製造業のAI活用事例30選！生産性向上・工場自動化は可能？導入メリットや課題、AI Marketへの相談事例も紹介

外観検査に代表される画像認識、異常検知、予知保全、生産管理や需要予測などのデータ分析など、自動車製造を始めとする製造業でのAI（人工知能）の導入が日々進んでいます。

さらに、LLMを始めとする生成AI（ジェネレーティブAI）の登場により、技能継承などデジタルトランスフォーメーション（DX）がますます加速しています。

本記事では、AI Marketへの実際の相談事例や、化学プラント・自動車・半導体・食品・鉄鋼など多岐にわたる業種から、工場の自動制御、画像認識による品質検査、設計・生産管理の最適化に至る30以上の国内外事例を整理します。

あわせて、AI導入を迫られる構造的な背景、導入メリット、そして失敗したプロジェクトに共通する原因パターンを解説します。

製造業以外の様々な業界のAI導入事例についてはこちらをご参考ください。

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製造業が抱える課題

まずは、現在の製造業が抱える課題や問題点を整理しましょう。

人手不足と技術継承

製造業が直面している課題の根底にあるのは、少子高齢化による労働力の減少です。ここから複数の問題が連鎖的に発生しています。

まず、限られた人員で生産量と品質をどう維持するかという直接的な課題があります。同時に既存従業員の高齢化が進み、健康上の理由による離脱リスクや、新しい設備・ツールの定着に時間を要する状況が生まれています。

この不足を補う形で外国人スタッフの受け入れが拡大しており、言語や文化の違いを前提とした作業指示・品質確認の仕組みづくりが新たに必要となりました。

そして最も深刻なのが技術継承の断絶です。若手の減少により熟練技術者のノウハウを引き継ぐ受け皿そのものが縮小し、長年培われた判断基準や勘所が言語化されないまま失われつつあります。

属人的な暗黙知が退職とともに消失すれば、品質の維持どころか事業継続そのものが揺らぎかねません。人手不足が単なる「人数の問題」にとどまらない理由がここにあります。

生産性と品質の向上

人手不足が続く一方で、製造業に求められる生産性と品質の水準は年々厳しくなっています。以下要因が重なり、同じ人員・同じ設備でより多くの付加価値を生み出す必要に迫られています。

• 多品種少量生産へのシフト
• 短納期化
• 原材料費やエネルギーコストの上昇
• 完成品メーカーからのトレーサビリティ要求
• 不具合発生時の原因究明スピードへの期待

一方で、外観検査や異音検査といった官能検査は依然として人の感覚に依存している工程が多く、検査員によるばらつきや見逃しのリスクを完全には排除できていないのが実情です。

さらに、検査記録や設備の稼働データが紙やローカル端末に散在し、改善活動に活かしきれていないケースも少なくありません。現場に蓄積されたデータを分析可能な形に整え、生産性向上と品質安定の両立を図ることが、製造業共通の課題となっています。

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品質検査・品質管理のAI事例9選

製造業のAI活用の中で、最も導入が進んでいる領域が品質検査・品質管理です。外観検査や異音検査といった従来は人の目や耳に頼っていた官能検査は、検査員のスキル差による判定のばらつきや、長時間作業による見逃しといった課題を抱えてきました。

ここでは、不良品データが集まらない現場での工夫や、エッジ処理による低コスト化まで含めた9つの事例を紹介します。

低コストで検品・外観検査（フツパー）

AIのスタートアップの株式会社フツパーは、製造業向けの外観検査自働化AIサービスを提供しています。サービスの特徴は、低コストと導入スピードの速さ、精度の高さです。

工場では大量のデータを生成しますが、すべてのデータをクラウドに送って保存したり、サーバー側のAIで処理したりしようとすると、データの通信コストが大幅にかさんでしまいます。

現場近くに置いたエッジ機器側でAI処理が可能なエッジAIを用いているため、通信コストの削減、高速なデータ処理、プライバシーの保護などを可能とします。ネットワークなどの整備に必要な初期工事がないため、手軽に安価で導入が可能です。

ある金属部品製造メーカーで導入したところ、カメラの撮影環境を精密に整備し、不良品の学習データが収集困難であることを踏まえて、良品のみを学習データとして異常検知するようにしました。人間がルーペで見てもわからないようなバリをAIで検品できるようになり、99%を超える精度を実現できたということです。

上記の事例のように、AIの外観検査を用いた開発を検討している方は「外観検査のAI開発に強いプロ厳選の開発会社」の記事をご覧ください。

姿勢推定による品質管理と作業効率化（富士通）

製造業では、姿勢推定AIが品質管理と作業効率化に活用されています。作業者の動作を解析することで、無駄な動きを省き、効率的な動きを見出すことが可能になりました。

また、姿勢推定AIは作業者の危険な動きを識別することで、安全性の高い作業環境づくりにも貢献しています。

例えば、富士通では、ミリ波センサーで収集した点群データをAIで解析して人の姿勢を高精度に推定する新技術を開発しました。この技術は工場などの製造現場での作業分析や安全管理に活用できます。

暗所や遮蔽物がある環境でも高精度な姿勢推定を実現できます。この技術により、工場内の作業者の動きをリアルタイムで把握し、危険な姿勢や動作を検知することで事故防止につながります。また、作業の効率化や自動化の検討にも活用できます。

関連記事：「姿勢推定AIとは？仕組み・活用事例・使われるアルゴリズムを徹底解説！」

溶接部のビードの外観検査自動化【岡部機械工業】

株式会社岡部機械工業は、LMI社製Gocator3200シリーズを搭載した縞投影式3次元画像センサと、6軸ロボットを組み合わせ、溶接部のビードにおける外観検査の自動化を実現しています。

本外観検査システムの特徴は、センサにより取得された画像を画像処理ソフトウェア「HALCON」にて取り込み、高さ情報を加味している点です。

HALCONには豊富なフィルタ処理や欠陥検査機能が搭載されており、ルールベースの画像処理アルゴリズムでは検出できない欠陥でも複雑な特徴量解析を組まずに検出できるソフトウェアです。画像処理関数群の中の1つとして、簡単に自社アプリケーションの中にディープラーニング機能を組み込めるようになっています。

