製造業のAI活用事例11選！生産効率向上などメリットや導入状況を解説

製造業におけるAI（人工知能）や生成AIの活用は、外観検査や異常検知、予知保全といった従来の業務に加え、需要予測や生産管理、ナレッジマネジメントの強化など新たな可能性を広げています。

本記事では、AI導入のメリットや実際の導入事例を通じて、製造業における革新の最前線を解説します。

このような方におすすめの記事です

• 製造業におけるAI技術の成功事例を知りたい方
• 製造業におけるAI技術の導入メリットを知りたい方
• 生産効率の向上や品質管理の自動化などを実現したい方

そもそもAIとは？

AIとは、Artificial Intelligence の略で、大量のデータからパターンやルールを学習し、人間の判断を模倣または拡張する技術です。

音声認識や画像分析、自然言語処理など、多彩なアプローチを含み、非構造化データから有益なインサイトを得ることができます。

例えば、需要予測を活用した在庫管理の最適化や、顧客行動予測に基づくマーケティング施策など、多くの分野で導入が進んでいます。

AIの目的は、パターン認識や意思決定を自動化・高度化し、人の作業負担を軽減しつつ、新たな価値を創出することにあります。

機械学習や深層学習の進展により、従来の自動化技術では難しかった複雑な問題解決や高度な分析が可能となり、さまざまな業界で効率性と精度の向上を実現しています。

製造業におけるAI導入の必要性

製造業は「労働力不足」「生産コストの上昇」「品質管理の難化」「多様化する市場ニーズ」といった多くの課題に直面しています。

現場の人手不足が生産能力の維持や技能継承を困難にしているだけでなく、原材料やエネルギーコストの高騰までも企業の利益率を圧迫しています。

また、製品の種類が増えて複雑化する中で、品質管理の難易度が上がり、不良品やリコール対応のリスクも増大しています。

さらに、顧客の多様なニーズに応えるため、多品種少量生産やカスタマイズ製品の需要が増加し、柔軟で効率的な生産対応が求められています。

これらの課題に対し、AI（人工知能）は生産工程の効率化や品質管理の高度化を可能にし、柔軟な生産体制の構築を支援する重要な技術となっています。

日本の製造業におけるAIの導入率

製造業におけるデジタルトランスフォーメーション（DX）やAIの導入は近年注目を集めているものの、その実現には多くのハードルが存在します。

特に中小企業では、製造スキルのデジタル化の重要性を理解しつつも、具体的な取り組みの難しさに直面しているのが現状です。

「2019年版ものづくり白書」（経済産業省）によると、中小企業の約75％が製造スキルのデジタル化に関心を持ちながらも、成果が出ていない、または着手に至っていないと回答しています。

参照：経済産業省｜2019年版 ものづくり白書　https://www.meti.go.jp/report/whitepaper/mono/2019/honbun_pdf/pdf/gaiyo.pdf

AI活用が製造業にもたらすメリット

生産性の向上

AIを導入することで、生産性の大幅な向上が期待できます。

AIによる生産工程の最適化や、自動化された需要予測が可能になることで、効率的な生産計画が立てられます。また、リアルタイムで生産データを分析し、ボトルネックや滞留を早期に特定して解消することができます。

さらに、予測メンテナンスを通じて設備のダウンタイムを最小限に抑え、生産ラインの稼働率を向上させます。

これにより、生産リードタイムが短縮され、より迅速な市場対応が可能になります。

品質管理の向上

AIの活用は、製品品質を一貫して高い水準で維持するのに役立ちます。

画像認識技術を活用した自動検査システムは、製品の微細な不良や欠陥を人間よりも迅速かつ正確に検出します。

これにより、検査工程での人為的なミスが減り、不良品の流出を防ぐことが可能です。

また、AIは生産中にリアルタイムで品質データを収集・解析し、異常が発生する前に是正措置を講じることができます。

コスト削減

製造業ではAIを導入することで、さまざまな形でコスト削減を実現可能です。

まずは、自動化による省人化です。これにより作業効率が向上し、人件費の削減が期待されます

つぎに、AIを活用した需要予測や在庫管理の最適化により、過剰在庫や欠品を防ぎ、無駄な仕入れコストを削減できます。

また、AIを用いた予測メンテナンスでは、設備の故障リスクを事前に検知し、修理費用や生産停止による損失を抑えることが可能です。

さらに、AIの優れたデータ分析機能を活かすことで、生産ラインの非効率的な部分やエネルギー消費の過多を特定し、より効率的な運用を実現することで運用コストの最小化にもつながります。

