製造業界におけるAI導入が押し寄せる中、多くの企業が必要性を感じながらも、具体的な一歩を踏み出せずにいます。実際、その導入率は2021年時点で約14%にとどまっているのが現状です。このことから、「うちの会社にAIは必要なのか」「導入のコストに見合う効果はあるのか」といった疑問を抱えている方も多いのではないでしょうか。確かに、AIの導入には慎重な検討を要する事柄です。しかし、大企業を中心にAI導入・検討が進んでいる今、乗り遅れることは競争力の低下につながりかねません。そこで今回は、製造業におけるAI導入の現状から具体的な活用例、さらには導入を成功させるための戦略まで解説します。この記事を通じて、企業にとってのAI導入の意義と方法を明確にし、デジタル時代における競争力強化への第一歩を踏み出すきっかけとしていただければ幸いです。製造業でのAI導入を検討中の方へ。NOVELは大手企業へのAI導入実績多数。専門家が貴社に最適なAI戦略を提案し、競争力強化をサポートします。まずはお気軽にご相談ください。製造業におけるAI導入の現状製造業におけるAI導入は、徐々に進展しているものの、その速度は業界や企業規模によって大きく異なります。では、本当にそう言えるのでしょうか？まず、以下の3つに分けて詳しく現状を確認しましょう。AIの市場規模AI導入率の推移と国際比較製造業のAI導入が進む分野AIの市場規模AIの市場規模は総務省の調査によると、世界のAI市場規模（売上高）は2022年に前年比78.4％増の18兆7,148億円に達すると予測されており、2030年までさらなる加速度的成長が見込まれています。日本国内に目を向けると、AIシステム市場規模（支出額）は2022年に3,883億6,700万円（前年比35.5％増）を記録。2027年には1兆1,034億7,700万円にまで拡大すると予測されています。この急速な成長は、AIの技術的進歩と、企業がデジタルトランスフォーメーションを推進する中でAIを重要な要素と位置付けていることを反映しています。製造業においても、生産性向上や品質管理の効率化などを目的としたAI導入が進んでおり、市場拡大の一翼を担っている状態です。AI導入率の推移と国際比較年日本の製造業のAI導入率世界のAI導入率注釈201714.1%データなし総務省「通信利用動向調査」2018約10%データなし内閣府調査（全産業）201930.2%データなし総務省・ICR・JCER「AI・IoTの取組みに関する調査」2020データなし27%IBM Global AI Adoption Index2021データなし31%IBM Global AI Adoption Index2022データなし35%IBM Global AI Adoption Index注意点：日本の製造業に特化したデータは限られており、年ごとに異なる調査源を使用しています。世界のAI導入率は全産業を対象としており、製造業に限定されていません。2019年の日本のデータは、大企業を中心とした調査結果であり、中小企業を含む全体の導入率とは異なる可能性があります。日本の製造業におけるAI導入率は、近年徐々に上昇しているものの、国際的に見るとまだ改善の余地があります。総務省の調査によると、2017年時点での製造業のAI導入率は14.1%でした。一方、2022年のIBM Global AI Adoption Indexによれば、世界全体のAI導入率は35%に達しています。国別に見ると、中国とインドが約60%と高い導入率を示しており、日本の製造業は追いつく必要があります。米国（25%）や英国（26%）といった先進国と比較しても、日本の導入率には改善の余地があると言えるでしょう。特筆すべきは、大企業ほどAI導入を積極的に検討している傾向が強いことです。初期投資や人材確保の面で大企業が有利であることを示唆しています。中小企業のAI導入を促進することが、日本全体の製造業の競争力向上につながる重要な課題です。製造業のAI導入が進む分野製造業におけるAI導入は、特定の分野で顕著な進展を見せています。総務省・ICR・JCERの2019年の調査全体によると、製造工程（21.7%）と研究開発（18.9%）が比較的高い導入率を示しています。