例えば、穴が空いている箇所は、正常部分と比較して高さ情報が大きく低下し、黒く欠落した領域として認識されます。

このように、本システムは形状が複雑かつ凹凸のある対象の外観異常に対して、3次元スキャナと画像処理ライブラリHALCONを組み合わせることで高精度な検査を可能としています。

関連記事：「溶接検査とは？抱える課題・外観検査AI活用のメリット・事例・導入手順を徹底解説！」

惣菜用カット野菜の原料検査自動化【キユーピー】

キユーピー株式会社は2016年からAIを活用した原料検査装置の開発に着手し、「良品」を学習させるという”逆転の発想”を実現しました。従来のAI検査では不良品を学習させる手法が一般的でしたが、キユーピーは「良品」のみを学習させることで、「良品以外をすべて不良品として検出する」システムを確立しました。

この新しいアプローチにより、検査精度と現場での操作性が大幅に向上し、2018年からベビーフード工場、2019年からは惣菜工場への導入を実現しています。

レーザーダイオード部品の外観検査効率化【ヨシズミプレス】

株式会社ヨシズミプレスは、直径わずか5mmのレーザーダイオード部品に対してAI画像認識システムを導入し、外観検査工程を改善しました。導入前は月間50万個の製品を6名の検査員で約10日間かけて目視検査していましたが、AI導入後は検査時間を約40%削減することに成功しました。

特筆すべきは、AIが良品と判定した製品は約95%を占め、残りの5%のみを人による目視検査に回すことで、効率的な品質管理体制を構築しました。

関連記事：「外観検査の概要からAIを活用して外観検査を実施するメリット、手順、注意点」

プリント配線基板の金めっき検査【栄電子工業】

栄電子工業株式会社は、プリント配線基板の金めっき検査工程にAI画像認識技術を導入し、微細な品質異常の検出精度を向上させました。金めっきの厚さや均一性といった目視では判断が難しい検査項目に対して、高精度なAI検査システムを実装することで、品質保証レベルを大幅に向上させています。

ワイン検査業務の自動化【アサヒビール】

アサヒビール株式会社は日本電気株式会社（NEC）と共同で画像処理技術を活用した「輸入ワイン中味自動検査機」を開発し、品質管理体制をリニューアルしました。この自動検査機は、赤外光照明とカメラを組み合わせた画像処理技術により、ワイン瓶内の異物混入を高精度に検出します。

検査時には約10秒間瓶を傾斜・旋回させ、液体に渦流を発生させることで、ラベルの陰に隠れた異物まで検出することが可能となりました。

関連記事：「食品業界での異物混入対策の重要性や有効な施策、AIを活用するメリット、活用事例」

異音検査を自動化（自動車メーカー）

ある自動車メーカーでは、音による官能検査（異音検査）について、検査員によるばらつきや、熟練検査員の人材確保が問題となっていました。また、異音を聞き分ける作業自体が検査員の精神的ストレスとなっている可能性もあったとのことです。

そこで、手動による官能検査を音データをもとにした異音検知AIに置き換えることで、人手に頼らず、均一かつ効率的な検査が可能になりました。

関連記事：「AIは自動車製造業界・自動車部品業界をどう変えている？活用方法・メリット・事例を徹底解説！」

AIにより組立工程の作業ミスの見逃し防止（OKI）

OKI（沖電気工業株式会社）は検査対象の部品・製品の映像データを熟練者の目と知（ノウハウ）に値するAI分析により目視検査を自動化する「外観異常判定システム」を開発しました。

本システムは、カメラで撮影された高精細な映像を、同社のAIエッジコンピューター「AE2100」が解析することで外観異常をリアルタイムで判定し、即座に従業員に結果を通知します。また、判定結果を含む検査画像と製品情報などの各種証跡データは管理サーバーへ自動的に蓄積され、品質管理や工程分析に活用可能です。

実証実験では、高精細映像をローカル5Gネットワークで伝送し、AE2100で映像解析した結果、作業ミスの見逃しをゼロにできた上に、組立工程全体の作業時間を15%削減することに成功しました。

関連記事：「組立検査とは？AI活用のメリット・事例・導入手順を徹底解説！」

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設備監視・安全管理のAI事例3選

広大な敷地に多数の設備が稼働する製造業の現場では、人の巡回だけですべての異常や危険行動を捉えることには限界があります。特に製鉄所や化学プラントのように重大事故につながりやすい環境では、24時間体制での監視をいかに省力化しながら精度を高めるかが課題となります。

ここでは、安全管理と設備監視の両面でAIを実装した3つの事例を紹介します。

製鉄所における安全管理の強化【JFEスチール】

JFEスチール株式会社は製鉄所内の安全管理強化を目的に、AI画像認識システムを導入しました。製鉄所内の監視カメラ映像をAIが24時間リアルタイムで解析し、作業員の危険行動や異常な状況を自動検知します。

このシステムにより、広大な製鉄所内での事故防止と安全確保を実現し、作業環境の改善に大きく貢献しています。

関連記事：「AIによるデータ分析が製造業を変える？進化する工場での活用メリットや実践的な手法、導入事例を徹底解説！」

異常検知システムの実用化【ダイセル／日立製作所】

株式会社ダイセルと日立製作所は、製造現場における画像解析システムを実用化し、「代表点管理」から「全点管理」への移行を実現しました。このシステムは作業者の動作や設備の状態を定量的に把握し、3M（Man/Machine/Material）の観点から製造実績データを解析します。

特に注目すべき点は、人物動作解析、設備異常解析、溶接異常解析の3つの機能を統合し、生産ラインの監督者にリアルタイムで通知を送る仕組みを構築したことです。

関連記事：「AIを活用した異常検知、異常検知に使われるデータ分析手法やメリットを紹介」

エッジデバイス搭載の異常検知【メック】

メック株式会社は、エッジデバイス搭載の高精度「画像認識AIソリューションPictel」を開発しました。このシステムは異常検知やプロセス改善を可能にし、製品検査や安全監視など幅広い分野での業務効率化を実現しています。

