• 生産性向上や品質管理の課題を解決したい

• AIの活用事例を知りたい

• 自社に合ったAIサービスを見つけたい

と気になり、お調べではないでしょうか。

製造業を取り巻く環境は日々変化しており、生産性の向上、また品質管理の強化が喫緊の課題となっています。そのような中、AIの活用によって、この課題を解決できる可能性が高まっているのも事実です。

しかし、具体的な活用事例やサービスの選定など、導入に向けた検討には不安を感じている方も、相談者の中には多くおられます。そこで今回は、製造業におけるAI導入・活用事例を28選紹介します。

導入メリットや課題、製造業向けAIサービスの事例も詳しく解説するため、ぜひ参考にしてください。

製造業/工場でのAI導入・活用事例13選

さっそく、以下に分けて製造業/工場でのAI導入・活用事例を見てみましょう。

1. 横河電気

2. ダイセル

3. 日本触媒

4. キング醸造

5. 東洋エンジニアリング

6. スプレッド

7. ナブテスコ

8. アイリスオーヤマ

9. アウディ

10. ニチレイ

11. ブリヂストン

12. キューピー

13. JFTスチール

横河電気

横河電機は、製造業向けのAIソリューションを提供し、工場の生産性向上と品質管理の高度化を支援しています。

同社のAI技術は、製造設備から収集したデータを分析し、故障や異常の兆候を早期に検知します。また、従来の時間基準のメンテナンスと比べ、必要なタイミングで適切な対応が可能となるため、メンテナンスコストの削減にも貢献するでしょう。

その他にも、以下の2つもAIによって実現しています。

• 画像認識AIの活用による検査工程の自動化

• 需要予測や在庫管理、生産スケジューリングなどの生産計画の最適化

横河電機のAI導入・活用事例は、製造現場の課題解決に直結し、業務効率化と品質向上に大きく貢献しています。製造業のDXを推進する上で、横河電機のようなAIソリューションは欠かせない存在といえるでしょう。

参考：昭和22年創業・包装資材の製造/販売を行うリュウグウがAIで製造業に新しい価値を届ける機械学習ツール「WALL」を材料業界で初の導入開始 〜包装資材の研究開発における効率化および高度化を支援〜 | 株式会社SUPWATのプレスリリース

ダイセル

ダイセルは2020年、生産現場のデータとAIを組み合わせた「自律型生産システム」を開発しました。

この手法は、基盤整備・安定化、標準化、システム化の3段階で構成されます。AIの活用によって、熟練作業員のノウハウを機械的に抽出し、高精度な分析と最適化を可能にしました。

結果として、同社は自律型生産システムを国内全拠点に導入することで、年間最大100億円のコスト削減を見込んでいます。

ダイセルの取り組みを支えているのは、「真の目的」の共有と現場との強いつながりです。自律型生産システムの開発プロジェクトでは、メンバーが兼務体制で参加し、現場の課題や目的を深く理解することを重視しました。

AIはあくまでも手段であり、現場の課題解決に役立ててこそ、その真価を発揮することを伝える好例と言えるでしょう。

参考：ダイセルの自律型工場、AIを活用し「真の目的」を追求する｜be CONNECTED.｜法人のお客さま｜KDDI株式会社

日本触媒

日本触媒は、AIによる生産計画最適化ソリューションの開発に取り組みました。膨大な製造データを学習したAIが、需要予測や設備稼働状況などを分析し、最適な生産計画を自動生成します。

結果、従来は熟練者でないと対応が難しかった複雑な条件設定も、AIが瞬時に判断し、生産効率を飛躍的に高めることに成功したのです。

2022年10月より姫路製造所にて本格運用を開始した結果、生産計画作成業務の大幅な効率化と、需要変動にも柔軟に対応できる安定供給を実現。さらに、最適化されたプロセスは省エネルギーにつながり、CO2排出量の削減にも寄与しています。

まさに、AIの力で製造現場の課題を解決し、生産性向上と環境負荷低減を両立した好事例と言えるでしょう。

参考：AI（アルゴリズム）を用いた生産計画最適化ソリューションを導入 | ニュース | 日本触媒

キング醸造

キング醸造は、ノーコード予測AIプラットフォーム「UMWELT」の導入を決定しました。

UMWELTは、既存の予測手法と比較して精度が良く、社内にある基幹システムや受発注システムのデータのみで良い精度の予測結果が得られるとして導入しています。

また、業務に合わせて柔軟な予測結果を得られることも魅力の1つ。さらには、専門知識や膨大なコストがかからず自社で活用できると判断されたことも理由です。

結果として、需要予測の精度向上により、在庫過多や欠品を削減し、食品ロスの削減と工数削減を実現できています。最終的に、AIの活用によって業務の効率化とコスト削減を図ることができたのです。

参考：需要予測AIで食品ロス削減と工数削減の実現へ｜「日の出みりん」を展開するキング醸造が、ノーコード予測AIプラットフォーム「UMWELT」を導入 | 株式会社トライエッティングのプレスリリース

東洋エンジニアリング

東洋エンジニアリングでは、3次元CADモデルを活用したAI「Underground Constructability Hazard Detection AI」を開発し、地下工事における遅延リスクの早期検知を可能にしました。このAIは、過去のプロジェクトデータから学習することで、設計段階で施工の課題を予測し、対策を立案するのに役立っています。

