製造業におけるAIの活用方法とは？メリット・デメリットや導入事例を紹介

近年、製造業を含む多くの企業がAI技術の導入を進めています。AIは、生産性向上やコスト削減、従業員の負担軽減など、さまざまなメリットをもたらす一方で、導入コストや現場での受け入れが難しいといった課題も存在します。

本記事では、製造業におけるAI導入の現状から、AIや生成AIを使うメリット・デメリット、導入成功のポイントについて詳しく解説します。
 

まずは、製造業におけるAI活用の現状について紹介します。
 

製造業では、AIの導入が急速に進んでおり、特に大手企業を中心にその導入に積極的な姿勢が見られます。AI技術は、画像認識や機械学習を活用して製品の不良を自動検出したり、予知保全によって設備のメンテナンスを効率化したりと、さまざまな分野で成果が見られるようになってきました。また、AIを活用したデータ解析により、生産計画の最適化や在庫管理の効率化が可能となり、従来の人間の判断に頼る部分が自動化されつつあります。
 

AI技術の普及に伴い、関連する設備への投資を増やす企業が増加しています。経済産業省が公表した「2024年版ものづくり白書」によると、従業員数300人以下の中小企業の83.4%が製造技能のデジタル化に取り組んでいると回答しています。

特に、IoT技術と連携したセンサーやネットワークの整備、製造ラインの自動化、データ収集・分析のインフラ構築が重要視されています。これらの投資により、AIを効果的に活用できる環境を整備し、長期的に競争力を維持・向上させようとする企業が増えているのです。AIに関連する技術インフラの整備は、企業の未来に向けた重要なステップとなっています。

参照：経済産業省｜2024年版 ものづくり白書
 

AIは製造業の現場だけでなく、ドキュメントの作成や管理にも大きな変革をもたらしています。自然言語処理を用いて技術文書の自動生成や翻訳を行ったり、設計図面から必要な情報を抽出したりするなど、文書作成や管理にAIを活用する企業が増えています。これにより、手作業によるミスが減少し、ドキュメント作成にかかる時間も大幅に削減され、全体的な作業効率が向上しています。
 

AIの導入が進む一方で、その運用や管理に必要なノウハウを持つ人材が不足しているのが現状です。そのため、多くの企業がAI人材の育成や採用に力を入れています。経済産業省の「2024年版ものづくり白書」によると、デジタル技術活用に向けた人材確保のため、企業は以下の取り組みを行っています。
 

出典：経済産業省｜2024年版 ものづくり白書

「会社の指示で社外機関の研修や講習会に参加する」が最も多く選ばれ、次に「社内での研修やセミナーの実施」、さらに「会社からのデジタル技術に関する情報提供」がそれに続くという結果になりました。規模の小さい企業でも、デジタル技術の活用が進むにつれて、人材育成の取り組みを充実させている様子が見受けられます。

また、技術的な教育も必要ですが、AIと人間の協働を効果的に進めるためのスキルや、AIを活用した業務プロセスの再設計能力なども求められており、従来の製造業の枠を超えた新たな人材育成が課題となっています。
 

では、実際に製造業でAIや生成AIを活用することでどんなメリットが得られるのでしょうか？ここでは、製造業でAIなどを導入・活用する利点について詳しく見てみましょう。
 

AIの導入により、製造業の生産性は大幅に向上します。AIは膨大なデータを迅速に分析し、生産ラインの最適化や工程の効率化を図ることができます。例えば、機械学習を活用して生産スケジュールを最適化することで、設備の稼働率を向上させ、生産量を増加させることができます。

また、予測分析により需要予測の精度を高め、適切な在庫管理を行うことで、過剰生産や在庫不足を防ぎ、生産効率を向上させることが可能です。従来人が行っていた作業をAIが担うことで、従業員はより創造的で付加価値の高い業務に専念できるようになります。
 

AIの活用は、製造業におけるコスト削減にも大きく貢献します。AIによる生産プロセスの最適化により、原材料の無駄を減らし、エネルギー消費を抑えることができます。また、予知保全システムを導入することで、機器の故障を事前に予測し、突発的な生産停止を防ぐことができ、修理やメンテナンスにかかるコストを削減することができるでしょう。