特筆すべき点として、アナログメーターの数値読み取りのデジタル化や、危険（安全）検知による重大事故の未然防止機能が挙げられます。

生産工程の自動化・効率化におけるAI事例9選

多数の設備が稼働する製造業の生産現場では、人の巡回だけですべての異常や危険行動を捉えることには限界があります。特に製鉄所や化学プラントのように重大事故につながりやすい環境では、24時間体制での監視をいかに省力化しながら精度を高めるかが課題となります。

ここでは、安全管理と設備監視の両面でAIを実装した3つの事例を紹介します。

AI内蔵カメラによる計器の自動読み取り（IntegrAI）

株式会社IntegrAIは、AI内臓のカメラで製造機器が示す数値などのあらゆる情報を自動データ化するシステムを手掛けています。従来は人による目視で確認していた作業を自動化することで、働き方改革に貢献することが期待されています。

長岡高専発のスタートアップであるIntegrAIでは小型AIカメラを用いたアナログメーターのデータ化や、AI共同監視システムを開発しました。取り付け方法にも工夫し、AI内蔵カメラを磁石で取り付ける方式なので、どのような機械設備でも簡単に設置可能です。

化学工場や金属製品工場などでの利用が見込まれ、稼働状況の確認、品質改善のためのデータ取得など通常は目視で実施していた確認や記録の作業を自動化できます。アナログメーターをカメラで連続で秒単位で撮影することで、手作業よりも細かくデータ収集でき、遠隔地からでも安全に監視や異常アラートの発報が可能です。

国内の工場でのIoT導入率は2021年時点でも10%に達しておらずデジタル化が進んでいません。IntegrAIのシステムは電源さえあれば設置できます。大掛かりな装置は不要なため導入コストを抑えられる点が特徴です。

上記の事例のように、AIの画像解析を用いた開発を検討している方は「画像認識・画像解析のAI開発に強いプロ厳選の開発会社」の記事をご覧ください。

微細加工機に特化したクラウドサービス『AI MACHINE Dr.』を開発（碌々産業）

碌々産業は、微細加工機の精度維持と安定稼働を目的としたクラウドサービス『AI MACHINE Dr.』を開発しました。

最大36項目に及ぶ機体情報を最短10ミリ秒間隔で収集し、クラウド上でリアルタイムに監視・分析することで、ミクロン単位の加工精度を持続的に確保することを目指しています。

従来のIoTアプリケーションでは、稼働率向上や異常検知に焦点を当てていたのに対し、『AI MACHINE Dr.』は加工品質の安定維持に特化している点が特徴です。加工室内の温度や機械設置場所の室温などのデータを収集し、これまで見逃されがちだった微細な異常信号を事前に察知することが可能です。

微細加工機の予防保全や不良加工の予知が可能となり、製造現場の品質管理が安定しています。

関連記事：「微細加工技術にAIを活用するメリットは？主要技術から従来の課題、注意点・導入事例を徹底解説」

化学プラントの自律制御（横河電機）

制御機器を手掛ける横河電機は、AIで化学プラントを自動制御する技術を開発しました。実際のプラントに強化学習AIが安全に適用できるようになっています。また、これまで手動制御のみでしか対応できなかった箇所をAIが制御できるようになりました。

例えば、化学プラントは天候の変化や気温などの外部からの影響を受けやすいため、現場の作業員がバルブを動かすことによって稼働を調整しなければなりませんでした。AIによって温度や圧力などの10以上あるパラメーターを監視することで、バルブの動きを人の手を介さずに35日間連続で作動させることができるようになりました。

稼働を自動化することが可能となれば、働き手の高齢化問題の解決に貢献できる可能性もあります。プラント稼働を熟知しているベテラン作業員たちが引退の時期を続々迎える中で、安定してどのように稼働を維持させていくかが課題です。

今後は自動化から自律化も見据えて、プラントが自ら学んで動くことも目指し、制御のAIだけでなく、品質の予測や改善点を見つけ出すAIの研究開発も進めています。

関連記事：「プラントエンジニアリング業界でのAI活用メリットは？解決課題・活用事例を徹底解説！」

AIエージェント活用（横河電機）

横河電機株式会社は、自社開発の強化学習アルゴリズムのFKDPP（階乗カーネル動的政策計画法）を活用し、製造現場の制御自動化と省エネを実現する産業用オートメーションシステムとして実運用に成功しました。

一般的な強化学習は膨大な試行回数を必要とするため、プラント制御への応用は難しいとされていましたが、FKDPPは30回程度の試行で最適運転を発見可能です。開発後はシミュレーション環境で改良を重ね、酢酸ビニル製造プラントのような複雑なプロセスでも、品質と安全を満たしながら生産量最大化に成功しています。

クリーンルーム環境の維持に欠かせないHVAC（空調）システムをAIに制御させ、エネルギー消費の最適化に挑戦しました。工場のHVACはエネルギー消費の約30%を占め、季節や気温の変化に伴い運用調整が必要となる難しい領域です。

しかし、AIはわずか20回の試行でHVACシステム全体を稼働させ、生産をサポートするのに十分なプロセスモデルを構築できました。最終的な結果として、大規模な設備投資なしに、AI戦略に基づいてLPガス消費量を3.6％削減することに成功しています。

同社が開発したFKDPPベースのAI制御は、従来のPID制御や高度プロセス制御を代替できる次世代技術として期待されています。

産業用ロボットへのAI活用（アセントロボティクス）

アセントロボティクス株式会社は、バラバラに置かれた物体をカメラで認識し、つかみ方を自動で判断、動作可能な制御ソフトを開発しました。産業用ロボットには部品などをつかむバラ積みロボットがあり、AIを活用した製品やソリューションも多くあります。

部品などのCADデータをもとに、光の当たり具合・部品の重なり方といった想定されるパターンを約9万通り作成し、ソフトに搭載したAIが学習します。

学習が完了したら、ロボットはアームに取り付けられたカメラで対象物を画像認識し、アームの動かし方、つかみ方を自動で調整できます。導入にかかる時間やコストを削減できる点が特徴です。