また、EPCデータを統合し、AIを用いてプロジェクト全体の最適化やスケジュールシミュレーションを行うことで、コストと工期の削減も図っています。従来は熟練の技術者の経験と勘に頼っていた業務を、データとAIの力で可視化・自動化することで、ミスや手戻りを減らし、生産性を大幅に向上させることに成功したのです。

加えて、設計図面のレビュー業務にもAIを活用。図面の不整合や設計ミスを自動で検出することで、人手によるチェック作業まで大幅に削減しました。その結果、設計品質の向上と作業工数の削減を同時に達成しています。

このことから、自社の課題や目的に合ったAIツールを見極め、現場に実装していくことが、製造業にとって重要なポイントだと言えるでしょう。

参考：DXoTによる企業変革 | 東洋エンジニアリング株式会社

スプレッド

スプレッドは、植物工場での大規模な生産において、独自の栽培技術や生産管理技術を確立し、AIを用いたデータ分析により、生産の安定化と高品質化を実現しています。

工場内の環境データをIoTセンサーで収集し、そのビッグデータをAIで分析することで、最適な栽培環境を自動で導き出し、制御するシステムを構築しています。これにより、熟練者の経験や勘に頼らず、AIが生産工程を最適化し、品質のばらつきを抑えながら、生産性の向上を達成しました。

また、AIを活用した画像認識技術により、植物の生育状況を自動で判定し、収穫時期を予測することも可能になっています。このように、生産現場の課題解決に向けて、AIを戦略的に活用することで、品質の向上、コストの削減、生産性の向上といった成果を上げることができるでしょう。

参考：【NTT西日本】植物工場におけるAI・IoTに関する共同実験を開始　～農業ビッグデータとAI活用による栽培技術革新～。ニュースリリース - 通信・ICTサービス・ソリューション

ナブテスコ

ナブテスコは、船舶の状態監視を行うAIソリューション「Cassandra」を開発しました。このシステムは、船舶の各種センサーデータをリアルタイムで収集・分析し、異常の早期発見や故障予測を可能にします。

AIの活用によって、従来の人手による監視では見落としがちだった兆候も捉えることができ、安全性と稼働率の向上につながったのです。さらに、「Cassandra」は日本海事協会の「イノベーションエンドースメント」認証を取得しており、その技術力の高さが認められています。

この認証は、革新的な技術やサービスを評価するものであることを踏まえ、ナブテスコのような先進的な取り組みは、製造業のDXを推進する上で重要な参考事例となるでしょう。

参考：AIを活用した船舶向けソリューション「Cassandra」が 日本海事協会の「イノベーションエンドースメント」認証を取得 | ニュース | ナブテスコ株式会社

ここまで触れたように、製造業におけるAI導入は、自社の課題や目的に合わせて、適切なAIツールを選ぶことが重要です。導入に迷ったら、AI導入支援サービスを提供する企業に相談するのも1つの方法となるでしょう。

では、あらためて、製造業/工場でのAI導入・活用事例の続きを見ていきましょう。

アイリスオーヤマ

アイリスオーヤマでは、社内での製品情報の共有や、顧客からの問い合わせ対応における効率化の課題を解決するために、同社はAIチャットボット「PKSHA Chatbot」を導入しました。このチャットボットは、Slack上で稼働し、以下のような機能を持っています。

• 検索アクション機能による製品情報の一元管理と迅速な検索

• 社内システムやバックオフィス業務に関する一般的な問い合わせへの自動応答

結果として、社員は必要な情報にすばやくアクセスできるようになり、業務効率が大幅に向上しました。また、顧客対応の迅速化にもつながっています。

今後、アイリスオーヤマでは管理システムとの連携を進め、発注状況や在庫管理などの業務プロセスの効率化を目指しています。物流全般を扱う場合には、その前段階や他のフェーズでも導入できないかを検討してみるのが効果的だと教えられる好例です。

参考：アイリスオーヤマがAI対話エンジン「PKSHA Chatbot」を導入 | 株式会社PKSHA Technologyのプレスリリース

アウディ

アウディは、ドイツのネッカーズルム工場において、AIを活用したスポット溶接の品質管理システムを導入しました。AIの導入により、シフトごとに300台の車両、約150万か所のスポット溶接の状態を自動で分析できるようになっています。

さらに、AIで生成されたデータは、メンテナンスの予測など、他のプロセスの最適化にも活用されています。将来的には、デジタル化された組立ラインを基盤とし、AIの活用によって、さらなる生産性の向上が期待されるでしょう。

アウディの事例は、製造業におけるAIの導入・活用が、品質管理の精度向上、業務の効率化、コスト削減などの多くのメリットをもたらすことを示しています。AIは、製造現場の課題解決に大きく貢献する技術であり、今後もその活用が広がっていくでしょう。

参考：アウディ、スポット溶接の品質管理にAIを導入 | Audi Japan Press Center - アウディ

ニチレイ

ニチレイロジグループは、製造業や工場における業務効率化と品質向上を目的として、AI技術を活用したデパレタイズロボットシステムを新潟江南物流センターに導入しました。このシステムは、モーション計画AIを搭載しており、これまで人手で行っていた仕分け作業を自動化することに成功しています。