分野説明品質管理AIによる画像認識で、製品の欠陥検出が精度・速度共に向上予知保全機械学習で設備の故障予測、ダウンタイム削減と保守コスト最適化需要予測AI分析で正確な需要予測、在庫管理と生産計画の効率化製造プロセスAIで複雑なプロセスを最適化、生産効率向上と品質安定化もっと詳しく事例を見る：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この分野でのAI導入は、製造業の競争力強化に直結することから、今後さらなる普及が期待されます。一方で、マーケティングや顧客行動分析といった分野でのAI活用（9.4%）は他業種と比べてまだ低く、今後の成長余地があると言えるでしょう。製造業におけるAI導入は着実に進んでいますが、その速度を加速させ、より広範な分野での活用を促進することが、日本の製造業の国際競争力維持・向上の鍵となります。低い導入率の製造業でAIを必要とする5つ理由製造業におけるAI導入率は全体的に低い傾向にありますが、その必要性は年々高まっています。AIを必要とする主な理由は、以下の5つです。労働人口の減少と人手不足技術継承の課題生産性向上の要求品質管理の高度化デジタルトランスフォーメーション（DX）の推進労働人口の減少と人手不足製造業における人手不足は、年々深刻化しています。少子高齢化による労働人口の減少に加え、若者の製造業離れも相まって、多くの企業が人材確保に苦心しています。この状況下で、AIの導入は人手不足解消の有力な解決策です。AI技術を活用することで、単純作業や反復作業の自動化が可能になり、従業員の負担を軽減できます。また、AIによる業務の効率化により、限られた人材でより多くの仕事をこなすことも可能です。さらに、AIの導入は属人化の解消にも貢献します。特定の従業員に依存していた業務をAIが代替することで、人材の流動性が高まり、より柔軟な人員配置を実現できるでしょう。関連記事：製造業の属人化とは？AI等で脱却した企業の成功事例も紹介技術継承の課題製造業において、ベテラン技術者の退職に伴う技術継承問題は深刻な課題です。長年の経験と勘に基づく高度な技術や暗黙知を、若手社員に効果的に伝承することは容易ではありません。この点、AIを活用することで、ベテラン技術者の知識や経験を体系化し、デジタル化できます。デジタル化について知る：DX化を推進する上で重要視される暗黙知のデジタル化とはまた、ナレッジマネジメントシステムを構築することで、蓄積された技術や知識を効率的に検索・活用できます。若手社員の技術習得が加速し、技術継承のスピードアップが期待できます。情報の一元管理を行う：ナレッジベースとは？主な種類と特徴、メリットを解説生産性向上の要求国際競争が激化する中、製造業における生産性向上は喫緊の課題ともいえます。特に日本の製造業は、人件費の安い新興国との競争に直面しており、生産性の向上なくして競争力の維持は困難です・機械学習アルゴリズムを用いて生産ラインの動きを分析し、最適な生産スケジュールを自動で立案できます。また、AIによる予測分析を活用することで、需要予測の精度が向上し、無駄な在庫を削減することも可能です。AIで業務効率化を狙う：【事例5選】生成AIによる業務効率化のメリットと進め方・成功のポイントを詳しく解説品質管理の高度化製造業において、品質管理の重要性は言うまでもありません。しかし、グローバル化や製品の高度化に伴い、より厳密で高度な品質管理が求められるようになっています。この要求に応えるためにも、AIの導入を行うこともあります。AIを活用することで、人間の目では見逃してしまうような微細な欠陥も検出。また、センサーデータとAIを組み合わせることで、製造プロセス全体をリアルタイムでモニタリングし、品質のばらつきを最小限に抑えることも可能です。つまり、AIの導入により、製品の品質向上と不良品率の低減が同時に実現できるのです。デジタルトランスフォーメーション（DX）の推進製造業におけるデジタルトランスフォーメーション（DX）の推進は、もはや避けて通れない課題となっています。DXは単なるデジタル化ではなく、デジタル技術を活用して事業モデルを変革し、競争力を強化することを意味します。この文脈において、AIの導入はDX推進の中核を成す技術です。