生成AIが製造業を変える？自動・効率化活用事例・メリット・注意点解説！

近年、製造業界は急速な技術進化の波に乗り、従来の製造プロセスを根本から変えるようなイノベーションが次々と起こっています。その中で、生成AI（人工知能）の活用は、この変革を推進する革新的な技術の一つであり、製品設計から生産、品質管理、さらには顧客サービスに至るまで、あらゆる業務を自動化し、効率化することが可能になります。

生成AIの業界別や職種別の活用事例・活用方法をこちらの記事でまとめていますので、ご参考ください。また、そもそも生成AIとはなにかをこちらで解説しています。

本記事では、製造業に特化した生成AIの活用方法や成功事例、使用する際の注意点などについて詳しく解説します。

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製造業で生成AI活用が必須になる3つの理由

製造業における生成AIの必要性は現代のビジネス環境に直接関連しています。以下に、生成AIが製造業で必須とされる3つの主な理由を挙げます。

製造業を含めて、生成AIの市場規模がどのように伸びていくか以下の記事で解説しています。

関連記事：「生成AIの市場規模は？世界需要・国内市場・どの業界を変えるか未来予測解説」

市場の変動への迅速な対応

現代の市場は非常に変動が激しく、製造業は短いサイクルで製品を市場に投入し、消費者の需要に応える必要があります。生成AIは、このような環境下で製品開発のサイクルを短縮し、市場の変動に迅速に対応する助けになります。

生成AIによるデータ分析と学習能力を活用することで、需要の予測が正確になり、生産スピードが速くなります。

品質と生産性の向上

製造業では、高品質の製品を効率的に生産することが極めて重要です。生成AIによって製品の品質を維持しつつ、生産プロセスの効率化を実現します。

AI技術を用いた品質管理システムは、製造過程での欠陥をリアルタイムで検出し、修正することができます。また、製品の欠陥を未然に防ぐための分析やアドバイスの提供も可能です。

関連記事：「AIは4M分析をどう変える？4Mごとの活用方法・メリット・事例・活用時の課題を徹底解説！」

環境への配慮と持続可能な事業活動

環境への配慮は、現代の製造業において無視できない要素となっています。生成AIは以下のように、持続可能な製造プロセスの実現に貢献します。

• エネルギー消費の最適化
• 廃棄物の削減
• リソースの効率的な使用

結果、企業の社会的責任を果たすことができ、環境意識の高い消費者からの信頼獲得にもつながります。

生成AIが製造業を変える8つの分野とは？

製造業界において、生成AIを活用する方法は多岐にわたります。以下では、特に注目を集めている活用法を紹介します。

サプライチェーンの最適化

生成AIは、サプライチェーン全体の複雑なデータを分析し、リスクの予測、在庫管理の最適化、輸送ルートの効率化などに貢献します。これにより、予期せぬ供給の中断に迅速に対応したり、過剰在庫や品切れを防ぐことが可能になります。

また、サプライチェーンの各段階でのコスト削減にもつながります。

関連記事：「サプライチェーンマネジメントとは？重要性・AIが果たす役割・事例・展望を徹底紹介！」

メンテナンスとトラブルシューティング

生成AIは、予知保全（Predictive Maintenance）に重要な役割を果たします。設備のデータを解析し、故障する前にメンテナンスの必要性を予測します。これにより、計画外のダウンタイムを削減し、生産性を向上させることができます。

さらに、トラブルシューティングのプロセスもAIによってサポートされ、より迅速かつ正確な問題解決が可能になります。

製品設計と開発の最適化

生成AIを用いることで、製品のプロトタイピングやテストを行うことができ、時間とコストを大幅に削減します。特に金型設計において、AIは複雑な形状や材料特性を考慮した最適な設計を提案し、従来の試行錯誤を大幅に減らすことが可能です。

さらに、生成AIは既存の製品データや金型設計データから最適な設計パターンを学習し、未来の製品設計に活かすことができるため、より機能的な製品を生み出すことが可能になります。

また、市場の変化を捉えたカスタマイズ性の高い製品や、複雑な工程を要する製品の開発においても大きな利益をもたらします。

新材料の発見と試験

生成AIは、マテリアルズインフォマティクスを用いた新しい材料の研究開発においても有効です。膨大な科学データベースからの情報を基に、未発見の材料の組み合わせや特性を予測します。