AIを活用したデパレタイズロボットの導入により、以下のようなメリットが得られます。

1. 作業者の負担軽減

2. 作業品質の向上

3. 柔軟性の確保

ニチレイロジグループの事例は、製造業や工場におけるAI活用の可能性を示唆しています。AIの導入によって、生産ラインの自動化と効率化、製品の品質検査の高度化など、課題解決や業務改善が期待できます。

製造業では、労働力不足や技能継承、コスト削減などの課題を抱えていますが、AIの活用はこの問題に対する有力な解決策の1つとなるでしょう。

参考：AI搭載デパレタイズロボットを導入 | ニュース | ニチレイロジグループ

ブリヂストン

タイヤ大手のブリヂストンは、独自のICTにAIを実装した最新鋭タイヤ成型システム「EXAMATION」を開発し、製造現場に導入しました。「EXAMATION」は、タイヤ1本あたり480項目もの膨大な品質データをセンサーで計測します。

そのデータをAIが分析・学習することで、従来の品質検査では見落としがちだった微細な不良も見逃さず、高品質なタイヤを安定的に生産できるようになりました。

同時並行で複数のタイヤを製造できるようになり生産性が約2倍に向上したほか、生産工程や品質保証の判断・動作をすべて自動化したことで、人為的なばらつきを抑制し、作業効率も大幅に改善されたのです。

驚くべきことに、その後も熟練工の技術やノウハウをデジタルデータ化し、AIに学習させることで、製造現場の「スキルレス化」も実現しています。製造業の悩ましい課題である技能継承も、AIなら解決できるかもしれません。

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 | ニュースリリース | 株式会社ブリヂストン

キューピー

キューピーは、AIを活用した原料検査装置を自社開発し、2019年1月から本格運用を開始しました。この装置は、ディープラーニングによる画像解析技術を用いて、惣菜の原料となるカット野菜の良品選別を自動で行います。

この装置の特長は、シンプルな操作性とコンパクトな設計にあります。分解洗浄が簡単な構造で、現場への導入もスムーズに行えます。キューピーでは2016年から開発に着手し、2018年8月にはベビーフード向けの検査装置として本格導入。その後、さらなる改良を進めています。

AIによる自動検査の導入で、品質のばらつきを抑えつつ、検査工程の省人化も可能になります。キューピーでは、今後も安全・安心でおいしい食品づくりを追求するとともに、同様の課題を抱える他社への検査装置の提供も検討しているとのことです。

参考：AIを活用した原料検査装置をグループに展開 | ニュースリリース | キユーピー

JFTスチール

JFEスチール株式会社は、製鉄所内の作業者の安全確保という課題に対し、AI画像認識技術を活用したサポートシステムを国内業界で初めて導入しました。

このシステムは、カメラで撮影した画像をAIが分析し、作業者が立ち入り禁止エリアに進入した場合に、警報を発報してラインを自動停止させます。結果、従来は人の目による監視が必要でしたが、AIの活用で24時間365日の監視が可能になりました。

この事例では、実際の製鉄所内で撮影した画像を使ってAIを学習させることで、高い認識精度を実現しています。また、データサイエンスプロジェクト部を新設し、ICT、AI、データサイエンスなどの新技術の開発と実用化を推進しています。

専門部署を設けることで、全社的なAI活用を加速させ、他の工程や業務への展開も進める。AIの導入には、技術だけでなく、このような組織体制の整備も重要だと言えるでしょう。

参考：国内業界初となるAI画像認識による安全行動サポート技術の導入について|JFEスチール株式会社

製造業におけるAIの活用は、安全性の向上だけでなく、品質管理の高度化、設備の予知保全、生産計画の最適化など、様々な領域に広がっています。導入に迷ったら、ぜひお気軽にAIコンサルティングをご利用ください。

製造業/工場の生成AI導入・活用事例5選

ここからは、AIの中でも生成AIに絞って導入・活用事例を以下の5つを紹介します。

1. 富士通

2. 富士通研究所

3. 東京エレクトロン

4. 旭鉄工

5. ボッシュ

富士通

富士通は、製品の組立作業において、AIが作業手順を学習し、ロボットアームを制御することで、人手による作業を自動化しています。また、画像認識技術を高度化し、製品の欠陥を自動で検出するシステムも開発しました。

富士通は、「Einstein for Service」というSalesforceの生成AI機能を導入し、コンタクトセンターのサポート業務に活用し、サポートデスクの応答時間を大幅に短縮し、オペレーターの効率を向上させています。

実際のデータに基づく検証結果から、オペレーターの平均処理時間は約20分から約2分に短縮され、89%の削減効果が確認されました。さらに、会話サマリーの生成によって、オペレーターが会話後の処理時間も約86%削減したのです。

この事例は、生成AIを用いたサポートデスクの効率化の有効性を実証した好例と言えるでしょう。

参考：【生成AIで約8割工数削減】富士通のSalesforceサポートデスクが挑む顧客体験と生産性の向上 - Salesforceブログ

富士通研究所

富士通研究所では、生成AI技術を業務特化型生成AIとして提供しています。Kozuchiプラットフォームと呼ばれるこのプロダクトは、Microsoft Azureと連携し、高度なセキュリティを保ちながら顧客データのプライバシーを守ることを重視しています。