技術継承と属人化の解消

熟練工の技術をデータとして蓄積し、AIに学習させることで、技術継承も容易になります。

これまで特定の従業員の経験やノウハウに依存していた業務を標準化することで、業務の属人化を解消し、組織全体の安定性と効率性を向上させることが可能です。

その結果、担当者の異動や退職といった人的リスクに影響されることなく、一定の品質と生産性を維持できる体制を整えることができるでしょう。

柔軟性と競争力の強化

AIを導入することで、製造業は市場の変化や多様化する顧客ニーズに迅速に対応できるようになります。

例えば、AIによる需要予測は、需要の変動を正確に予測し、生産計画の迅速な調整を可能にします。

また、多品種少量生産においてもAIは柔軟な生産体制を支援し、効率を維持しながら顧客の個別要求に応えられます。

これにより、市場での競争力が向上し、新たなビジネスチャンスをつかむ可能性が広がります。

AI導入における課題やデメリット

高額な初期費用がかかる

AI導入には高額な初期費用が必要であり、中小企業にとってその負担は非常に大きいものです。

多くのAIシステムは高度な技術に裏付けられた設備や構築を伴うため、その開発や設計、導入プロセス全体で多大なコストが発生します。

AIを活用した生産ラインの自動化プロジェクトでは、工場設備の更新が求められることが多く、さらに、新たなデータセンターの設置やAI運用を管理するための専門技術者の確保が必要になる場合もあります。