さらに、AIを活用した品質管理システムにより、不良品の発生を抑制し、廃棄コストを低減することができます。AIによる自動化が進むことで、単純作業が効率化されるだけでなく、専門家や経験者に依存していた業務も機械化・自動化することで、人的コストを削減できます。
 

データ入力や報告書作成などの定型業務をAIが自動化することで、従業員の事務作業時間を大幅に削減できるでしょう。

また、AIによる作業指示や進捗管理により、従業員は効率的に業務を進めることができ、残業時間の削減にもつながります。さらに、AIを活用した教育支援システムを導入することで、新人教育や技能伝承を効率的に行うことができ、従業員のスキルアップを支援することも可能です。
 

AIの活用は製造現場の安全性向上にも大きく貢献します。AIを搭載したセンサーやカメラを使用することで、危険な状況や異常を即座に検知し、事故を未然に防ぐことができます。また、危険な作業や高所作業などをAI搭載のロボットに任せることで、人間の作業員の安全を確保しつつ、作業効率の向上にもつながります。
 

AIは製品の品質管理にも大きなメリットをもたらします。AIを活用した画像認識技術により、製品の外観検査が高精度かつ高速で行われ、人間の目では見逃しがちな微細な欠陥も検出できます。製造過程でのデータをAIが分析し、品質の安定化に寄与します。また、製造プロセスの各段階でデータを収集し、AIが分析することで、トレーサビリティを確保することができ、最適な製造条件を導き出すことができるでしょう。
 

AIの活用は、多くのメリットがある一方で、デメリットもあります。AI導入による主な注意点を確認しておきましょう。
 

製造業でAIを導入する際のコストは、AIの種類や開発・運用費用により異なりますが、一般的には数十万から数百万円かかるとされています。既存の設備や生産ラインと統合するために、新たな設備投資や専門知識を持つ人材の確保が必要となることもあります。また、従業員へのトレーニングや教育にも費用がかかり、短期的には経費が増える可能性があります。

特に中小企業にとっては、これらのコストが大きな負担になることがあるため、導入計画の際には長期的な投資回収をしっかりシミュレーションすることが大切です。
 

AIを効果的に活用するには、適切な指示や運用が不可欠です。しかし、AIシステムに適切な指示を与えることは容易ではありません。AIは抽象的な指示や背景にある意図を100%理解できるわけではないため、目的に沿ったデータを得るには具体的で明確な指示が必要です。

AIはあくまでも学習したデータに基づいて動作するため、目的に合ったデータがなければ期待した成果を上げられない可能性があります。また、AIが提供するアウトプットが必ずしも最適でない場合もあり、事前のテストや調整が欠かせません。
 

AIの導入に対し、現場の従業員が不安や抵抗を感じる場合があります。特に製造業の現場では、長年の経験やスキルに誇りを持つ人が多く、「AIが自分たちの仕事を奪うのではないか」といった懸念を抱くこともあります。また、AIシステムの使い方や新しい作業手順を覚えることに抵抗を感じる人もいるでしょう。

こうした不安があると、AIが十分に活用されず、導入の目的が達成されないことがあります。そのため、AI導入には従業員の理解と協力が欠かせません。丁寧な説明や段階的な導入、継続的なサポートが必要です。
 

AI導入を失敗しないためにはどのような対策が必要でしょうか。ここでは、製造業のAI導入で失敗しないためのポイントを詳しく解説します。
 

まず、現状の課題と導入の目的を明確にすることが大切です。「AIを導入したい」といった曖昧な理由では、効果的な活用は難しいでしょう。「生産効率の向上」や「品質管理の強化」など具体的な目標を設定し、AIが最も効果を発揮できる分野を見極めて、導入の優先順位を決めましょう。

また、現場からの意見も取り入れることで、より実践的な目的設定が可能になります。さらに、画像認識や予測分析などAIの機能と自社の課題を照らし合わせ、最適な活用方法を見つけることが成功のポイントです。
 

AI導入には大きな投資が必要なため、事前にしっかりとした計画を立てることが重要です。初期費用だけでなく、運用や保守のコスト、人材育成にかかる費用なども含め、コストと期待される効果のバランスを考えながら計画を練ることが成功の鍵です。