• システム開発における設計書のレビュー支援

• リアル店舗での効果的な接客サポート

• 創薬スクリーニングの効率化

こうしたサービスは、LangChainや大規模言語モデルを活用して、AIが顧客の要望に即した形で対応できるように設計されています。先に触れた事例も含めて、富士通はAI技術の利用を推進し、今後も生成AIの利活用の事例を広げていくでしょう。

参考：富士通研究所所長に聞く 生成AIに関する取り組みの今後の勘所 | 富士通

東京エレクトロン

東京エレクトロンデバイス株式会社は、業務効率化とDX推進を目的に、株式会社ExaEnterpriseAIが提供する生成AI「exaBase」を導入しました。この導入により、製造工程の最適化や不良品の検知、設備故障の予兆検知などに取り組んでいます。

例えば、過去の製造データを学習させることで、最適な製造条件をシミュレーションしたり、不良品の画像データから正常品と異常品を判別するモデルを作成したりできます。

東京エレクトロンデバイスがexaBaseを選んだ理由は、高いセキュリティとコンプライアンス対応、使いやすいインターフェースによる生産性向上、導入・運用コストの低さなどです。今後の生成AIにおいては、こうした効果以外の側面にも向けた選択が好ましいでしょう。

参考：東京エレクトロンデバイスが「exaBase 生成AI」を導入　販売店契約を締結し、自社の活用ノウハウを支援サービスに活用 | 株式会社エクサウィザーズのプレスリリース

旭鉄工

旭鉄工では、製造現場での改善活動をサポートするために作られた、生成AIを活用したソリューション「カイゼンGAI (GenerativeAI)」が見逃せない事例です。

改善事例の蓄積が増えるにつれて、最適な事例を見つけ出すことが困難になってきた課題を解決するために、同社はChatGPTなどの生成AIを活用し、自然言語での問い合わせに対して関連する改善事例を簡単に見つけられるシステムの開発に着手したのです。

将来的にはデータ量等の制約を解消し、より高度な事例検索を実現することで、製造現場の改善活動を大きく支援するものになるでしょう。製造業にとって、改善活動の中身に注力し、付随する作業負荷を低減することは非常に重要です。

旭鉄工の事例は、こうした課題の解決にどのように取り組むべきかを知る好例といえるでしょう。

参考：ChatGPTで製造現場カイゼンを簡単に、過去事例や注意点を引き出す生成AI活用事例：製造現場向けAI技術（2/2 ページ） - MONOist

ボッシュ

ボッシュは、ChatGPTの画像生成機能を用いて、不良品の画像データを大量に作成することで、画像認識AIの判定精度を飛躍的に向上させることに成功しました。

この取り組みでは、まず100枚程度の不良品画像を収集し、それらをChatGPTに学習させることで、1万5000枚もの不良品画像を生成しました。この大量の画像データの活用によって、はんだ付けなどの品質判定AIを短期間で高精度に構築することが可能になったのです。

結果として、この取り組みにより年間数千万ユーロ(500億円規模)のコスト削減が見込めると試算しています。さらに、同社はこの手法をグループ全体で展開することで、さらなる生産性向上とコスト削減を目指しています。

参考：ChatGPTを用いた良品/不良品判定─最新AIの活用に積極的なボッシュ：第48回 | IT Leaders

製造業におけるAI導入・活用は目的の明確化が成功のポイント

製造業におけるAI導入・活用の成功は、目的の明確化にかかっています。実際、品質検査の自動化、設備の予知保全、需要予測など、AIの活用シーンは多岐にわたります。

しかし、AIの導入を検討する際、「とりあえずAIを使えばいいのでは」という安易な発想では、期待した効果は得られません。AIはあくまでツールであり、目的なきAI導入は、コストと時間の無駄遣いに終わるでしょう。

一方で、目的を明確できたらなら、次はその目的に合ったAIを選定できます。活用するために必要な学習用のデータ収集や前処理、AIモデルの構築・チューニング、システム化など、一連の作業も自ずと見えてくるでしょう。

このように、製造業におけるAI導入の成功裏には、目的の明確化が欠かせません。とはいえ、AIに詳しくない企業にとって、簡単なことではありません。

そこでNOVEL株式会社では、御社の課題をヒアリングし、AI導入の目的を明確化します。最適なAIの選定から、導入・運用までをワンストップでサポートするため、もし製造現場へのAI導入でお悩みでしたら、ぜひ弊社にご相談ください。

製造業向けAIのサービス事例10選

ここからは、製造業向けのAIサービスの事例を、以下の10個に分けて紹介します。

1. AIコンサルティング

2. 最適ワークス

3. CX-M

4. Industrial AI

5. Hutzper(フツパー)

6. 3次元モデルデータ

7. IntegrAI

8. 画像異常検知技術

9. 画像解析システム

10. Cognitive Factory

AIコンサルティング

弊社NOVEL株式会社のAIコンサルティングでは、実際にAIサービスを提供しており、これまで培ってきたノウハウからお客様の業務課題に合わせたご提案が可能です。貴社の業務フローを精密に分析し、AIが効果的に活用できる領域を特定し、システムの要件定義から開発、運用テストに至るまでのプロセスをサポートします。