アセントロボティクスは、産業用ロボット向けソフトウェアの開発や販売を長く手掛けています。今後は物流現場向けのサービスも強化していくということです。

物流現場では扱う量が数億個にのぼることもあるため、対応するには自律的に判断するソフトが必要になります。製造業でのロボット開発で培ったノウハウを活かし、より作業が難しくなる物流現場に応用させます。

ロボットにAIを結合させるメリット、活用事例についてこちらで特集しています。

半導体製造でのフォトリソグラフィでのAI活用（NVIDIA／TSMC）

NVIDIAとTSMCは半導体製造プロセスにおける最も計算負荷の高いフォトリソグラフィ（回路パターンをシリコンに転写する工程）を加速させるために「cuLitho」というコンピューテーショナルリソグラフィプラットフォームを共同で活用しています。

cuLithoは、GPUアクセラレーテッドコンピューティングを利用することで、フォトリソグラフィプロセスを大幅に高速化し、次世代半導体チップの物理的限界を押し広げることを可能にしています。

従来のCPUベースの計算処理と比較して、cuLithoを使用すると45〜60倍の処理速度向上が実現します。具体的には、350台のNVIDIA H100システムが40,000台のCPUシステムの仕事を代替でき、製造時間の短縮、コスト削減、省スペース化、消費電力削減といった多くのメリットをもたらします。

さらに、NVIDIAは生成AIを応用したアルゴリズムも開発しており、これによりcuLithoプラットフォームの価値がさらに高められています。この生成AIワークフローは、従来のcuLithoによる高速化に加えて、さらに2倍のスピードアップを実現することが実証されています。

関連記事：「フォトリソグラフィの課題をAIで解決？工程・AI導入のメリット・事例を徹底解説」

バイクの組み立てラインで映像分析AIを活用した作業分析【川崎重工】

川崎重工業株式会社では、製造現場の生産性向上を目的として、関連会社であるカワサキモータース株式会社のバイク組み立てラインにおいて、株式会社フツパーが開発した映像分析AIを活用した作業分析の実証実験を行いました。

ネットワークカメラで撮影した映像をAIで解析し、作業者の行動や作業時間を自動的に計測しています。従来、作業時間の計測は手動で行われていましたが、管理者にとって負担が大きいものでした。

AIの導入により、作業の遅延箇所の特定や最適な人員配置の検討が可能となり、製造工程の最適化が期待されています。

関連記事：「作業分析とは？分析手法や効率化のポイント、AIを活用するメリットや事例を徹底解説」

超微細加工の自動機にAI技術を導入【インパクト】

株式会社インパクトは、超微細加工技術の自動化と画像認識AIの活用により製造現場の自動化を進めています。数百枚の試作品画像を学習させることで加工中の部品形状をリアルタイムで把握しつつ、自動でパラメータを調整するシステムを構築しています。

これにより、加工精度の向上と生産効率の最適化を実現しています。

また、医療分野への応用も進めており、細胞採取針やカテーテルなどの微細加工部品の製造においても、株式会社インパクトはAI技術を活用しています。

乱雑に置かれた物品を94.5%の確率でピッキングに成功【東芝】

東芝株式会社では、物流現場におけるピッキング作業の自動化を目指し、ディープラーニングを活用したAI技術を開発しました。複数の吸着パッドを持つロボットハンドが、乱雑に置かれた多様な物品を94.5%の成功率でピッキングすることを可能にしています。

東芝のAI技術は、対象物の形状や姿勢に合わせて最適な掴み方を自動で計算し、技術者によるプログラミングを不要とします。これにより、以下のような多種多様な物品を正確にピッキングすることが可能となり、物流倉庫の自動化に貢献しています。

• 封筒や書類
• 各種サイズの箱
• 円筒容器
• チューブ容器
• ブリスターパック

また、学習に使用する画像データの追加も容易で、AIを導入した後で対象物が変化しても対応可能です。この技術は、2024年10月に開催された国際学会「IROS 2024」で発表されるなど、最先端技術として注目されています。

関連記事：「AIによるピッキング作業自動化とは？AI Marketでの相談事例、従来手法の限界・種類・費用・企業導入事例を解説！」

設計・開発・技術継承におけるAI事例5選

製造業でのAI活用は生産現場だけでなく、その手前にある設計・開発の工程にも広がっています。材料選定やシミュレーションのように、これまで研究者や熟練設計者の経験に依存してきた業務は、AIによる予測・探索と組み合わせることで検討サイクルを大幅に短縮できます。

また、帳票のデータ化や熟練者の意思決定履歴の学習は、暗黙知を形式知へ変換する取り組みそのものです。ここでは、設計効率化から技術継承までを射程に入れた5つの事例を紹介します。

AI-OCRの効率化成功事例（神戸製鋼／AI inside）

大手鉄鋼メーカー株式会社神戸製鋼所では、AI inside株式会社開発のAI-OCRを導入したことで、業務時間の削減だけでなく精神的な負担も軽減されました。製造業の現場では手書き文字や数字などの品質記録が大量に発生しますが、紙による点検記録をデータ化するには多くの人手が必要です。

株式会社神戸製鋼も例外ではなく、取引先や仕入れ先からの伝票や、協力会社からの納品書や作業証明書など、日々多くの手書き帳票が発生していました。すべてを手入力でデータ化する作業は、本来の業務への時間が削られたり、入力ミスでの手戻りが発生したりと現場への負担が大きいことが課題でした。

導入したAI-OCR「DX Suite」は、AI inside株式会社が提供しており、業界を問わず幅広く活用されています。AI-OCRとRPAを組み合わせることで効率化が実現しました。

また、全社で同じツールを使用することにより、ノウハウが蓄積されるため使い方の共有も楽になりました。

上記の事例のように、AI-OCRを用いた作業自動化を検討している方は「AI-OCR商品比較」の記事をご覧ください。

設計業務をAIで効率化（リュウグウ／SUPWAT）

包装資材全般の製造や販売を手掛けるリュウグウ株式会社では、製造業の設計業務をAIで効率化するサービス「WALL」を導入しました。株式会社SUPWATが開発する「WALL」は、現場データの活用によって、製品開発での材料選定を自動化するソフトウェアです。