AIとIoTの組み合わせにより、製造現場のデータをリアルタイムで収集・分析し、意思決定に活用できます。AIを活用したデジタルツインにより、製品開発プロセスの効率化や、カスタマイズ生産の実現も可能になります。関連記事：「技術は盗め」はもう古い！？技術継承・技術伝承におけるAIとDXの活用とは製造業におけるAI活用の具体例製造業におけるAI活用は、多岐にわたる分野で進展しています。総務省の調査によると、製造業のAI導入率は約14%にとどまっていますが、その活用範囲は着実に広がっています。製造業におけるAI活用の具体例としては、以下の5つが挙げられます。予知保全システムの導入品質検査の自動化需要予測と生産計画の最適化製造プロセスの最適化設計支援とシミュレーション予知保全システムの導入予知保全システムは、AIの機械学習能力を活用して機械の故障を予測し、適切なタイミングで保守を行うことで、ダウンタイムの削減とコスト最適化を実現します。この分野での事例として、横河電機の化学プラントにおける自立制御システムが挙げられます。横河電機とJSRは、AIによる化学プラントの自律制御に成功し、世界初の35日間連続運転を達成しました（※1）。この画期的な成果は、従来の制御手法では困難だった複雑な条件下での最適制御を実現したのです。また、蒸留塔内の制御において、品質維持、収量向上、省エネを同時に達成し、急激な外気温変化にも対応しました。強化学習AIと統合生産制御システムを組み合わせることで、安全性を確保しつつ、人的負担を軽減し、効率的な生産体制を生み出したのです。品質検査の自動化品質検査の自動化は、AIの画像認識技術を活用して製品の外観検査を効率化し、人間の目では見逃しがちな微細な欠陥も検出する取り組みです。この分野での注目すべき事例として、ブリヂストンのAIを実装したタイヤ成型システムの導入が挙げられます。ブリヂストンは、AIを活用した最新鋭タイヤ成型システム「EXAMATION」を彦根工場に導入しました（※2）。このシステムは、タイヤ1本あたり480項目の品質データをセンサーで計測し、AIがリアルタイムで自動制御を行うことで、従来製法と比べて真円性を15%以上向上させています。また、マルチドラム製法を採用し、部材の貼り付け動作を同時並行で行うことで、生産性を約2倍に高めています。ブリヂストン独自のICTと人工知能を組み合わせたこのシステムであれば、グローバル展開による競争力強化も目指せるでしょう。需要予測と生産計画の最適化AIを活用した需要予測と生産計画の最適化は、製造業における在庫管理と生産効率の向上に大きく貢献します。この分野での事例として、イオンリテールの取り組みが注目されています。イオンリテールは、日本IBMと共同開発したAIシステム「AIカカク」と「AIオーダー」の適用範囲を拡大しました。システム名機能導入状況AIカカク販売データに基づき値引き率を提示惣菜部門・一部日配品で導入済み、5月から畜産・水産部門に拡大AIオーダー需要予測に基づき発注数を提示6月から新たな日配品やデリカ部門に適用範囲を拡大システム導入により、ロス率の低減や業務効率の向上が実現しています。イオンリテールは、今後もAIを活用してサプライチェーン全体の課題解決に取り組む方針です。製造プロセスの最適化製造プロセスの最適化は、AIの機械学習能力を活用して製造条件を最適化し、品質向上と生産効率の改善を図る取り組みです。この分野での注目すべき事例として、スカイディスクの鋳造条件AIスコアリングシステムの導入が挙げられます。自動車部品メーカーは、ダイカスト工程の品質管理にAIを導入しました（※4）。従来は熟練検査員が鋳造波形データを目視で確認し、鋳造条件の良否を判断していましたが、技術継承が課題に。新システムでは、AIが鋳造波形を分析し、鋳造条件をスコアリングします。これにより、熟練者の知識をAIに反映させつつ、製造直後の迅速な評価が可能になりました。完全な自動化ではなく、AIのスコアに基づいて人間が最終判断を下す仕組みを採用し、段階的な導入を図っています。設計支援とシミュレーションAIを活用した設計支援とシミュレーションは、製品開発プロセスの効率化と設計の創出に貢献します。この分野での事例として、セイコーエプソンの取り組みが注目されています。セイコーエプソンは、CAE解析作業の効率化に向けてAIの活用を開始しました（※5）。