これまで、50万回以上の利用実績があるAIプロダクト「SAKUBUN」を運営し、ChatGPTを含む最新のAI技術に関する書籍も出版しているため、生成AIの実用例としての知識も豊富です。大手企業へのコンサルティング実績も多数あり、具体的なビジネスケースを基にした効果的な提案が可能です。

生成AIの活用が未知の領域である場合でも、まずは無料で相談できます。AI導入によるコスト削減や売上アップなどの投資対効果を明確にし、導入後の運用まで全面的にサポートするため、ぜひお気軽にお問い合わせください。

最適ワークス

最適ワークスは、オーダー情報から設備・スタッフの最適な生産計画をAIが自動立案するSaaSサービスです。強みは、組立・加工型からプロセス型まで、様々な製造ラインに対応できる点です。

すでに国内の大手製造業でも採用が進んでおり、製造業のDX推進に貢献しています。将来的には、独自開発の最適化AIエンジンのPaaS化・他業界への横展開も視野に入れているとしています。

参考：前回ラウンドから4年。ターンアラウンドを遂げたスカイディスクが新たに約8億円の資金調達を実施 | 株式会社スカイディスクのプレスリリース

CX-M

東京エレクトロン デバイス株式会社は、製造業向けに最適な異常検知モデルを自動生成するAI技術「CX-M」を開発しました。CX-Mは、製造現場の生産データを分析し、そのデータに最適化された異常検知モデルを自動で生成します。

これにより、専門知識がなくてもAIを活用した異常検知システムの導入が可能になります。また、モデル開発に必要な工数も大幅に削減できるため、コストを抑えつつ、スピーディーにAIの活用を始められます。

参考：最適な異常検知モデルを自動生成する新たなAI技術を開発 | 東京エレクトロン デバイス株式会社のプレスリリース

Industrial AI

YOKOGAWAは、産業用AI（Industrial AI）を活用して次世代の自律操業を実現することを目的に、Industrial AIを提供しています。このソリューションは、お客様が実際に必要とするデータを収集し、それを基に具体的な課題を解決するものです。

また、YOKOGAWAはAI Center of Excellence (CoE)を設立し、専門家がAIの導入と活用に関する深い知識を提供しています。さらに、リアルタイムキャビテーション発生予測システムやペーパーレスレコーダにAI機能を搭載することで、未来のデータ予測とプラントの性能監視を強化していることも特徴です。

参考：Industrial AI - 次世代自律操業の実現に向けて | 横河電機株式会社

Hutzper(フツパー)

Hutzper(フツパー)は、製造業特有の課題に特化したAIソリューションを提供し、現場の声を反映した使いやすいサービスを実現しています。

同サービスの外観検査自動化AIは、画像認識技術を活用し、製品の傷や汚れ、形状の異常などを高精度で検出。人の目では見落としがちな微細な欠陥も見逃さず、検査工程の効率化と品質向上を同時に実現します。

また、シフト作成から予知保全にも対応し、現場の声を反映した使いやすさも特徴の1つです。

参考：【すべての製造業へ】驚くのは安さではない、AIの精度だ。| 株式会社フツパー Hutzper | ー 最先端で使いやすい独自AIを

3次元モデルデータ

アセントでは、3次元モデルデータを活用したAIシステムで、製造現場の課題解決に貢献しています。

例えば、3次元CADデータをAIに学習させることで、製品の設計を自動化し、開発期間を大幅に短縮できます。また、3次元スキャナーで取得した製品の形状データをAIで分析することで、不良品の検出精度を向上させることも可能です。

そのほか、設備や稼働状況を可視化したり、メンテナンスのタイミングを最適化するなど、3次元モデルデータの利活用は今後も広まっていくでしょう。

参考：EC最前線 I 3次元モデルデータの活用で買い物体験を向上し収益性をアップ

IntegrAI

IntegrAIは、AIを活用したカメラシステムを提供することで、製造現場のDXを支援するサービスです。同サービスのカメラシステムは、機械本体の改造を必要とせず、可動式で設置が簡単です。

加えて、制御盤のメーター、ランプ、パトライトなどを自動でデータ化し、メール、LINE、Webhookによる通知機能を備えています。また、グラフ表示や画像で過去のデータと現状を確認できるため、設備の稼働状況や異常の早期発見に役立ちます。

参考：integrAI

画像異常検知技術

東芝では、製品の外観検査や設備の故障予兆検知に応用でき、品質向上とコスト削減に大きく貢献する画像異常検知技術をサービスとして提供しています。

通常の製品画像だけを学習することで、異常品を自動で見つけ出すことができます。従来は熟練作業者の目視検査に頼っていた工程を自動化できるため、人的ミスの削減と共に、検査工数の大幅な削減が可能です。

また、設備の故障予兆を検知することで、計画外の停止を未然に防ぐことにもつながります。カメラで設備の稼働状況を常時監視し、異常な動作や熱の発生などを検知すれば、重大な故障に至る前に対策を打つこともできるでしょう。

参考：教師なし画像異常検知技術 | 東芝AI技術カタログ | 東芝

画像解析システム

画像解析システムサービスの代表例と言えるのが、日立製作所とダイセルが共同開発した、作業員の逸脱動作や設備の不具合を検出するシステムです。3次元形状取得カメラを使って作業員の関節位置情報を取得し、標準動作と比較することで逸脱動作を検出します。

