製造業を変える生成AIとは？製造業での活用の現状と課題、活用事例

「AIなんて難しそう…」「便利そうだけど、自社には関係ない」そう思っていませんか？
人手不足の解消、コストの削減、品質の向上などの課題を解決する方法として、製造業でも生成AIが活用されています。本コラムでは、実際に生成AIを活用して成功している製造業様の事例や、明日から始められるAI活用のヒントをご紹介します。

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1.製造業における生成AI活用の現状

近年、人工知能（AI）の進化は目覚ましく、その中でも「生成AI」は特に注目を集めています。生成AIとは、様々なデータからパターンや関係性を学習し、様々なコンテンツを生成できる人工知能（AI）です。大量のデータを分析し、新たな情報を創り出す能力を持つため、幅広い分野での活用が期待されています。具体的には、テキストの生成や要約、翻訳、カスタマーサポートの自動応答、音声アシスタントや音声認識アプリケーション、さらにはAI搭載の家電製品など、その応用範囲は多岐にわたります。では、製造業界での活用状況についてみてみます。

製造業は現在生成AIを導入している？

現在、製造業において生成AIやAI技術全般を導入している企業はまだ少数派と言えます。その主な原因として、製造業全体でのデジタルトランスフォーメーション（DX）の進捗が遅れていることが挙げられます。経済産業省による「2024年版 ものづくり白書」によると、2024年現在、DXによる「個別工程の改善」に取り組んでいる企業は約40％にとどまっています。一方、「製造機能の全体最適」や「事業機会の拡大」に取り組んでいる企業は約20％しかありません。このような状況から、製造業界全体での生成AIの活用はこれからの課題であり、さらなる普及が求められています。

参考：経済産業省|2024年版「ものづくり白書」～第2節　DXによる製造機能の全体最適と事業機会の拡大～より

2.製造業における生成AIの活用法

生成AIはその特性を活かして、製造業のさまざまな分野で活用が期待されています。以下では、具体的な活用法について詳しく見ていきましょう。

製造工程の最適化

製造工程では、日々膨大なデータが生成されています。生成AIはこれらのデータを分析し、製造プロセスの効率化や品質向上のための改善策を提案することが可能です。例えば、機械の稼働状況や製品の品質データをリアルタイムで分析し、最適な生産スケジュールや品質管理の方法を導き出すことができます。

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生産管理

生産管理において、進捗状況の管理や不良品率の分析は重要な課題です。生成AIを活用することで、生産ラインのリアルタイムな状況を把握し、不良品の発生原因を迅速に特定できます。これにより、管理にかかる手間を削減し、迅速な対応が可能となります。

製品設計とフィードバック

市場のトレンドや顧客ニーズは常に変化しています。生成AIは、これらのデータを分析して新しい製品設計案を生成することができます。これにより、顧客の要望に即した製品開発が可能となり、市場競争力の向上につながります。

顧客サービスとエンゲージメントの向上

顧客からのフィードバックやレビューを分析することで、製品やサービスの改善点を特定できます。生成AIは大量のテキストデータを高速で処理し、顧客の声を細かく分析可能です。これにより、製品開発や顧客サービスの質の向上が図られ、顧客満足度の向上やブランドロイヤルティの強化につながります。

見積業務の効率化と属人化解消

見積業務においても作業効率化を図るために、AIの活用が注目されています。特に属人化しやすい業務でもあるため、見積精度の向上や作成スピードが求められます。そこで、類似図面の検索や、過去の原価情報を基にした積算をサポートするAIにより、見積業務の効率化や属人化解消が可能となります。

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3.製造業における生成AI活用のメリットと注意点

生成AIを製造業に導入することで、さまざまなメリットが期待できますが、一方で注意すべき点も存在します。ここでは、メリットと注意点を詳しく解説します。

生成AI活用のメリット

コストの削減

生成AIを活用することで、人件費や在庫コストの削減が可能です。例えば、業務の自動化により人手を削減し、効率的な生産計画により在庫過多を防げます。また、ペーパーレス化により印刷物にかかる費用も削減できます。さらに、データ分析により最適な調達方法が明確になり、物流コストの最適化にもつながります。
また、生成AIにより手間や時間を大幅に省くことにも期待ができます。需要予測を的確に行うことで、製品の在庫切れを防止し、顧客の要望に迅速に対応可能です。これにより、作業にかかる時間を削減し、余った時間を新技術の開発や業務の改善に充てることができます。

作業や業務負担の軽減

AIが搭載された産業機械やシステムを導入することで、人が行う作業を減らすことができます。特に、負担のかかる危険な作業をAIに代替させることで、労働者の安全性を確保できます。特に属人化しやすい業務においてAIを活用することで標準化を行い、作業効率の向上や後任の育成がしやすい環境を整えます。また、生産管理や設計などにAIを導入することで、人的ミスを減らすことができ、ヒューマンエラーの防止につながります。