CAEは製品設計の初期段階で重要ですが、作業負荷が高く習熟に時間もかかる課題がありました。今回の取り組みでは、ギリアの独自開発AIを用いて、データパターン分析や解析条件設定の最適化、熟練者の知識の模倣などを行います。これにより、設計者の習熟度による精度のバラツキを抑え、試行回数を減らすことで、CAE作業の負荷軽減と設計プロセスの高速化を目指しています。より多くの導入事例を知りたい方は、弊社の関連記事もぜひご覧ください。関連記事：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AI導入を成功させるための4つの戦略製造業におけるAI導入率が約14%にとどまる中、その成功には戦略的なアプローチが不可欠です。AI導入を成功させるための4つの重要な戦略は、以下のとおりです。明確な目的設定と範囲の絞り込みデータ品質の確保と整備社内人材の育成と外部専門家の活用段階的な導入と継続的な改善この戦略を適切に実行することで、AI導入の成功率を高めることができます。明確な目的設定と範囲の絞り込みAI導入を成功させるためには、明確な目的設定と適切な範囲の絞り込みが不可欠です。多くの企業がAI導入に失敗する理由の1つに「適用範囲を広げすぎる」ことが挙げられています。そのため、具体的な課題に対する小規模なPoC（概念実証）から始めることが大切です。まず、自社の業務プロセスを詳細に分析し、AIがもっとも効果を発揮できる領域を特定します。例えば、品質管理や需要予測など、データの蓄積が豊富で、明確な成果指標が設定できる分野から着手するのが賢明です。次に、その特定された領域内で具体的な目標を設定します。「不良品率を20%削減する」や「在庫回転率を15%向上させる」など、数値化された目標を立てることで、AI導入の効果を明確に測定できます。さらに、小規模なPoCを実施することでリスクを最小限に抑えつつ、AIの有効性を検証可能です。成功事例を積み重ねることで、社内の理解と支持を得やすくなる点も魅力でしょう。データ品質の確保と整備AI導入の成功には、高品質なデータの収集と整備が不可欠です。しかし、総務省の調査によると、「必要なデータは十分にそろっている」と回答した企業は約1割にとどまっています。この現状は、多くの企業がAI導入の前提条件を満たしていないことを示しています。まず、自社のデータ資産を棚卸しし、その質と量を評価することから始めましょう。データの欠損、不整合、重複などの問題を特定し、クレンジング作業を行います。また、データの標準化や構造化も重要です。データの所有権、アクセス権限、セキュリティポリシーなどを明確に定義し、法令遵守と企業倫理を考慮したデータ管理体制を整えることが、持続可能なAI活用の基盤となります。社内人材の育成と外部専門家の活用AI導入の成功には、適切な人材の確保と育成が不可欠です。しかし、多くの企業が専門的な知識を持つ人材の獲得を課題として挙げています。この課題に対処するためには、社内人材の育成と外部専門家の効果的な活用を並行して進める必要があります。まず、社内人材の育成に関しては、AIリテラシーの向上を全社的に推進しましょう。経営層から現場の従業員まで、AIの基本的な概念や可能性について理解を深めることで、AI導入に対する抵抗感を軽減し、積極的な活用を促進できます。AI導入の初期段階では、経験豊富な外部コンサルタントやベンダーとの協業が、迅速かつ効果的な導入に役立ちます。ただし、外部依存度を徐々に下げ、自社の人材で運用・改善できる体制を構築することが、長期的な成功につながります。段階的な導入と継続的な改善AI導入を成功に導くためには、段階的なアプローチと継続的な改善が不可欠です。多くの企業がAI導入の効果を短期的に判断しやすいですが、長期的な視点で評価してください。まず、AI導入のロードマップを作成し、短期・中期・長期の目標を設定します。小規模なプロジェクトから始め、成功事例を積み重ねながら徐々に規模を拡大していくアプローチが効果的です。リスクを最小限に抑えつつ、組織全体のAIに対する理解と受容性を高めることができます。次に、導入後の効果測定と改善サイクルを確立します。KPI（重要業績評価指標）を明確に定義し、定期的に進捗を評価します。