また、設備や材料の不具合は、通常画像との差分分析により異常を検知。溶接不良は、高速カメラによる発光部色分析や電流・電圧データと連携して検知します。このように、同サービスは大量の画像データから品質改善と生産性向上の情報をリアルタイムで抽出できるのが特長です。

参考：日立とダイセル、作業員の逸脱動作や設備不具合の予兆を検出する画像解析システム | 日経クロステック（xTECH）

Cognitive Factory

最後にお伝えするのが、IIJと平田機工が共同開発したスマートファクトリー化ソリューション「Cognitive Factory」です。同ソリューションの大きな特長は、AIの導入から運用、改善までをワンストップでサポートする点にあります。

専門知識を持たない企業でも、簡単にAIを活用した業務改善やDXを進められるものです。実際に、複数の大手製造業での導入事例があり、作業工数の大幅な削減や不良品の低減など、目に見える成果を上げています。

参考：IIJと平田機工がものづくり改革を推進するソリューション「Cognitive Factory」を提供開始 | IIJについて | IIJ

製造業でAI/生成AIを導入・活用する10のメリット

製造業でAI/生成AIを導入・活用するメリットは、以下のとおりです。

1. 製品設計の高度化

2. 品質改善

3. コスト削減

4. 作業者支援

5. サプライチェーン最適化

6. データ分析力の強化

7. プロセス自動化

8. カスタマイズ対応力向上

9. リードタイム短縮

10. 安全性向上

製品設計の高度化

AI/生成AIの導入により、製造業における製品設計プロセスをより斬新に、また効率化できます。具体的には、新製品アイデアの創出において、AIは膨大な市場データや顧客ニーズを分析し、人間の発想を超える斬新なコンセプトを提案するといったことを実現できます。

品質改善

AI技術の導入は、最適な製造条件の予測による不具合防止が可能となり、製品の品質を向上させることもできます。AIは、過去の製造データや品質検査結果を学習し、最適な製造パラメータを導き出します。

また、リアルタイムでの品質モニタリングと予測分析により、異常を早期に検知して即座に対応でき、不良品率の低減、顧客満足度の向上、そして製造コストの削減を同時に実現可能です。

コスト削減

AIの導入は、工程の自動化と最適化により、無駄な作業コストを大幅に削減できます。AIが各工程を分析し、もっとも効率的な作業順序や資源配分を提案することで、人的リソースの無駄を最小限に抑えられるからです。

さらに、早期の品質課題特定による修正コスト抑制も実現します。後工程での手戻りや製品リコールなどの高額なコストを回避できれば、他の部分へ投資できる結果、企業の競争力強化に貢献します。

作業者支援

AIの導入をうまく活用できると、マニュアルの自動作成機能により、複雑な作業手順を分かりやすく視覚化し、新人教育や技能伝承も効率化できます。また、AIが過去のデータや現場の状況を分析し、最適な作業手順を提案することで、作業者の業務負荷を大幅に軽減します。

さらに、AIによる知識・スキルの補完機能により、経験の浅い作業者でも高度な判断や作業を行えることも利点です。

サプライチェーン最適化

AIの導入では、製造業のサプライチェーン管理、例えば需要予測の精度を向上し、市場動向や季節変動、さらには予期せぬ外部要因まで考慮した高度な予測も可能です。在庫管理の最適化が実現し、過剰在庫や欠品リスクを最小限に抑えられます。

また、物流ルートの最適化や配送スケジューリングの効率化も可能になり、輸送コストの削減と納期短縮を同時に達成できます。

データ分析力の強化

他にも、AIの導入により、人力では処理しきれなかった膨大なデータから、AIが迅速かつ正確に有用な知見を抽出できます。製品の不具合原因の特定や、生産効率を阻害する要因の把握が簡単になるでしょう。

さらに、予測モデルを用いて将来のトレンドや潜在的なリスクを予測し、先手を打った戦略立案も可能です。このように、データドリブンな意思決定が促進され、企業の競争力強化につながります。

プロセス自動化

AIの導入によるルーチン業務の改善では、受発注管理、在庫確認、品質チェックなどの定型業務をAIが24時間365日休むことなく処理できます。その結果、人間はより創造的で付加価値の高い業務に集中できたり、予測メンテナンスにより設備の故障を事前に察知しつつダウンタイムを最小限に抑えたりすることも可能です。

AIによる生産スケジューリングの最適化は、設備稼働率の向上と納期短縮を同時に実現します。この自動化により、人為的ミスの削減、業務の標準化、そして overall equipment effectiveness (OEE) の向上も狙えるでしょう。

カスタマイズ対応力向上

AIの導入の仕方次第では、個別ニーズに応じた製品開発・製造が簡単になり、多品種少量生産やパーソナライズ製品の提供を効率的に行えます。製品設計段階から顧客固有の仕様を反映させ、最適な製造プロセスを自動的に構築できれば、新たな価値の創造も容易でしょう。

さらに、生成AIの活用によって、顧客の要望に基づいた製品デザインの即時生成や、カスタマイズ可能な範囲の拡大が実現します。このように、顧客満足度の向上と同時に、製造効率の維持を両立させ、競争力のある製品ラインナップの展開が可能です。