これにより、製造業では新しい材料の発見が加速され、製品の性能向上やコスト削減に繋がります。

生産プロセスの自動化と最適化

生成AIを活用することで、製造業の生産プロセスを最適化することができます。AIは過去の生産データを学習し、生産プロセスにおける非効率やボトルネックを特定します。

これにより、生産効率を高める同時に、製品の品質管理を自動化することが可能です。例えば、生成AIを用いて以下のような改善が期待できます。

• 生産ラインの稼働率の向上
• 品質管理プロセスの自動化

結果として、製造コストの削減や品質の一貫性を実現します。製造業DXにおいても欠かせないプロセスです。

関連記事：「プロセス・インフォマティクスとは？AIとの融合で実現する次世代の材料開発のメリット・導入注意点解説！」

顧客サービスとサポートの改善

生成AIは、製造業における顧客サービスの質を向上させるためにも活用されています。AIによるチャットボットや自動応答システムは、顧客からの問い合わせに迅速かつ効率的に対応することを可能にします。これにより、顧客満足度の向上につながるだけでなく、顧客サービスにかかるコストの削減にも寄与します。

また、生成AIを活用して顧客データを分析することで、顧客のニーズや嗜好をより深く理解し、パーソナライズされた製品やサービスを提供することが可能になります。

エネルギー管理と持続可能性

生成AIは、製造プロセス中のエネルギー消費を最適化し、持続可能な生産活動をサポートします。エネルギー消費のパターンを分析し、無駄なエネルギー使用を削減するための戦略を提案します。

これは、コスト削減はもちろん、環境保護においても重要な役割を果たします。

プロトタイピング

製造業では、新製品の開発プロセスにおいてプロトタイピングが重要な役割を果たします。従来は、デザイナーが3DCADソフトで設計したモデルを元に、実際に試作品を製造して機能や形状を検証していました。

しかし、この過程は時間とコストがかかるため、設計の変更が難しく、開発サイクルが長期化するという課題がありました。

Luma AIのような3D生成技術を活用すれば、CADデータから自動的に高品質な3Dモデルを生成できます。

関連記事：「Luma AIとは？テキストや画像から3Dモデル自動生成！特徴から活用法まで徹底解説」

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製造業での生成AIの活用事例6選

製造業界における生成AIの革新的な活用事例を通じて、その影響力を具体的に解説します。以下は注目すべき活用事例です。

生成AIが熟練技能を数値化し、製造業の属人化問題を解決（中島合金株式会社）

中島合金株式会社は、生成AIを活用した品質安定化プラットフォーム「Hepaisto」を導入し、熟練技能の属人化問題を解消しました。

鋳造工程では、添加剤投入量の判断が職人の経験に依存していたものの、Hepaistoの導入により数値化が可能となり、技能伝承が容易になり、結果として、品質の安定、生産性向上、若手の育成が進み、熟練者の負担軽減と有給取得率向上にも寄与しています。

当初は生成AIの精度に懐疑的だったものの、三菱総研DCSの改良により、素早く適正値を算出できるシステムが完成し、これにより、業務の効率化と技術の標準化が進みました。

生成AI活用で開発期間の短縮（ボッシュ）

従業員42万以上を抱える業界リーダーのボッシュは、生成AIを活用して製造業界におけるAIプロジェクトの生産性を大幅に向上させる取り組みを進めています。

ドイツの2つの工場で、生成AIを用いて合成画像を作成し、光学検査用のAIソリューションの開発・スケーリングや、既存のAIモデルの最適化に活用するパイロットプロジェクトを開始しました。これにより、AIアプリケーションの計画、立ち上げ、立ち上げに要する時間を、現在の6〜12ヶ月から数週間に短縮できると期待されています。

この取り組みは、製造工程のスケジュール、モニタリング、管理を自動化する機械学習ベースのAIアプリケーションの開発と導入に焦点を当てており、既に世界中の工場に導入が進んでいます。

例えば、ドイツ・ヒルデスハイムの工場では、新しい生産ラインの立ち上げ時にかかるサイクルタイムを15％削減できた、という成果が生まれています。

生成AIを利用したデジタル発電所（JERA）

国内に26カ所の火力発電所を持ち、合計約6,100万kWの発電容量を誇るJERAでは生成AIを利用してデジタル発電所の構築に向けた取り組みが進んでおり、運用・保守のデジタル化を実現しています。

JERAは、国内外の62の発電設備から得られる膨大なO&Mデータをデジタル化し、AIを活用することで、発電所間でのデータ共有や課題解決を可能にします。これにより、専門性の高いO&M業務の知見やノウハウを形式知化し、予知保全やメンテナンスコストの削減、業務効率化を実現します。

この取り組みにより、発電所の運営効率の向上、トラブル対応の迅速化、CO2削減に貢献するソリューションを開発しています。JERAとMicrosoftが共同開発したメタバースと生成AIを活用し、世界中のエンジニアが仮想空間上で課題解決に取り組む共創空間の構築も進めています。製造業におけるAIトランスフォーメーションの先駆けとなっています。