AIモデルの精度や業務効率の向上など、定量的・定性的な指標を組み合わせて総合的に評価してください。さらに、PDCAサイクルを回し、継続的な改善を行います。AIモデルの再学習や新たなデータの追加、ビジネスプロセスの最適化など、常に改善の余地を探り、AIシステムの価値を最大化しましょう。製造業におけるAI導入の具体的な戦略や活用例をお探しですか？NOVELの専門家が、貴社に最適なAI導入プランを提案いたします。大手企業への導入実績も多数。製造業のAI導入における課題と対策製造業のAI導入率が約14%にとどまる理由とも言える課題と、その対策は以下のとおりです。初期投資と運用コストの問題レガシーシステムとの統合セキュリティとデータ保護現場の理解と協力の獲得初期投資と運用コストの問題AI導入における障壁の1つが、高額な初期投資と継続的な運用コストです。多くの中小企業にとって、この費用は大きな負担となっています。しかし、この課題に対しては効果的な対策が存在します。まず、小規模なプロジェクトから始め、成功事例を積み重ねながら徐々に規模を拡大していくことです。リスクを最小限に抑えつつ、投資効果を最大化できます。次に、政府や地方自治体が提供するAI導入支援の補助金や助成金を活用することも有効です。例えば、経済産業省の「サービス等生産性向上IT導入支援事業」などを利用することで、初期投資の負担を軽減できます。さらに、クラウドベースのAIソリューションを利用することで、初期投資を抑えつつ、必要に応じて柔軟にリソースを拡張できます。運用コストの最適化も図れるため積極的に利用しましょう。レガシーシステムとの統合製造業におけるAI導入の大きな課題の1つが、既存のレガシーシステムとの統合です。多くの製造業企業では、長年使用してきた生産管理システムや設備が存在し、これらとAIシステムをシームレスに連携させることが困難です。まず、既存システムの詳細な分析と評価を行い、AIとの統合が必要な部分を特定してください。場合によっては、段階的なシステム更新や、APIを活用した柔軟な連携方法を検討する必要もあります。この点においては、専門家との相談が解決の糸口を掴むポイントです。セキュリティとデータ保護AI導入に伴うセキュリティとデータ保護の課題は、製造業にとって極めて重要です。総務省の調査によると、個人データ活用の課題として「管理に伴うリスクや社会的責任の大きさ」を半数以上の企業が挙げています。この問題に適切に対処することが、AI導入の成功には不可欠です。具体的には、以下が必要でしょう。項目内容データセキュリティポリシーデータの収集、保存、処理、共有における暗号化、アクセス制御、監査ログ管理従業員のセキュリティ意識定期的なセキュリティトレーニング、データ保護の教育AIモデルの保護知的財産権保護、不正アクセス防止策最後に、法令遵守の観点も忘れてはいけません。GDPR（EU一般データ保護規則）やPL法（製造物責任法）など、関連する法規制を十分に理解し、コンプライアンスを確保することが、持続可能なAI活用の基盤となります。関連記事：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 現場の理解と協力の獲得AI導入の成功には、現場の従業員の理解と協力が不可欠です。しかし、多くの企業がAI導入に対する従業員の抵抗感や理解不足に直面しています。この課題を克服するためには、戦略的なアプローチが必要です。AIが単純作業を自動化し、創造的な業務に集中できることを伝えるAIの有用性を実感させる具体的な事例を示す基本的なAIの概念や活用方法について研修プログラムを提供する現場の従業員を巻き込み、知見や経験を活かすAI導入プロセスに従業員を参加させ、オーナーシップ意識を高める最後に、AI導入後のフォローアップも忘れてはいけません。定期的なフィードバック収集と改善活動を通じて、現場とAIの協調を継続的に最適化していくことが、長期的な成功につながります。まとめ製造業におけるAI導入は、現在約14%の導入率にとどまっているものの、その潜在的な可能性は計り知れません。労働人口の減少、技術継承の課題、生産性向上の要求など、製造業が直面する多くの課題に対して、AIは有効な解決策となり得ます。