AI導入の投資効果を長期的視点で評価し、具体的な目的を明確にした上で、コスト分散と利益最大化の戦略を練ることが重要です。

現場からの反発や抵抗が生じる可能性もある

新しく技術やシステムを導入することで、既存の作業方法や環境に突然の変化が生じる場合があります。

これは、現場で働く従業員が自分たちの業務に関して不安を感じたり、新しい技術を学び使いこなすための教育や適応に関する負担を懸念したりすることが理由です。

製造ラインにAIを導入する際は、従業員の不安を軽減するための十分な説明や教育を行い、技術導入の意義を伝え理解を深めるようにしましょう。

セキュリティを強化する必要がある

AI導入により生成および管理されるデータの量と重要度が増加し、それに伴いセキュリティリスクも上昇します。

AIシステムが不正侵入を受ければ、生産停止や重要技術の窃盗といった深刻な問題が発生する可能性があるのです。

特に、製造業では機密情報や知的財産が攻撃対象となりうるため、適切なセキュリティ対策は欠かせません。

このようなリスクを未然に防ぐためには、ネットワークやデータベースの監視と暗号化の導入などシステム全体の強化が求められます。

製造業においてAIの活用が進んでいる分野

製造業におけるAIの活用は多様な分野で進行しており、業界全体の競争力を高める原動力となっています。こちらでは、特に注目される活用分野について詳しく解説します。

1.生産ラインの自動化・最適化

生産ラインの自動化と最適化は、AIを活用することで製造プロセスの効率を飛躍的に向上させることが可能です。

AIは、リアルタイムでデータを分析してパターンを検出する能力を備えており、これにより人間の作業では達成困難な迅速かつ正確な業務改善が実現します。

例えば、製品の流れをモニタリングしてボトルネックを自動的に特定し、ラインの運転速度や調整を最適化するシステムが導入されつつあります。

このような技術の活用により、人件費の削減や製造速度の向上だけでなく、不良品率の低減や全体的な生産性向上が期待されます。

2.品質管理・不良品検出

品質管理においてAI技術は非常に重要な役割を果たしており、不良品検出や均一な品質の維持において高い効果が期待できます。

これにより、人間の目では見逃してしまうような微細な欠陥を正確に検知し、製造工程全体の信頼性を向上させることが可能です。

例えば、AI画像解析の技術を活用し、製品表面の不良をリアルタイムで検出できるシステムが挙げられます。

この仕組みを導入することで、異常の早期分離や製造プロセスへの迅速なフィードバックが行われ、歩留まりの改善に寄与します。

3.設備の予知保全

設備の予知保全は、AI技術を利用して設備の状態を常に監視し、故障の前兆となる兆候を早期に検知する手法を指します。

これにより、予期せぬ停止や機械トラブルによる生産ラインの影響を最小限に抑えることが可能になります。

具体的には、温度や振動などのデータを収集し、AIがそれを分析して潜在的な故障のリスクを予測する仕組みなどがあります。

設備の稼働率向上に寄与するだけでなく、修理にかかるコストや生産ロスの削減も実現します。

4.需要予測と在庫管理

AIを活用した需要予測と在庫管理は、過去の販売データや市場の動向を基に精度の高い予測を行うことで、製造業に大きなメリットをもたらします。

AIの機械学習アルゴリズムは優れたパターン認識能力を持ち、従来の方法では見過ごされていた需要の変動や複雑な要因を分析して、より明確な予測を可能にします。

例えば、過去の販売傾向や季節的な要因を考慮した予測モデルをAIで構築すれば、需要を正確に見積もることが可能です。

この結果、効率的な生産計画や在庫管理が実現し、在庫過剰や欠品といったリスクを回避できるようになります。

5.設計業務の効率化と品質向上

製造業の設計分野では、AIの導入が業務効率化と品質向上を促進します。

AIによる図面の解析や検索機能は、過去の設計データから類似図面を迅速に見つけ出し、新規設計の負担を軽減します。これにより部品の共通化が進み、設計の効率化やコスト削減が可能です。

また、新人技術者でも過去のノウハウを活用でき、スムーズな技術継承が実現するため、属人化の解消にも寄与します。

さらに、設計段階でのエラー検出や製造可能性の検証をサポートするため、品質向上にもつながります。

なお、AIを活用した図面の自動解析や検索で、設計業務の効率化と品質向上を図るなら「CADDi DRAWER」がおすすめです。

6.ロボティクスによる労働力補完

ロボティクス技術は、製造業における労働力不足を解消し、作業効率を向上させる重要な役割を果たしています。

人手不足が深刻化している現状において、ロボット技術はこの課題を解決する実用的な手段として注目されています。

例えば、製造ラインで重量物をロボットが搬送することで、人間労働者の負担が軽減され、作業効率が向上します。このような取り組みにより、安全性も確保されるとともに、労働者の離職率低下や生産性向上にも寄与します。

製造業におけるAIの実用例と成功事例11選

AI技術の進化により、業界では効率性や生産性を大幅に向上させることが可能となっています。こちらでは、製造業におけるAI導入・活用事例11選を紹介します。

1. 【横河電機／JSR】AIによる自律制御で化学プラントを35日間連続制御
2. 【ブリヂストン】人間のタイヤ成型技術をAIで再現
3. 【トヨタ自動車】塗装プロセスにおける品質評価のデジタル化
4. 【JFEスチール】AI画像認識による安全行動サポート技術の導入
5. 【東京エレクトロン】AIカメラで労災を予防するシステムを開発
6. 【ダイセル】熟練作業員のノウハウをデジタル化して標準化する取り組み
7. 【ダイセル／日立製作所】画像解析により不具合の予兆を検出
8. 【三井物産グローバルロジスティクス】自動封函の異常を検知するシステムを導入
9. 【日本触媒】AIを用いた生産計画最適化ソリューションを導入
10. 【キング醸造】需要予測AIで食品ロス削減と工数削減
11. 【樫山工業】AI図面検索を活用してサプライヤー選定を最適化

【横河電機／JSR】AIによる自律制御で化学プラントを35日間連続制御

横河電機とJSRは、AIを活用した自律制御システムを化学プラントに導入し、世界初となる35日間の連続自律運転に成功しました。

このシステムは、強化学習アルゴリズム「FKDPP」を用いて、従来は熟練オペレーターの手動操作が必要だった工程を自律的に制御します。

これにより、品質の安定化、高収率、省エネルギー運転が実現し、急激な外気温の変化にも対応可能となりました。

この成功は、化学プラントの安全性と効率性の向上に寄与し、他の産業分野へのAI自律制御技術の応用可能性を示すものとして注目されています。

参照：　https://www.yokogawa.co.jp/news/press-releases/2022/2022-03-22-ja/

【ブリヂストン】人間のタイヤ成型技術をAIで再現

ブリヂストンは、独自のICT技術とAIを組み合わせた最新タイヤ成型システム「EXAMATION」を彦根工場に初導入しました。

このシステムにより、タイヤ1本あたり480項目の品質データをリアルタイムで計測・制御し、真円性を従来比で15%以上向上させるなど、品質を大幅に向上。

また、マルチドラム製法により、生産性を約2倍に高めています。

さらに、技能員のスキルに依存していた生産工程や品質保証を自動化し、ばらつきを抑え安定した高品質なタイヤ製造を実現しています。

参照：　https://www.bridgestone.co.jp/corporate/news/2016052502.html

【トヨタ自動車】塗装プロセスにおける品質評価のデジタル化

トヨタシステムズは、塗装プロセスの品質評価をデジタル化する独自技術を開発しました。

従来、新色開発には塗料の配合や塗装条件の複雑さから多くの時間が必要でしたが、AIを活用した塗装シミュレーションシステムにより、実際に塗装せずに品質評価が可能となりました。