さらに、AIの効果がすぐに現れるとは限らないため、中長期的な視点での投資回収計画を立てることも大切です。投資対効果（ROI）を慎重に検討し、経営陣の理解と支持を得ましょう。また、最初は小規模なプロジェクトから段階的に導入し、効果を確認しながら徐々に拡大していくアプローチをとることで、リスクを抑えながら導入を進めることができます。
 

AIと人間の役割分担を明確にすることは、効果的なAI導入の重要なポイントです。AIが得意とするのは、大量データの処理や繰り返し作業、パターン認識などであり、これらは自動化に向いています。一方、人間が力を発揮できるのは、創造力や最終判断が求められる業務です。AIと人間の役割を適切に分け、バランスの取れた業務体制を整えることで、効率よく作業を進めることができます。
 

AI導入の成功には、現場との密接な連携が不可欠です。AIシステムの設計段階から現場の意見を取り入れ、実際の業務フローに適合したシステムを構築することが重要です。導入後も現場からのフィードバックを継続的に収集し、AIシステムの改善に活かしてきましょう。例えば、定期的な現場ミーティングを開催し、AIの活用状況や課題点を共有する機会を設けることが有効です。
 

AI導入を成功させるためには、現場の従業員から経営陣まで、組織全体でAI技術への理解を深めることが必要です。従業員がAIの仕組みや活用方法を理解することで、AIに対する不安感が軽減され、AIを日常業務で活用しやすくなります。社内での研修会や専門家を招いてのセミナー、eラーニングなどを活用し、組織のAIリテラシーを向上させましょう。AIの進化は速いため、継続的な学習や情報のアップデートも欠かせません。
 

最後に、製造業におけるAI活用事例を紹介します。
 

ある自動車部品メーカーでは、生産計画の策定にAIを導入しました。従来は、ベテラン社員5〜6名が数日かけて経験に基づいて計画を立てていましたが、不良品発生などで日々計画の修正が必要でした。また、機器の稼働率や作業員の労働時間にばらつきが見られました。

AI導入後は、納期、出荷数、機器の能力、設定切替時間、人員配置などを組み合わせ、最適な生産計画を提示できるようになりました。数理最適化を通じて、製造ラインの生産性が向上し、機器の稼働と人員配置の効率化が進み、コスト削減にも貢献しています。
 

ある半導体メーカーでは、スタートアップ企業と連携し、製造現場での事故防止を支援するAIシステムを開発しました。このシステムは、工場内に設置された監視カメラの映像をリアルタイムで解析し、危険な状況を検出した際に音や光でアラートを発信し、事故を未然に防ぐ仕組みです。

さらに、作業者の行動を監視し、装置操作で迷いが生じている場合には注意を促す機能も搭載されています。加えて、このシステムはクラウドを介さずに稼働するため、セキュリティ要件の厳しい製造現場でも安全に使用できる点が特徴です。
 

製造業のスマートファクトリー化を推進するため、ロボット製造業社とIT企業が協力してソリューションを開発しました。このシステムでは、IoTとAI技術を活用して生産管理を自動化・最適化し、工場の課題を分析します。カメラやセンサーなどの機器や通信環境も揃っています。

AIは特にPDCAサイクルのCheck段階で活躍し、生産ラインから取得したデータを解析します。この分析により、設備の故障を予測し、生産良品率や設備の稼働率の向上が期待できます。工場の見える化を通じて、最終的には自動化や自律化につながる可能性があります。このような取り組みは、製造業の競争力強化と生産性向上に大きく貢献すると考えられます。
 

製造業におけるAI活用は、生産性の向上、品質管理の強化、コスト削減など、多岐にわたる効果をもたらしています。生産計画の自動立案、検品作業の自動化、設備の予知保全など、さまざまな場面でAIや生成AIが活躍し、従来の人手に頼る作業を効率化・高度化しています。

一方で、AIの導入には初期投資や従業員の教育など課題もあり、長期的な視点で導入を検討する必要があります。今後、さらなるAI技術の進化に対応し、企業の競争力を強化するためにも、自社にあった運用を考えてみてはいかがでしょうか。

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