出や品質のばらつきを即座に把握し、自動的に製造条件を調整することで品質を高めつつロスも低減可能です。

AIによる品質予測モデルの構築できれば、品質に影響を与える要因を事前に特定し、問題が発生する前に対策を講じることができ、品質管理の予防的アプローチまで実現します。

予防保全・ダウンタイムの低減

AIの活用により、ここまで触れたような取り組みの結果、製造業における設備の予防保全とメンテナンス性も大きく向上します。突発的な設備停止を防ぎ、計画的なメンテナンスが可能となり、ダウンタイムを最小限に抑えられるでしょう。

メンテナンス性の向上

さらに、デジタルツインと呼ばれる技術の活用によって、現実の設備をデジタル空間上に再現し、様々なシミュレーションを行うことも可能です。最適なメンテナンス計画の立案や、設備の寿命予測が高精度で行えるようになり、メンテナンスコストの削減と設備の長寿命化を実現します。

技術承継のハードル低下

AR（拡張現実）技術とAIを組み合わせることで、熟練技術者の知識やノウハウを効率的に伝承することも可能になります。これにより、メンテナンス作業の質が向上し、若手技術者の早期戦力化も期待できます。

需要予測の自動化

AIの機械学習アルゴリズムを用いて、過去の販売データ、市場トレンド、経済指標などの多様なデータを分析することで、より精緻な需要予測が可能です。在庫の最適化や生産計画の効率化が実現し、過剰生産や機会損失を最小限に抑えることができます。

さらに、自然言語処理技術の活用によって、SNSやニュース記事などの非構造化データからも市場動向を読み取り、需要予測の精度を向上させることも狙えるでしょう。

サンプライチェーン全体の最適化

先に触れたAIによる需要予測は、サプライチェーン全体の最適化にも貢献します。

取引先との情報共有や連携が簡単になり、原材料の調達から製品の配送まで、一貫した効率化が実現します。結果、リードタイムの短縮やコスト削減が可能となり、企業の競争力向上にも役立つでしょう。

カスタマーサービスの向上

AIの活用により、製造業におけるカスタマーサービスにおいて、24時間365日、迅速かつ正確な顧客対応が可能になります。顧客の待ち時間が短縮され、満足度が向上するだけでなく、人的リソースを複雑な問い合わせや高付加価値な業務に集中させることができます。

パーソナライズ化したサービスの実現

この機械学習アルゴリズムを用いて顧客データを分析することで、個々の顧客ニーズを予測し、パーソナライズされたサービスを提供できます。顧客ロイヤリティの向上や、クロスセル・アップセルの機会創出につながります。

また、AIによる音声認識や感情分析技術の活用によって、顧客との会話から感情や意図を読み取り、より適切な対応を行うことも可能です。

では、製造業のAI導入で起きる仕事の変化を受けて、今後何をすべきなのか。次の項目で考えてみましょう。

製造業はAIの導入を受けて今後どうするべきなのか

製造業がAIを導入する際、もっとも重要なのは記事冒頭で先にお伝えした「AIと協働する意識」への改革です。AIが仕事を奪うと考えるのではなく、業務効率化と生産性向上のツールとして捉えてください。

そして、AIの活用により得られた時間とリソースを、今後発生するデメリットや課題の解決に注力することが重要です。

この過程では、人間の役割を再定義する必要があります。AIが担う業務、そして人間が担う業務を明確に区分し、それぞれの強みを活かす体制を構築しましょう。AIの導入によって、製造業の従事者はより創造的で付加価値の高い業務に集中できます。

つまり、AIの導入は、製造業をワンステップ先に進めるための布石だということです。この意識を持って、AIと人間が協力し合える環境づくりに取り組むことが、製造業の未来を切り開くポイントとなります。

課題は導入前から残されている

とはいえ、課題は導入前から残されているのも事実です。ここで大切なのは、「どこに」「何を」「どのように」導入するかを明確にすることです。

この場合、自社の業務プロセスを詳細に分析し、AIの活用が効果的な領域を特定する必要があります。例えば、品質検査や需要予測、設備の予防保全などが、AIの導入が有効な分野として挙げられます。

しかし、すべての業務にAIを導入できるわけではありません。人間の判断や創造性が不可欠な業務もあるため、AIと人間の役割分担を慎重に検討することが肝要です。

また、導入にあたっては、必要なデータの収集や、システムの構築、従業員のトレーニングなど、準備すべき事項も多岐にわたります。導入前の綿密な準備が、製造業におけるAI活用の成功を左右する重要な要素となるわけです。

次項では、この失敗を防ぐためにも知っておきたい5つのポイントを紹介します。

弊社、NOVEL株式会社では、こうした導入前における初期の課題を含めて、AIの活用支援を行っています。どのような課題が解決できるかわからない、AIに詳しい人材がいないなどでお悩みの場合は、ぜひ下記にある各種サービスページをご覧ください。

製造業におけるAI導入で今後の失敗を防ぐ5つのポイント

製造業のAI導入で今後の失敗を防ぐポイントは、以下の5つです。それぞれ、具体的なアクションプランの例を含めて解説するため、取り組めるものからスタートしてみてください。

1. データの量と質を高める

2. 全社で連携して進める

3. スモールスタートを意識する

4. 検証・改善を繰り返す

5. 専門家と連携する

データの量と質を高める

製造業におけるAI導入は、データの量と質を高めることで、AIの精度向上と効果的な活用を実現するものです。そのため、以下のアクションプランを実施することで、データの課題を解決し、AI導入の失敗を防ぐことができます。