これにより、開発期間の短縮と品質向上が実現し、旬な色を迅速に提供できるようになりました。

参照：　https://www.toyotasystems.com/product-service/special/paint-dx/

【JFEスチール】AI画像認識による安全行動サポート技術の導入

JFEスチールは、NECおよびNECソリューションイノベータと共同で、AIを活用した画像認識技術による作業者の安全行動サポートシステムを開発し、製鉄所への導入を決定しました。

この技術は、製鉄所内の多様な照明条件や複雑な装置配置、作業者の多様な姿勢に対応するため、大量の人物画像をディープラーニングで学習させ、実用レベルの人物検知を実現しています。

さらに、条件に応じて変化する立ち入り禁止エリアをAIが正確に認識し、作業者が誤って進入した際には警報を発し、自動でラインを停止させるシステムを構築しました。

参照：　https://www.jfe-steel.co.jp/release/2018/12/181211.html

【東京エレクトロン】AIカメラによる労災予防システムを開発

東京エレクトロンとHACARUSは、製造業における労働災害防止を目的としたAIシステムを共同開発しています。

このAIは、小型カメラと組み合わせて製造現場を24時間リアルタイムで監視し、事故や危険の兆候を検知して作業員や責任者にアラートを発信します。

さらに、アラート前後の状況を自動録画することで、事後の状況確認や対策検討に役立てることが可能です。

参照：　https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000098.000026090.html

【ダイセル】熟練作業員のノウハウをデジタル化して標準化する取り組み

ダイセルは、熟練作業員の長年のスキルや経験、いわゆる「暗黙知」をデジタル化し、社内で標準化する取り組みを進めています。

この施策により熟練工のノウハウをデータ化することで、技術の継承が容易になり、人材育成の効率化が図られています。

具体的には、製造現場の操作手順や効率化のポイントを動画やデジタルマニュアルとして記録し、社内で共有しています。

また、AIや機械学習を活用し、生産条件の予測やプロセスの最適化を可能にするシステムを開発。これにより、最適な作業工程やスケジュールが可視化され、生産効率の向上が実現しました。

参照：　https://biz.kddi.com/beconnected/feature/2022/220427/

【ダイセル／日立製作所】画像解析により不具合の予兆を検出

ダイセルと日立製作所は、画像解析技術を導入することで製造現場における不具合の発生予兆を効果的に検出しています。

膨大な画像データをAIで解析することにより、人間では気づきにくい異常を自動で発見することができます。

製造機器の微妙な変化やパターンの逸脱をリアルタイムで捉えることができ、トラブル発生前に是正措置を取ることが可能です。

これにより、製造ラインの稼働率を向上させるとともに、不良品発生や生産の停止リスクを大幅に削減する効果をもたらしています。

参照：　https://www.daicel.com/news/assets/pdf/00000448-1.pdf

【三井物産グローバルロジスティクス】自動封函の異常を検知するシステムを導入

健康サプリメント商品の発送業務において、自動封函機での不適切な封函状態が課題となっていた三井物産グローバルロジスティクスでは、AIを活用した異常検知アプリケーションを開発・導入しました。

このシステムは、高速で稼働する自動封函機において、カメラで撮影した発送箱の画像をAIがリアルタイムで解析し、内フラップの折れ不良や箱の変形などの異常を検知します。

異常が検知されると、即座に機械を停止し、問題のある箱を送り状貼付前に取り除くことで、再封函時の作業負荷を軽減し、封函作業の品質向上と効率化を実現しました。

参照：　https://www.cac.co.jp/case/mgl-2.html

【日本触媒】AIを用いた生産計画最適化ソリューションを導入

日本触媒は、吸水性樹脂（SAP）の技術と生産量で世界トップクラスを誇り、多様な吸水特性を持つ製品を製造しています。

しかし、製品切替を伴う複雑な生産では、多数の制約条件を満たす必要があり、計画作成に多大な労力がかかることが課題でした。

従来の方法では、経験豊富な人材が膨大な情報を考慮して計画を立てる必要があり、育成面でも課題がありました。

これに対し、AIによる生産計画の最適化は、制約条件を効率的に処理し、計画作成時間を大幅に短縮します。AIは30分で3か月分の計画を作成可能で、製品切替や運用コストの削減も期待されます。