製品開発では、さまざまな材料の中から選定し、どのように製造をするか試行錯誤する場合が少なくありません。

リュウグウは文系や業界未経験者が多く勤務しているため、材料についての知識は作業しながら覚えていかなければなりませんでした。経験により培ったノウハウによるオペレーションが基盤となっていることが強みであり、弱点でもありました。

経験をもとにした作業が多くなるので、熟練者など一部の人たちに負担が集中します。また、人手不足の中での人材確保も見据えていかなければなりません。

しかし、「WALL」の導入により実験や解析部分の業務を効率化することが可能となりました。

明確に数値化して運用することで、研究者や理系出身ではなくても蓄積されたデータやサンプルの結果を入力すれば誰でも理解できるメリットを考えて、導入に至ったということです。

関連記事：「マテリアルズ・インフォマティクスとは？国内の成功例は？材料開発でのメリット・課題を解説！」

トランジスタ配置や熱性の予測でのAI活用(エヌビディア)

NVIDIAは、半導体設計におけるトランジスタ配置や熱特性の予測に、AI技術を導入しています。Ansysとの協業により、NVIDIAのAIフレームワークであるModulusを統合し、熱シミュレーションの高速化を実現しています。

この取り組みにより、従来の手法と比較して100倍以上のスピードアップが達成され、短時間で最適な設計を特定できるようになりました。

関連記事：「半導体設計とは？重要である理由や問題点、AIを活用するメリット、企業事例を徹底解説」

熟練作業員の技術を再現した自律型工場（ダイセル）

化学メーカーで酢酸セルロース製造大手の株式会社ダイセルでは、自律型工場の実現に取り組んでいます。酢酸セルロースはフィルムやたばこフィルターの原料になり、多くの用途があります。

東京大学と共同で開発したAIに、過去に蓄積した熟練作業員のノウハウや意思決定の記録約840万件から抽出したデータを学習させました。設備の稼働状況、製造工程中の品質の変化や、どう対応したかの操作履歴などのデータを蓄積したものです。

工場ではAIが司令塔となって、無駄の少ない運転や、設備の変調を予測することでコスト削減や生産性の改善が可能です。ベテラン技術者の大量退職による生産性低下が懸念される中で、大幅な生産性向上に寄与しました。

化学プラントでは製造工程が見えにくく、トラブルの解決に多くの時間がかかってしまう傾向があります。AIを活用した自律型工場により、変調を事前に予測して故障を防ぎ、過剰な設備メンテナンスの無駄をなくすことを目指しています。

CFDとAIを組み合わせたハイブリッド技術「NeumaticAI」

株式会社アラヤが開発した「NeumaticAI」は、従来の数値流体力学（CFD）技術と人工知能（AI）を組み合わせたハイブリッド技術です。CFDの一部プロセスをAIで高度化することで、計算時間の短縮と精度の向上を達成しています。

AIが離散誤差を吸収することで、計算の高速化が可能になり、流体解析の高速化と高い信頼性の両立を実現しています。

この手法により、少量の学習データでも高い汎化性能と信頼性のある解析結果が期待できます。

関連記事：「CFD解析にAI活用は有効？解決できる流体解析の課題、導入の注意点・事例を徹底解説」

生産計画・在庫・全体最適化のAI事例4選

個々の工程を最適化しても、生産計画や在庫の精度が低ければ工場全体の効率は上がりません。需要予測の誤差は過剰在庫や欠品として跳ね返り、部門ごとに分断されたデータは計画と実績の乖離を生む原因となります。

そこで近年注目されているのが、調達から製造、出荷までを一気通貫で可視化し、AIで全体最適を図るアプローチです。ここでは、スマートファクトリー化やデジタルツイン、需要予測を通じてサプライチェーン全体の最適化に踏み込んだ4つの事例を紹介します。

IoTやAIでスマートファクトリーを支援（平田機工／インターネットイニシアティブ）

平田機工株式会社はロボット製造業であり、製品を作るための設備である生産設備も手掛けています。株式会社IIJ（インターネットイニシアティブ）と平田機工が共同で開発した「コグニティブ・ファクトリー」は、スマートファクトリー化およびプロセス改革の推進を可能としています。

工場の見える化を通じて、最終的に自動化や自律化につなげていきます。

スマートファクトリーとは何か？導入実例についてはこちらの記事で分かりやすく解説しています。

IoTや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、AIカメラやIoTセンサーなどの機器や通信環境を一括提供します。ラインナップはデジタル化から自動最適化支援までの4段階です。

IoTセンサーで可能になること、導入方法についてこちらの記事で分かりやすく解説しています。

AI活用は、PDCAサイクルのC（Check）のステップにおいて、生産ラインから取得したデータをAIの解析技術で分析します。設備の故障を予測して、生産良品率や設備の稼働率を向上することが期待されています。

こちらで生産管理でAIを活用して効率向上した事例を詳しく説明しています。

デジタルツインで調達・製造・出荷を可視化（サントリー）

サントリー食品インターナショナル株式会社では、調達・製造・出荷過程における全てのデータをIoTに集約してデジタルツイン空間を作り、製品1つ1つと対応データを紐づけることで、高度なトレースを実現しました。デジタルツインは、AI技術により現実世界をリアルタイムでシミュレーションする技術です。

デジタルツインとは？、メタバースとの違いや導入メリットについてはこちらの記事で特集しています。

デジタルツインの導入により、生産設備や機器のエラー原因を瞬時に特定できるようになったため、生産性も向上しました。設備に流量計や導電率などのIoTセンサーを取り付け、蓄積したデータに基づいて、製造設備の異常を予測するシステムです。

デジタルツイン導入の副産物として、報告書作成や単調なルーティン作業をAIに任せることができるようになったため、人員削減による働き方改革の推進も可能にしました。

AIを活用した適正在庫化【ライオン】

ライオンは「サステナブルなサプライチェーンマネジメント基盤構築」を掲げ、適正在庫の実現を目指してAIを活用した需要予測に取り組んでいます。

従来、販売部門と生産部門はそれぞれ独立したデータをもとに計画を立てていたため、需要と生産能力のギャップが生じることがありました。その結果、在庫の過不足や供給遅延といった課題が発生していました。