3D-CADの設計分野での品質チェック（株式会社pluszero）

株式会社pluszeroと株式会社アビストは、生成AI技術とAEI（Artificial Elastic Intelligence）を組み合わせ、製造業の品質と生産性の向上を目指すサービス開発を本格化しています。この取り組みにより、3D-CADの設計分野での品質チェックの自動化を進め、品質向上を実現しています。

アビストの中核業務である3D-CAD の設計分野におい て、3D モデルや設計内容を次工程に伝えるために用いる図面の品質チェックの自動化に取り組んでいます。

AEIを用いたチェック項目の標準化や、生成AIを活用した3D-CAD設計の初期案の自動生成が可能になり、製造業の生産性向上に貢献しています。

パナソニックのAIアシスタントサービス「PX-AI」

パナソニック ホールディングス株式会社は、GPT-4モデルを導入したAIアシスタントサービス「PX-AI」を国内約9万人の社員に提供をしています。これにより、社員の業務生産性向上とプロセス改善が期待されます。

このサービスは、Microsoft Azure上のAzure OpenAI Serviceを活用しており、セキュリティ面に配慮された仕様になっています。まさに日本を代表する大手企業でのデジタルトランスフォーメーションを象徴する事例です。

AWSにおける4M分析のAI活用

Amazon社は生成AIを組み合わせ、稼働率低下の要因を4Mの視点から分析するユースケースを実施しました。具体的には、ERPなど各種業務システムから抽出したデータを「Amazon S3」に集約し、RAGによって統合的に解析する仕組みです。

製造業における品質や生産性の向上に欠かせない4M分析は、以下4要素を分析する手法です。

1. Man（人）： 作業者のスキル、経験、習熟度、体調など
2. Machine（機械）： 設備や治工具の性能、精度、老朽化、メンテナンス状況など
3. Material（材料）： 材料の品質、成分、ロットごとのばらつきなど
4. Method（方法）： 作業手順、加工条件、検査基準など

デモでは、稼働率が22.0%と急低下した日時を検出し、その直前の「日常点検簿」に記録された空調設備のエラーコード（123）を根本要因として特定するなど因果関係を正確に提示できました。

また、生成AIのRAG技術を使えば、社内データのPDFやWordなどのデータをもとに対話しながら分析できます。稼働率が閾値を下回った際に自動でアラートを出し、Amazon Bedrockに分析を依頼するパイプラインの構築により、自動分析も可能です。

製造業で生成AIを活用する際の3つの注意点

生成AIの導入は製造業に多大な利益をもたらしますが、その過程で注意すべき点もいくつか存在します。ここでは、成功へと導くための重要な注意点を3つ紹介します。

生成AIの導入にあたってコンサルを依頼するメリット、コンサルの選び方はこちらで特集していますので併せてご覧ください。

技術の選定とカスタマイズ

生成AIの技術は多岐に渡り、全ての製造プロセスや製品に適合するわけではありません。効果的な導入のためには、自社のニーズに最も適した技術を選定し、必要に応じてカスタマイズすることが重要です。

技術選定の際には、将来的な拡張性や互換性も考慮し、長期的な視点を持つことが望ましいです。

規制遵守と倫理的考慮

製造業における生成AIの活用は、特定の規制や法的な制約の対象となる場合があります。また、AIの判断や自動化されたプロセスが倫理的な問題を引き起こす可能性もあります。

このため、技術を導入する際には、関連する法律や規制に遵守するとともに、倫理的なガイドラインを設け、適切な使用を確保することが必要です。

持続可能な投資計画

生成AIをはじめとする技術革新は、一時的な投資ではなく、持続可能な成長を目指すための長期的な計画が必要です。初期投資だけでなく、継続的なメンテナンス、アップグレード、従業員の研修などにも資金を割り当てる必要があります。

また、技術的な進化に合わせて投資計画を柔軟に調整することで、変化する市場のニーズに対応し、競争力を維持することができます。投資計画の立案にあたっては、短期的な利益だけでなく、長期的なビジョンを優先することが重要です。

製造業界の生成AI活用についてよくある質問まとめ

まとめ

生成AIは製造業の様々な分野でも革新をもたらし、品質向上や生産性の向上に大きく貢献しています。また、海外企業はもちろん、日本の大手企業においても生成AI活用が進んでいます。変化の早い市場ニーズへの対応、品質管理、人材の確保などあらゆる課題に直面する製造業において最新のAI活用は必須になってくるでしょう。

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