• IoTセンサーを生産ラインに設置し、リアルタイムデータを収集

• 品質検査データの自動記録システムを導入

• 従業員の作業ログをデジタル化

• データクレンジングツールを活用し、不正確なデータを除去

• データの標準化・構造化を実施

• 定期的なデータ監査を実施し、品質を維持

• データセキュリティ対策を強化し、信頼性を確保

全社で連携して進める

AI導入の成功には、全社的な連携と協力が不可欠です。部門間の壁を取り払い、共通の目標に向かって取り組むことで、効果的なAI活用を可能にする基盤を構築しましょう。

具体的には、以下のアクションプランの実施が効果的です。

• AI導入推進チームを設立し、各部門から代表者を選出

• 経営層によるAI導入の重要性に関する全社メッセージを発信

• 部門横断的なAI活用ワークショップを定期的に開催

• AIプロジェクトの進捗状況を全社で共有するダッシュボードを作成

• 部門間のデータ共有プラットフォームを構築

• AI活用の成功事例を社内で積極的に共有

• 全社的なAIリテラシー向上プログラムを実施

スモールスタートを意識する

AI導入の失敗を防ぐには、大規模な投資や全面的な導入を避け、スモールスタートを心がけることが重要です。段階的なアプローチを取ることで、リスクを最小限に抑えつつ、効果的なAI活用を実現できます。

例えば、以下のアクションプランを実施し、スモールスタートを意識しましょう。

• 特定の工程や部署に限定したパイロットプロジェクトを実施

• 明確な成功指標（KPI）を設定し、小規模な目標から始める

• 短期間（3〜6か月）で成果を出せるプロジェクトを選定

• 既存のシステムと統合しやすい領域からAI導入を開始

• 成功事例を基に、段階的に他部門や工程へ展開

• 各段階での学びや課題を文書化し、次のステップに活かす

• 定期的な進捗レビューを行い、必要に応じて計画を調整

検証・改善を繰り返す

AI導入の成功には、継続的な検証と改善も不可欠です。PDCAサイクルを回し、常にAIシステムの性能向上と業務プロセスの最適化を図ることで、失敗を防ぐことで効果的なAI活用を実現できます。

以下のアクションプランを実施し、検証・改善のサイクルを確立しましょう。

• AIモデルの性能評価指標を設定し、定期的に測定

• ユーザーフィードバックを収集する仕組みを構築

• AIの予測結果と実際の結果を比較・分析する体制を整備

• 月次でAI性能レビュー会議を開催し、改善点を特定

• データの質と量を継続的に向上させる施策を実施

• AIモデルの再学習とファインチューニングを定期的に実施

• 業務プロセスとAIシステムの整合性を定期的に確認・調整

専門家と連携する

AI導入の成功には、専門的な知識とスキルが必要です。社内リソースだけでなく、外部の専門家と連携することで、最新のAI技術や業界のベストプラクティスを取り入れ、失敗のリスクを軽減できます。以下のアクションプランを実施し、専門家との効果的な連携を図りましょう。

• AI専門のコンサルティング企業と提携

• 大学や研究機関との共同研究プロジェクトの立ち上げ

• AI人材の採用・育成計画を策定し、実行

• 業界特化型のAIソリューションプロバイダーと協業

• AIに関する外部セミナーや勉強会への参加を奨励

• 社内にAI専門チームを設置し、外部専門家との橋渡し役に

• 定期的に外部専門家による技術レビューを実施

専門知識が必要なAI導入で、頼れる専門家がいない場合はぜひお気軽にお声がけください。各種サービスにより、AIの活用支援を受けることができます。

製造業のAIと今後に関するFAQ

製造業のAIと今後に関するへ回答します。

• 製造業のAI/生成AIの導入事例は？

• 製造業におけるAIとは？

• 製造業におけるAIの効果は何ですか？

製造業のAI/生成AIの導入事例は？

製造業におけるAI/生成AIの導入事例は、多岐にわたります。例えば、大手自動車メーカーでは、AIを活用した品質検査システムを導入し、製品の欠陥検出精度を大幅に向上させています。

食品製造業では、AIによる需要予測システムを導入し、生産計画の効率化と在庫管理の最適化を実現するなどです。

関連記事：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とは

製造業におけるAIとは？

製造業におけるAIは、従来の測定や非破壊検査（NDT）といった分野から、より広範な領域へと急速に拡大しています。現在、AIは製品デザインだけでなく、生産ラインの最適化、予知保全、サプライチェーン管理などではすでに利活用の事例があるほどです。

このことから、今後もAIの進化に伴い、製造業の様々な領域で革新的な応用も続々と登場することが期待されます。

製造業におけるAIの効果は何ですか？

製造業におけるAIの効果は、生産性の向上と品質の改善を中心に、多岐にわたります。

AIによるデータ分析と予測モデルの活用により、生産計画の最適化が可能となり、生産効率が大幅に向上します。こうしたAIの導入は、業務効率化だけでなく、新たな価値創造の機会をもたらすことでしょう。

まとめ：今後は製造業もAIで変化し続ける

製造業におけるAIの導入は、単なる業務効率化にとどまらず、産業全体の革新を促す大きな転換点となっています。しかし、この変革は仕事の喪失を意味するものではありません。

むしろ、AIと人間の協働による新たな価値創造の時代の幕開けといえるでしょう。製造業の未来は、AIの処理能力と人間の創造性を融合させることで切り開かれるものだということです。

とはいえ、突然大規模な導入を実施すると、運営そのものを危険にさらす可能性も少なくありません。このことから、まずは小規模なパイロットプロジェクトから始め、段階的にAI導入を進めていくことをおすすめします。

AIの導入に関心をお持ちの方は、NOVEL株式会社のAIコンサルティングサービスで、ぜひ専門家の意見を取り入れてみてください。