実際、予知保全システム、品質検査の自動化、需要予測と生産計画の最適化など、具体的な活用事例も着実に増えています。しかし、初期投資やレガシーシステムとの統合、セキュリティ対策、現場の理解獲得など、克服すべき課題も少なくありません。少しでもお悩みでしたら、まずはご気軽にご相談ください。現状の把握から今後の予定まで、丁寧にご説明した上で最適なAI導入を実現いたします。よくある質問（FAQ）中小製造業でもAI導入は可能ですか？はい、中小製造業でもAI導入は十分に可能です。実際、総務省の調査によると、資本金1億円未満の中小企業でも、特定の分野ではAI導入率が比較的高いことはすでに報告されています。範囲建設業1000万円未満-1000-3000万円13.0%3000-5000万円17.7%5000万-1億円14.5%1-5億円13.6%5-10億円17.4%10-50億円7.9%50億円以上24.6%合計平均14.5%AI導入により人員削減は避けられないのでしょうか？AIの導入が直接的に人員削減につながるという懸念は多くありますが、実際にはそうではありません。総務省の調査によると、AI導入企業は「既存社員の配置転換」や「外注化」で対応しており、人員削減を行った企業は少数派です。したがって、AI導入の目的を「人員削減」ではなく「業務効率化と価値創造」と捉え、従業員のスキルアップや新たな役割への移行を支援することが大切です。AI導入の費用対効果はどのくらいですか？AI導入の費用対効果（ROI）は、導入規模や適用分野によって大きく異なりますが、多くの企業で高いROIが報告されています。例えば、マッキンゼーの調査によると、63件のユースケース全体で年間2.6～4.4兆ドルもの価値をもたらすと報告しています。AI導入に最適な分野や業務はありますか？製造業におけるAI導入は、特定の分野で高い効果を発揮しています。総務省の調査によると、以下の分野でAI導入率が比較的高いことが報告されています。項目製造業製造工程21.7研究開発18.9顧客サービス・接客13.2マーケティング・顧客行動分析9.4間接業務9.4商品・サービス設計・企画8.5安全・セキュリティ8.5サプライチェーン6.6その他2.8フィンテック0.9この分野でAIが効果を発揮する理由として、以下が挙げられます。データの蓄積が豊富で、AIの学習に適している明確な成果指標が設定しやすく、効果測定が容易反復的な作業や複雑な分析が多く、AIの特性を活かせるただし、最適な導入分野は企業ごとに異なります。自社の課題や戦略目標を明確にし、それに基づいてAI導入の優先順位を決定するアプローチが効果的です。AI導入にはどのくらいの期間がかかりますか？AI導入にかかる期間は、プロジェクトの規模や複雑さ、組織の準備状況によって大きく異なりますが、一般的には以下のようなタイムラインが考えられます。段階期間内容準備段階1〜3か月課題特定、目標設定、データ評価、チーム編成PoC段階2〜4か月小規模AIモデルの開発と検証パイロット段階3〜6か月実環境試験運用、効果測定、改善本格導入段階6〜12か月全社展開、既存システム統合、従業員トレーニング最適化・拡張段階継続的パフォーマンス向上、新適用分野探索ただし、あくまで目安であり、実際の導入期間は各段階での成果や課題によって変動します。大切なのは、段階的な導入アプローチを採用し、各段階で効果を確認しながら慎重に進めることです。【この記事の参考文献・サイト】※1；https://www.yokogawa.co.jp/news/press-releases/2022/2022-03-22-ja/※2：https://www.bridgestone.co.jp/corporate/news/2016052502.html※3：https://jp.newsroom.ibm.com/2024-05-07-AEON-RETAIL-AI-Kakaku-and-AI-Order-developped-with-IBM-Japan※4：https://skydisc.jp/showcase/2225/※5：https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2407/12/news102.html