リードタイム短縮

AIの導入メリットを総じて見ると、各工程の自動化と最適化によるスピードアップが、製品の市場投入時間を劇的に改善することも十分に期待できます。

品質検査プロセスにAIの導入によって、高速かつ高精度な検査が可能となり、不良品の早期発見と迅速な対応が実現できるとさらにスムーズです。受注から納品までの全体的なリードタイムが短縮され、顧客満足度の向上と競争力強化につながるのもAIのメリットとなるでしょう。

安全性向上

最後に、AIの導入によって、これまでどのプロセスでも課題となっていた安全性の向上も図れます。危険業務の自動化により、人的リスクを大幅に低減できるからです。

例えば、高温・高圧環境下での作業や有害物質を扱う工程をロボットやAI制御システムに任せることで、作業者の安全を確保できます。さらに、AIによる異常検知システムの導入によって、設備の故障や事故の予兆を早期に発見し、未然に防ぐことができます。

全体の労働災害のリスクが大幅に低減され、従業員の安全と健康を守りながら、生産性の向上を実現できるでしょう。とはいえ、導入がうまく行かなくては大きな出費となりかねません。

成功の確率を高めるためにも、スモールスタートを踏まえた計画を立てるため、ぜひAIコンサルティングを利用して、現状の見極めからはじめてみてください。

製造業でAI/生成AIを導入・活用する3つのデメリット

製造業でAI/生成AIを導入・活用する3つのデメリットは、以下のとおりです。

• 導入コストがかかる

• セキュリティ上の脅威が増大する

• 代替業務の見極めが難しい

導入コストがかかる

AIを製造業に導入・活用する際の大きなデメリットの1つが、導入コストの高さです。

• ハードウェアやソフトウェアの購入費用

• データ収集・整備のコスト

• AIモデルの開発・学習に必要な計算リソースの確保

さらに、AIを活用するための人材育成や外部の専門家へのコンサルティング費用なども加わり、トータルの導入コストは膨大なものになりやすいです。だからこそ、最初の計画と実現性のチェックが非常に重要です。

セキュリティ上の脅威が増大する

製造業へのAI導入・活用で懸念されるデメリットとして、セキュリティリスクの増大も挙げられます。機密性の高いデータを外部に流出させてしまうと、企業の競争力に大きな打撃を与えかねません。

サイバー攻撃の手口が巧妙化している昨今、AIシステムもハッカーの格好のターゲットになりえます。特に、工場の生産ラインを制御するAIが乗っ取られてしまうと、製品の品質低下や大量の不良品発生、ひいては操業停止に陥る可能性すらあるはずです。

また、AIによる自動化が進むほど、システムの判断をそのまま受け入れてしまう「AIへの過度な依存」というリスクも高まります。データ保護と安全性確保を軽視すれば、AIのメリットどころか、企業の存続すら危うくなりかねないでしょう。

代替業務の見極めが難しい

最後に、製造業へのAI導入を検討する際のデメリットとして、AIに置き換えるべき業務の見極めの難しさが挙げられます。製造現場では、熟練の技術者の勘や経験に基づく判断が求められるケースも多く、単純にAIで代替できる作業は限られています。

また、単に人員削減を目的としたAI導入では、現場の士気低下を招き、品質や生産性に悪影響を及ぼしかねません。このことから、AIと人間の作業を最適に棲み分け、双方の強みを活かす体制づくりが重要となるでしょう。

製造業へのAI導入は、生産性向上や品質安定化に寄与する反面、コスト面やセキュリティ面でのデメリット、人員配置の最適化など、克服すべき課題が少なくありません。自社の製造プロセスを入念に分析しつつ、中長期的な視点でAI活用のぜひを見極めていくことが肝要です。

製造業でAIを導入・活用する際の5つの課題

製造業でAIを導入・活用する際の課題は、以下の5つです。

• データの確保と品質確保

• AIモデルの妥当性検証

• AIシステムの信頼性確保

• 組織人材のAIリテラシー

• 費用対効果の明確化

データの確保と品質確保

製造業でAIを導入・活用する上で、最初の課題はデータの確保と品質確保です。製造現場では、設備や工程ごとにデータ形式が異なることも多く、データの収集や統合に手間がかかります。

また、センサーの故障やノイズの混入など、データの品質にばらつきがあると、AIの性能が低下してしまいます。そのため、IoTセンサーやカメラを活用して、リアルタイムにデータを収集・蓄積する仕組みを作るなどが求められます。

同時に、データの前処理や異常値の検知など、品質を担保するための工夫も欠かせません。高品質なデータがあって初めて、AIは製造業の課題解決に貢献できるのです。

AIモデルの妥当性検証

次の課題は、AIモデルの妥当性検証です。例えば、不良品の検知や需要予測、設備の故障予知など、AIの判断が業績を大きく左右する場面も多々あります。

そのため、AIモデルが現場の実態に即しているか、意図した通りの結果を出せているかを検証することが不可欠です。学習データと実データにズレがないか、過学習になっていないかなど、AIの挙動を注意深くモニタリングする必要があります。

加えて、AIモデルの判断根拠を説明できるようにすることも大切です。ブラックボックス化したAIでは、意思決定プロセスが不透明になり、現場の納得感が得られません。技術的にはXAIといった説明可能なAIの実装が求められるでしょう。