AI活用時の注意点

次に、AI活用時に気をつけておきたい点やデメリットについても見てみます。

導入費用がかかる

生成AIの導入には、初期費用やランニングコスト、運用コストがかかります。例えば、より精度の高いAIを提供するための「学習」など、一定の費用が必要です。そのため、事前に総合的なコストを考慮して検討する必要があります。しかし、適切なツールを選択し、効果的に活用することで、長期的にはコスト削減につながる可能性があります。一時的なコストだけでなく、費用対効果をしっかりと見極めて導入を検討しましょう。
[初期導入費用を抑えるポイント]
・すでにソフトウェアとして開発された「パッケージシステム」を採用
・スモールスタートで開発を着手、または段階的なシステム導入

うまく活用できない場合がある

AIに学習させるためのデータ不足や、導入の目的が明確でない場合、生成AIをうまく活用できない場合があります。成功には、必要なAIツールを正確に選択し、明確な目的を設定することが重要です。例えば、「工場の生産性を高め、短時間で生産数を向上させる」や「設計にかかる工数を削減する」など、具体的な目標を設定することで、効果的な活用が可能となります。

4.生成AIの活用事例

AI類似図面検索で社内の情報資産を有効活用！ 残業時間半減＆取引先からの信頼度UP

福岡県のモノづくり企業である、株式会社フォーバンド 様では、見積業務の属人化解消と、社長にかかる負担軽減を目的として『AI類似図面検索』を導入されました。
この導入により、残業時間が半減し、見積回答納期の短縮を実現。また、図面の検索結果をもとに、過去の原価情報や加工履歴等のデータへアクセスできるようになり、社内の情報資産を有効活用できるようになりました。
【導入前の課題】
・見積作成を行っている社長への負荷集中
・見積作成時、紙の図面ファイルから似ている図面を探し、それが正しい図面か確認、確認後社長が見積を積算…と時間と手間がかかっていた
【導入後の改善効果】
短時間で正しい類似図面を見つけられ…
・図面を探す時間や、データ検索の時間が大幅に減り、月20時間超かかっていた「残業時間」も半減
・図面を読めない事務担当者でも90%以上の確率で正しい類似図面の検索が可能
・生産管理システムの情報と紐づけて見積の精度向上

※『AI類似図面検索』導入事例より～株式会社フォーバンド 様～

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機械稼働率が改善し内製化率が向上生産高は 1.7 倍に

冷間鍛造部品などの金型製作企業である、枚岡合金工具株式会社 様は、同社の経営計画作成研修内で出た「機械の停止時間を把握し、その時間に機械を動かせば、より多くの製品を生産でき、生産性が向上する」という社員の提案から、AI画像認識を活用した『A-Eyeカメラ』を導入されました。情報の3S活動として、工場の｢見える化｣に取り組まれており、社員が稼働状況を把握し、稼働率改善を意識する仕組み作りにAIを活用されています。
【導入時の取り組み】
・対象の機械によって異なる方法で稼働状況を監視できるよう環境を構築
・機械稼働率の目標を立て、「達成するための計画を立案・結果の分析・改善」に繋げるPDCAサイクルで、社員の意識改革
【導入後の改善効果】
・機械稼働率が改善し内製化率が向上生産高は 1.7 倍に
・稼働データ分析でボトルネック工程を特定
・あんどん機能でいつでも稼働状況を共有

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5.製造業の未来を拓く生成AI～課題克服と更なる発展に向けて～

製造業における生成AIの活用は、まだ発展途上にあります。しかし、その潜在的な可能性は計り知れません。生成AIは、製造プロセスの最適化、生産性の向上、コスト削減、そして革新的な製品開発など、製造業の様々な面で大きな変革をもたらす可能性を秘めています。
一方で、導入コストや活用方法の明確化など、克服すべき課題も存在します。これらの課題に対しては、段階的な導入計画の策定や、社内教育の充実、専門家との連携などが有効な解決策となるでしょう。
今後、製造業がグローバル競争で勝ち抜いていくためには、生成AIの活用が不可欠となります。先進的な事例に学びながら、自社の特性に合わせた最適な活用方法を見出していくことが重要です。
生成AIは、製造業に新たな可能性をもたらす強力なツールです。その力を最大限に活かすことで、製造業はより効率的で、革新的で、そして持続可能な未来へと歩みを進めることができるでしょう。製造業と生成AIの共進化が、私たちの産業と社会にどのような変革をもたらすのか、今後の展開が大いに期待されます。

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