参照：　https://www.shokubai.co.jp/ja/news/202210047560/

【キング醸造】需要予測AIで食品ロス削減と工数削減

キング醸造は、ノーコード予測AIプラットフォーム「UMWELT」を導入し、需要予測の精度向上と業務効率化を図っています。

同社は「日の出みりん」などの調味料を製造・販売しており、従来の予測手法では在庫過多や欠品が発生し、人的工数も多くかかっていました。

UMWELTの導入により、既存データを活用して高精度な需要予測が可能となり、予測業務の効率化と在庫管理の最適化を実現しました。

これにより、食品ロスの削減や業務負荷の軽減が期待されています。

参照：　https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000033.000029446.html

【樫山工業】AI図面検索を活用してサプライヤー選定を最適化

樫山工業は、ドライ真空ポンプ製造において、設計や調達業務の属人化や調達価格のばらつきが課題でした。

これを解決するため、AI図面検索「CADDi Drawer」を導入し、短時間で類似図面を検索し、発注実績と紐づけて最適なサプライヤーを選定可能にしました。

その結果、業務効率化や原価低減、標準化が進み、調達価格のばらつきも解消されました。

また、設計部門でも過去の図面を活用でき、部品共通化や新規図面作成の削減につながっています。

参照：　https://caddi.com/ja-jp/case-studies/kashiyamakougyou/

AI導入の失敗事例とその原因

製造業でAIを導入しても、必ずしも成功するとは限りません。ここでは、AIを活用する際に押さえておきたい注意点について解説します。

データの量と質の不足

AIを活用するには、大量かつ高品質なデータが必要です。

しかし、データが十分に集まらなかったり、ノイズが多く含まれていたりすると、AIの精度が下がり、期待した効果を得られません。データの整理や精度向上の工夫が欠かせません。

プロジェクト途中での目的変更

導入の途中で目的が変わると、開発の方向性が定まらず、最終的に思うような結果が出ないことがあります。

最初に目標を明確に決めておき、途中でブレないようにプロジェクトを管理することが大切です。

現場の理解不足や非協力

AIをうまく活用するには、現場のスタッフが仕組みを理解し、協力して取り組むことが必要です。

しかし、導入の意図や使い方が十分に伝わらないと、現場が抵抗感を持ち、うまく定着しません。事前にしっかり説明し、運用のサポートも行うことが重要です。

適用範囲の過剰な拡大

AIを一気に広範囲で使おうとすると、管理や運用が難しくなり、思うように活用できなくなることがあります。

まずは特定の業務で試し、成果を確認しながら少しずつ適用範囲を広げていくのが効果的です。

現場検証の不十分さ

AIを導入しても、実際の業務でうまく機能しなければ意味がありません。

事前にテストを十分に行わずに運用を始めると、思わぬ問題が発生することがあります。試験運用をしながら、現場に合った形に調整していくことが大切です。

製造業おすすめAIツールの紹介

AI図面管理「CADDi DRAWER」

CADDi DRAWERは、独自の画像解析アルゴリズムを活用したクラウドベースの図面データ管理ツールです。製造業の重要な2D CAD図面を解析・構造化して蓄積し、高精度の類似図面検索機能を提供します。

これにより、CADデータを活用した設計や調達、生産部門での業務効率化やコスト削減を実現します。また、属人化を解消し、価格ブレの抑制や新CAD図面増加による負担軽減にも寄与します。

▸AI-OCR、類似図面検索

独自の画像解析アルゴリズム（特許出願中）による、形状が類似する図面を検索。形状の特徴から類似図面を登録図面全体から検出し表示します。また差分なども表示されます。

▸図面自動解析

登録した図面内のテキスト情報（部品名 / 材質 / サプライヤー等）をデータ化、すぐに検索できます。また、読み取ったテキスト情報はエクセルとして出力も可能。

▸発注実績自動紐付け

発注実績データをCSV等で一括登録すると、図面の属性値をキーとして図面と自動紐づけを行う機能。図面と合わせて発注価格とサプライヤーの情報をまとめて参照可能。

おわりに

本記事では、製造業におけるAI活用の具体的な事例を紹介し、その利点や課題、導入による変革の可能性について解説しました。AI技術が製造業に与える影響や、その活用によるメリットについて理解が深まったのではないでしょうか。

AIシステムを導入する際は、まずは専門家のアドバイスを受けながら、小規模な試験導入から始めることをお勧めします。

ABKSSはDX推進をサポートするパートナーとして、多様なAIツールを活用し、製造現場の課題解決をお手伝いしています。AIを活用した新たな価値創出を目指す際には、ぜひお気軽にご相談ください。