この問題を解決するため、ライオンは「経営・販売・生産等のデータ連携（ワンナンバー化）」を推進し、複数の部門が連携してAIを活用した需要予測モデルの実用化に取り組んでいます。

具体的には、製品のライフサイクルや需要特性に応じた最適な予測手法を検討しながら、より高精度な需要予測を実現し、生産計画や購買計画の精度向上を目指しています。大規模な取り組みで難易度の高いプロジェクトですが、部門間のデータ連携を強化し、適正在庫の実現に向けた取り組みを加速させています。

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！」

4M分析へのAI導入で高品質かつ高効率な製造【日立製作所】

日立製作所は生産性向上を支援するために、4Mに関するデータ分析を支援してきました。その一環として提供されるのが、日立のデジタルソリューション「Lumada」の「4MデータAI解析サービス」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。

• Man（人）： 作業者のスキル、経験、習熟度、体調など
• 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
• Material（材料）： 材料の品質、成分、ロットごとのばらつきなど
• Method（方法）： 作業手順、加工条件、検査基準など

ある顧客企業では、工場の生産設備の稼働データをリアルタイムにモニタリングへ活用し、製造現場の可視化を実現しました。また、製造現場の生産性や製品品質に影響する要因を高速かつ高精度に探索・抽出する仕組みを構築しました。

その結果、品質向上・生産性向上・予知保全・省エネルギーの4つの観点から製造プロセスの無駄を排除し、高品質かつ高効率な製造体制を推進しています。

実際にAI Marketにいただいた製造・物流関連のAI活用相談事例

AI Marketには、製造・物流業務の効率化・高度化を目的としたAI活用相談を多くの企業からいただいております。

お客様から寄せられたご相談は以下のようなもので、AI Marketでは、コンサルタントがお客様の課題感をヒアリングし、適した技術・ソリューションを保有する企業をご紹介致しました。
※実際のお客様からのご相談内容のため、企業特定に繋がる情報は伏せています。

① 作業手順の標準化・熟練工の技能継承（作業動作解析・画像認識）

ご相談企業様属性

• エリア：北海道・東北
• 従業員数：501〜1,000人

相談内容と導入要件

製造現場において人手不足が進む中、熟練作業者の技能継承を目的として、作業手順の標準化と動作解析のAI活用を検討。海外作業員の増加により作業品質のばらつきが発生しており、手順書通りの作業をAIカメラで解析し、正しい作業動作の判定や指示を行いたいという要望。

既存の監視カメラ映像の録画データを活用しつつ、手元作業の専用カメラ設置も検討。部品取り付けやならし作業など細かな工程単位で人の動きを認識し、最終的には作業の自動化や機械化につなげたい。

また、部品認識の精度向上のため、マーク付与や対象物識別の仕組みを含めた画像認識基盤の構築も検討している。

② 図面解析による生産工程・設備選定の自動化（図面AI解析）

ご相談企業様属性

• エリア：中部
• 従業員数：1,001人〜

相談内容と導入要件

製造部品の図面から必要な加工工程を自動判定し、生産技術検討の効率化を実現したいという要望。図面内に記載された溶接や圧着などの加工指示や記号をAIで読み取り、あらかじめ設定した設備条件と照合し、必要な設備や工程を自動生成したい。

部品単体だけでなく、複数部品から構成される製品図面に対してもライン構成を検討できる仕組みを目指している。

過去の実績情報やJIS規格などの基準をもとに、工程設計や設備構成の判断を支援するAI活用も検討しており、将来的には人の介在を減らした自動工程設計の実現を想定している。

③ 熟練工知識のナレッジ化・異常対応支援（チャットAI・予兆検知）

ご相談企業様属性

• エリア：北海道・東北
• 従業員数：〜100人

相談内容と導入要件

設備運用や製造現場における熟練工の判断ノウハウをAIで再現し、人手不足解消と技術継承を実現したいという要望。既にモーターなどの異常検知や予兆検知は一部導入しているが、故障時の対応判断や原因特定は経験者に依存している状況。

作業標準書や過去対応履歴を学習させ、チャット形式で現場担当者が質問すると対応方法や判断基準を提示できる仕組みを検討。

また、同一作業でも作業者による品質差が発生するため、作業内容の解析結果をもとに改善アドバイスを提示する機能も想定している。

④ 混流生産ラインの最適化・生産計画高度化（需要予測・最適化）

ご相談企業様属性

• エリア：関東
• 従業員数：1,001人〜

相談内容と導入要件

数千品種の製品を混流ラインで生産しており、計画と実績の乖離が大きいため、生産計画の高度化を目的としたAI活用を検討。品種ごとの標準工数は管理されているものの、段取り替え時間や温湿度条件、材料特性などの影響により計画通りに進まない課題がある。

過去実績データや製造条件を分析し、より現実に近い生産計画の作成や最適な順序決定を行いたい。

他にも、営業からの注文情報と納期を踏まえた生産スケジュール調整業務が属人化しているため、自然言語で問い合わせ可能なAIアシスタントによる調整支援も検討している。

⑤ 在庫予測・物流最適化サービスの構築（需要予測・ルート最適化）

ご相談企業様属性

• エリア：関東
• 従業員数：101〜500人

相談内容と導入要件

在庫量の増減予測と物流業務の最適化を目的としたAI活用を検討。過去の出荷トレンドや季節要因をもとに将来の物量を予測し、倉庫容量や人員配置、設備投資の判断を支援したいという要望。

予測結果に応じて複数の対応シナリオを提示する仕組みも想定している。また倉庫内のピッキング作業について、棚配置や出荷順序を考慮した最適ルートの算出を行い、作業効率の向上を図りたい。

既存システムでは対応できないため、在庫予測と作業最適化を組み合わせた新たな物流支援機能の構築を検討している。

AI Marketでは、上記のように、様々な製造業の企業からのAI活用相談を受け付けています。

生成AIツールを用いて、AI企業の選定をAIに相談するケースも増えています。しかし、実際のAI導入では、機密情報の取り扱い、実装可能性の判断、企業選定など、人が介在しないと判断が難しい要素も多く存在すると考えています。