妥当性およびガイドラインについて知る：AI倫理とは？重要視される理由とガイドラインの策定例を解説

AIシステムの信頼性確保

製造業へのAI導入では、システムの信頼性確保も重要な課題です。工場の生産ラインは24時間365日稼働していることが多く、AIシステムにも高い安定性と可用性が求められます。

もしAIシステムが停止してしまえば、生産計画に大きな影響が出かねません。また、サイバー攻撃を受けてAIが誤作動を起こすようなリスクも考えられます。

そのため、AIシステムの冗長化やセキュリティ対策には十分な投資が必要です。脅威の検知と防御も含めて、業務が継続できる仕組みを整えましょう。

組織人材のAIリテラシー

AIを製造業で活用していく上で、組織人材のAIリテラシー向上も欠かせません。現場の担当者がAIをうまく使いこなせなければ、せっかく導入したAIも宝の持ち腐れになってしまいます。

AIを業務に活かすには、基本的なAIの仕組みや特性を理解した上で、現場の課題にAIをあてはめる力が求められます。データサイエンティストだけでなく、ラインの作業者もAIを味方につけられるようにならなければなりません。

そのためには、AIについての社内教育を強化し、全社的なリテラシーの底上げを図ることが肝要です。加えて、AIを使いこなすための新しい業務フローやマニュアルの整備も急務と言えます。

費用対効果の明確化

最後は、AIへの投資に見合った効果を出すこと。つまり費用対効果の明確化が課題となります。AIの導入には、初期の開発コストだけでなく、継続的なメンテナンスやアップデートのコストもかかります。

この投資を無駄にしないためには、AIによってどれだけの生産性向上や品質改善、コスト削減が達成できたのかを可視化する必要があります。定量的な指標を設定し、導入前後で効果を比較検証できるようにしておくことが大切です。

また、複数の工場や工程に横展開することで、スケールメリットを出すことも重要です。一カ所だけの導入では投資回収が難しくても、全社に拡大することで費用対効果が高まるケースは少なくありません。

AIの費用対効果を高めるには、長期的な視点を持ち、トライアンドエラーを繰り返しながら、着実にノウハウを蓄積していくことが求められます。

もし、自社に最適なAIの選定や、課題解決の方法論に迷われているなら、ぜひ弊社NOVEL株式会社のAIコンサルティングサービスをご活用ください。豊富な導入実績を持つ専門家が、御社の状況を踏まえて、最適なAI活用をご提案いたします。

製造業のAI導入・活用事例に関するFAQ

製造業のAI導入・活用事例に関する質問へ回答します。

• AIを導入すると製造業の仕事がなくなる？

• 工場のAI導入率は？

• AIが使われている機械は？

• 産業用AIとは何ですか？

AIを導入すると製造業の仕事がなくなる？

AIは製造業の仕事を奪うのではなく、人間との協働を通じて、製造業のさらなる発展を促す存在と言えます。AIの活用方法を決めたり、AIの出力を踏まえて最終的な判断を下したりするのは人間の役割です。

AIは人間の仕事を奪うのではなく、むしろ人間の作業を支援し、効率化することが目的です。そのため、AIが担うのは、単純作業の自動化や、データ分析に基づく意思決定支援といった部分となります。

工場のAI導入率は？

令和元年における製造業のAI導入率は11.6％にとどまっています。この数字は、他産業と比べても決して高くはありません。製造業におけるAI活用は、まだ発展途上の段階にあると言えるでしょう。

しかし、今後はAIの導入の加速が予想されます。製造業の競争力を維持・強化するためにも、AIの戦略的な活用について、今から検討を始めることが肝要です。

参考：総務省｜令和元年版 情報通信白書｜IoT・AIの導入状況と今後の意向

AIが使われている機械は？

AIが使われている機械の例としては、以下が挙げられます。

• 産業用ロボット

• CNC工作機械

• 自動搬送車(AGV)

• 自動倉庫システム

• 検査装置

• 組立装置

• 溶接装置

• 塗装装置

その他、部分的な業務および付随業務にもAIは活用されはじめています。

産業用AIとは何ですか？

産業用AIとは、製造業の現場で活用されるAI技術の総称のことです。主に、生産設備の制御、品質管理、設備保全、在庫最適化など、製造に関わる様々な業務にAIが適用されます。

産業用AIの大きな特徴は、現場のデータを活用して学習し、意思決定を行う点にあります。産業用AIは、データを分析し、パターンを見つけ出すことで、製造プロセスの最適化や異常の早期発見を可能にするものです。

まとめ

製造業におけるAIの導入・活用は、生産性向上や品質管理の高度化、コスト削減など、様々なメリットをもたらします。そして、設備の故障予測や製品の外観検査、需要予測に基づく生産計画の最適化など、AIの適用領域は多岐にわたります。

また、製造工程の自動化や効率化、熟練技術者のノウハウのデジタル化など、AIは製造業のDXを加速する効率的なソリューションとなるでしょう。

もし、AIの導入に迷いや不安を感じたら、ぜひNOVEL株式会社のAIコンサルティングサービスをご活用ください。豊富な導入実績を持つ弊社が、御社の課題や目的に合わせて、最適なAIソリューションをご提案いたします。