だからこそAI Marketでは、実際の人間である専門のAIコンサルタントが直接お客様と対話し、ヒアリングから企業選定までを支援し、実現性の高いAI導入をサポートしています。

貴社でもAI活用をご検討中の際は、ぜひご相談ください。

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製造業へAIを導入する5つのメリット

それでは、製造業へAIを導入することによりどのようなメリットが生まれるのでしょうか。できることを具体的に見ていきましょう。

生産性向上と作業の効率化

AI導入による最も直接的なメリットが、作業時間の短縮と人員配置の最適化です。目視検査や計器の読み取り、作業時間の計測といった付加価値を生みにくい業務をAIに任せることで、限られた人員を判断や改善が必要な業務へ再配置できます。

外観検査の工程では、AIが良品と判定したものを自動で通過させ、判断に迷うものだけを人が確認する運用が一般的になりつつあります。

前述のヨシズミプレスの事例のように、全数目視から一部のみの確認へ切り替えるだけでも、検査工数を大幅に削減できます。外観検査の重要性、手法種類についてこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

また、映像分析による作業分析を導入すれば、これまで担当者がストップウォッチで測っていた作業時間を自動計測でき、工程ごとのボトルネックが定量的に見えてきます。

「作業分析とは？分析手法や効率化のポイント、AIを活用するメリットや事例を徹底解説」もあわせてご確認ください。

こうした改善を継続的に回すには、現場データの分析基盤が欠かせません。

「AIによるデータ分析が製造業を変える？進化する工場での活用メリットや実践的な手法、導入事例を徹底解説！」で具体的な手法を解説しています。

品質の安定化と検査精度の向上

人による検査では、経験年数や体調、時間帯によって判定基準が揺らぐことを完全には避けられません。AIによる検査は同じ基準で判定し続けられるため、検査員間のばらつきや長時間作業による見逃しを構造的に減らせます。

さらに、人間の目では識別が難しい微細な欠陥やわずかな色調の違いも、画像認識AIであれば安定して検出できます。

前述のフツパーの事例のように、ルーペでも判別困難なバリを検出し99%を超える精度を実現したケースも報告されています。AIによる外観検査の導入メリットやポイントについて詳しく説明していますので、こちらもぜひご参考ください。

品質の安定化という観点では、不良を検出することと同じくらい、不良が発生する前に兆候を捉えることが重要です。製造業における異常検知技術の進歩は、品質管理と生産効率の向上に大きな影響を与えています。

設備の振動や温度、加工条件の微細な変化を常時監視することで、不良品の大量発生を未然に防ぎ、歩留まりの改善につなげられます。

加えて、AI検査は判定根拠となる画像や数値を証跡として自動蓄積できるため、トレーサビリティの強化や顧客への品質保証にも直結します。

データ管理と意思決定の高度化

製造現場には、設備の稼働ログ、検査記録、作業日報、図面、伝票など膨大なデータが日々発生しています。しかし、その多くが紙やローカル端末、部門ごとの個別システムに散在し、分析可能な形で統合されていないのが実情です。

AIはこの状況を変える有効な手段となります。手書きの点検記録や納品書はAI-OCRでデジタル化でき、図面に記載された加工指示や記号も読み取って構造化データへ変換できます。

「AIによる図面読み取り・図面OCRとは？導入メリット、設計・積算業務の効率化方法・導入注意点・最新トレンドを徹底解説」で、設計・積算業務における具体的な効率化の方法を解説しています。

データが統合されれば、意思決定の質も変わります。

従来は月次の実績報告を見て事後的に手を打っていた場面でも、リアルタイムに集約されたデータをもとに、その日のうちに生産順序や人員配置を見直せるようになります。

さらに、部門ごとに分断されていた販売計画と生産計画を同じデータ基盤で扱えば、需要と生産能力のギャップも早期に検知できます。勘と経験に頼っていた判断を、根拠のあるデータに基づく判断へ移行させられる点が、AI導入がもたらす本質的な価値の一つです。

技術・ノウハウの可視化と継承

熟練技術者の判断は、本人でさえ言語化が難しい暗黙知として蓄積されているケースがほとんどです。従来はOJTで長い時間をかけて伝えるしかありませんでしたが、人材の減少とベテランの大量退職が同時に進む今、この方法だけでは間に合わなくなっています。

AIは、この暗黙知を観測可能なデータへ落とし込む手段として機能します。たとえば熟練者の視線の動きを記録すれば、どこを、どの順序で、どれだけの時間見ているかが定量化されます。アイトラッキングの仕組みと製造業での活用事例を詳しく説明しています。

設計領域でも同様のアプローチが有効です。過去の設計データと結果を学習させることで、金型設計の熟練技術者が持つ知識やノウハウを言語化し、若手が参照できる形へ変換する取り組みが進んでいます。

近年はLLMの活用も広がっており、作業標準書や過去のトラブル対応履歴を学習させ、現場担当者がチャット形式で質問すると対応方法や判断基準が返ってくる仕組みも実用段階に入っています。

「技能伝承でのAI活用は？継承が進まない原因やAIを導入するメリット、活用事例を徹底解説！」もあわせてご覧ください。

従業員の負担軽減と安全性の向上

AI導入の効果は、生産性やコストといった数値だけでは測れません。従業員が担ってきた身体的・精神的な負担の軽減も、見過ごせない価値があります。

微細な部品を長時間見続ける目視検査や、わずかな異音を聞き分ける官能検査は、集中力の維持そのものが大きなストレスとなる業務です。

前述の自動車メーカーの異音検査の事例でも、判定のばらつきだけでなく検査員の精神的負担が課題として挙げられていました。AIが一次判定を担うことで、こうした緊張を伴う作業から従業員を解放できます。

安全面でも効果は明確です。カメラ映像をAIが常時解析すれば、危険区域への立ち入りや無理な姿勢での作業を自動で検知し、事故が起きる前に警告を出せます。人の巡回では捉えきれない範囲を、疲労なく監視し続けられる点が大きな強みです。

重量物の搬送についても、自動化によって腰痛などの労働災害リスクを下げられます。

AIを導入したAGV（無人搬送車）のメリット・デメリットについてはこちらの記事で分かりやすく解説しています。人が担うべき業務と機械に任せる業務を切り分けることが、人材確保の面でも有効に働きます。

製造業へのAI導入で起こりやすい課題・失敗原因

製造現場へAIを導入するに当たり、どのような失敗が起こりやすいか以下で解説します。

関連記事：「AI導入失敗ケース5例の原因徹底解説！失敗するプロジェクトには理由」

導入目的や解決したい課題が明確になっていない

AIによる業務効率化を目指すには、目的によって必要なデータが変わります。また、AIの能力を十分に生かすには大量のデータが必要です。

AIをうまく活用するためには、AIに何をさせるのか、最初に明確な目標を立てることが重要といえます。

ある半導体メーカーで製造工程の一部にAIを活用しようとした際、現場と経営陣が連携を取れておらず、プロジェクトの途中で方針が変更されました。

製造工程の一部のみという方針から、全体に変更され、また一部に戻ったそうなのですが、これにより目的が変更され、AIに必要なデータが取れなくなってしまいました。

学習データの量や質が不足している

あるメーカーのプロジェクトは、パソコンの需要予測をAIで行おうとしました。しかしながら、予測モデルを作ってもなかなか高い精度が出ません。

調べてみると、商品の売れ行きに対してプロモーション（CM等）やイベント（セール、OSのサポート停止等）が大きく影響していることがわかりました。しかし、それらの必要なデータが部署間の連携問題でAIに組み込まれていなかったのです。

AIによる需要予測のデメリット・導入の際の注意点については、こちらの記事で分かりやすく解説しています。

また、ほかのプロジェクトでは、交通量計測をAIを使って行おうとしましたが十分な精度が出ません。調査したところ、データ量は十分でしたが解像度が低く、モデルの精度が上がらない事態が発生しました。

AIを活用するには、学習に使うデータの量と質が重要であることを示すよい事例です。

検証環境と実際の製造現場にギャップがある

PoCでは高い精度が出たにもかかわらず、本番ラインに載せた途端に性能が落ちるという失敗は、製造業のAI導入で最も頻繁に起こるパターンの一つです。

原因の多くは、検証環境と実環境の条件差にあります。

画像認識であれば、検証時は照明を整えた撮影ブースで撮ったきれいな画像を使っていたものの、実際のラインでは外光の影響や振動、粉塵の付着によって画質が変わってしまうケースが典型的です。

ロボット制御でも、シミュレーション上で最適化した動作が、摩擦や個体差のある実機ではそのまま再現されないという問題が起こります。

この失敗を防ぐ鍵がSim2Realの設計思想です。シミュレーション段階から実環境で起こりうるばらつきを意図的に織り込み、条件が変動しても性能が崩れないモデルを設計する考え方を指します。

実務上は、PoCの段階から本番と同じ撮影条件・同じ設備で検証すること、季節や時間帯による変動を含む期間のデータを取得することが重要です。検証環境を整えすぎることが、かえって導入失敗の原因になり得る点は押さえておきたいポイントです。

対象範囲を広げすぎてしまう

適用範囲を広げすぎてしまうのも失敗につながりかねません。とある製造業メーカーA社では、工場での多くの業務をAIに担ってもらおうと計画しました。

しかし、開発当初の段階で適用範囲を広げすぎてしまったために、運用にかかる手間やコストが増大してしまいました。外観検査から、部品のピックアップ、計器の読み取りに至るまでにすべてを適用しようとしたからです。

何もかもAIにしてしまうより、人が作業した方がずっと速くコストも安い部分もあります。AI導入はあくまで手段であり、導入すること自体が目的になってしまうとうまくいかない場合が多くなります。

現場の理解や協力を得られていない

技術的には成立していたはずのAIプロジェクトが定着しない原因として非常に多いのが、現場の理解と協力を得られないまま導入を進めてしまうケースです。

経営層やDX推進部門が主導して導入を決めたものの、現場からすれば「自分たちの仕事を奪うもの」「これまでのやり方を否定するもの」と受け取られてしまえば積極的な協力は得られません。

結果として、学習データの収集に必要な作業記録が集まらない、AIの判定結果が信用されず結局全数を人が再確認する、といった事態に陥ります。

回避するには、企画の初期段階から現場の担当者を巻き込み、何を解決するための取り組みなのかを共有することが欠かせません。特に、AIはあくまで負担の大きい業務を肩代わりする道具であり、最終的な判断は人が担うという位置づけを明確に伝えることが効果的です。

また、AIの判定精度が100%ではないことを前提に、誤判定が起きたときの運用ルールをあらかじめ現場と合意しておくことも重要です。小さな範囲で成功体験を積み、現場から改善要望が出てくる状態をつくれれば、その後の展開は格段にスムーズになります。

導入・運用コストを十分に検討できていない

AIの導入には、初期投資や運用費用が発生します。もちろん、それらのコスト以上のROIを見込むことができますが、費用が発生することはデメリットの一つと言えるかもしれません。

セキュリティや機密情報への対策が不足している

AIを導入することで、これまで不要であったセキュリティ問題やプライバシー問題が発生する可能性があります。

そのため、データ漏洩などを起こさせない堅牢なAIシステムの構築が必要となります。

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製造業のAI導入・活用事例についてよくある質問まとめ

まとめ

失敗事例もいくつか紹介しましたが、AIの導入が製造業の発展に対して大きく貢献するポテンシャルを持っていることは確かです。AIによる効率化や省力化は、競争力向上に必ず役に立つことでしょう。少子高齢化の未来に向け、今からAIの導入を検討してみてはいかがでしょうか。

自社のどの業務から着手すべきか、社内のエンジニアチームや外部パートナーにどう要件を整理して伝えるか、そうした判断が必要な局面では、AI活用の専門知識を持つ第三者の視点が有効に働きます。

AI Market（エーアイマーケット）では、製造業を含む1,000件以上の相談実績をもとに、要件の整理から適切なAI開発会社の選定・紹介まで無料でサポートしています。構想がまだ固まっていない段階での相談にも対応しており、相談から紹介まで1〜3営業日程度で進みます。

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