製造業における生成AIの活用事例3選 | 導入のポイントや具体的なステップも

製造業において、生成AIの導入が人手不足や生産性低下の解決策になると耳にしても、「どのツールを選べばいいのか」「セキュリティは大丈夫なのか」といった不安から、踏み出せずにいるのではないでしょうか。

しかし、このまま生成AIの導入を先延ばしにしていては、競合他社に大きく水をあけられてしまう可能性があります。製造業界でも生成AIの活用が急速に進んでおり、導入の遅れは即ち競争力の低下につながりかねません。

本記事では、製造業における生成AIの活用事例3つと、生成AIの導入ステップなどを解説しています。

この記事を読むことで、生成AIの具体的な活用方法やメリットを理解し、スムーズに生成AIを導入するために必要なステップも把握できます。

そして、生成AIを効果的に導入することで、生産性の向上や競争力の強化を実現し、製造業界でのリーダーシップを確立する一歩を踏み出せるようになるはずです。

弊社SHIFT AIでは、製造業の企業が生成AIをスムーズに導入できるよう、生成AI人材の育成に力を入れています。無料でセミナーを開催していますので、そちらにご参加ください。

製造業における生成AIの導入率

製造業における生成AIの活用は、世界的に見ても日本が先進的な立場にあります。

PwC Japanの調査※によると、生成AIを活用している企業の割合は日本で50%に達し、中国や香港を除くアジア地域の約39％、米国の38％、欧州の28％を大きく上回っています。とくに自動車、重工業、産業機械、家電業界では、海外企業よりも活用度が高い傾向が見られます。
参考：第27回CEO意識調査 生成AI日本分析版（PwC）
※2024年3月に実施。世界105カ国・地域の4,702名のCEO（うち日本のCEOは179名）に調査。

この背景には、製造プロセスの複雑さや大量のデータ処理の必要性といった課題に対し、生成AIが効果的な解決策となっていることが挙げられます。しかし、中小企業においては、導入に必要なコストや人材の不足から、その導入率は依然として低い状況です。

製造業において競争力を高めるには、生成AIの導入が今や不可欠となっています。大企業を中心に導入が進む一方で、中小企業における導入促進が今後の課題となるでしょう。

生成AIが製造業にもたらす経済効果

生成AIが製造業にもたらす経済効果は、特にアメリカにおいて顕著に表れています。ABI Researchの調査結果によると、製造産業では生成AI投資によってもたらされる追加収益が2026～29年にかけて44億ドル増加し、2032年には105億ドルに達すると予測されています。
参考：Strategic Deployment of Generative AI in Manufacturing Will Unlock US$10.5 Billion Added Revenue by 2033（ABI Research）

この経済効果の背景には、生成AIの活用による製造プロセスの最適化、品質管理の精度向上、設備メンテナンスの効率化などがあります。これらの改善により、生産性が大幅に向上し、結果として企業の収益性が高まることが期待されています。

生成AIの導入により、製造業の競争力が向上し、経済成長を牽引する役割を果たすことが期待されます。今後、製造業各社が生成AIを効果的に活用することで、産業全体の発展につながる可能性が高いと言えるでしょう。

製造業で生成AIを活用できる分野

本章では、生成AIを製造業で活用できる分野を4つ紹介します。

• 生産管理・在庫管理
• 製品設計・開発
• 品質管理
• 設備メンテナンス

自社でどのように使えるか、本章を参考にしてみてください。

生産管理・在庫管理

生成AIは膨大な過去のデータと現在の市場動向を分析し、需要を高精度で予測できるため、生産管理や在庫管理において非常に有効なツールです。

また、製造プロセスの各段階でのボトルネックを特定し、生産スケジュールを最適化する能力も持ち合わせています。

この技術により、過剰在庫や品切れのリスクを大幅に低減でき、生産ラインの最適化も実現可能となり、生産効率の向上につながります。

結果として、生産ラインにかかるコストの削減が期待できるほか、人員不足の解消にも貢献します。製造業において、生成AIを活用した生産管理・在庫管理システムの導入は、競争力強化の重要な要素となるでしょう。

製品設計・開発

生成AIは、製品コンセプトや改良案を提案する能力をもっており、新製品開発におけるアイデア出しや設計サポートを効率化できます。

たとえば、生成AIは設計者の意図を理解し、複雑な形状を自動的に生成できます。さらに、仮想環境で製品の性能をテストし、最適な設計パラメータを導き出すといった使い方も可能です。

これにより、設計者はアイデアを短時間で生み出すことが可能となり、空いた時間を別の業務に活用できます。生成AIを活用することで、製品開発のサイクルを大幅に短縮し、市場のニーズにより迅速に対応できる体制を整えられるようになるのです。

品質管理

生成AIを活用した品質管理システムは、人間の目では見逃してしまうような微細な欠陥も検出できます。生成AIでは個人差が起きやすい判断を統一できるため、一貫性のある高品質な検査が可能です。

たとえば、高解像度カメラと組み合わせたAI画像認識システムは、製品の外観検査を高速かつ高精度で行い、不良品の流出を防げます。また、生成AIで顧客からのフィードバックや苦情データを分析することで、継続的な品質向上も実現可能です。

このように、製品の品質管理・検品を効率的に行えるだけでなく、顧客満足度の向上にもつながります。生成AIの導入により、製造業の品質管理は新たな次元に進化するといえるでしょう。

設備メンテナンス

生成AIはデータ収集・解析により、人間には検知できない異常もリアルタイムに検知・予知できます。

具体的には、設備から収集されるセンサーデータを分析することで、故障の兆候を事前に検知できます。これにより、計画的なメンテナンスが実現し、突発的な故障によるダウンタイムを最小限に抑えられます。

また、生成AIは従来のAIと異なり、異常を検知するだけではなく、可能性のある原因を特定して詳細な修理手順を生成できることも期待できます。

生成AIを活用することで、製造業の設備管理は効率化し、安全性も向上するでしょう。

製造業が生成AIを導入するメリット

製造業が生成AIを活用するメリットは、以下の4点です。

• 生産性の向上につながる
• 人手不足を解消できる
• コストを削減できる
• 需要を正確に予測できる

メリットを確認し、導入の検討材料にしてみてください。

生産性の向上につながる

生成AIは膨大なデータを分析し、最適な生産計画を立案する能力をもっているため、製造業の生産性向上に大きく貢献します。

とくに、生産ラインの稼働率向上、作業時間の短縮、品質の安定化などが実現します。たとえば品質管理の面では、生成AIの導入により精度が向上し、不良品の発生を最小限に抑えられます。これにより、手直しや再製造の必要性が減少し、結果として生産性が大幅に向上します。

生成AIを活用することで、製造業は従来の生産方式から一歩進んだ、より効率的で競争力のある生産体制を構築できるようになるのです。

人手不足を解消できる

製造業における人手不足という深刻な問題を解決するために、生成AIの導入は有効な手段です。生成AIは、単純作業や反復作業を自動化する能力をもっているため、人的資源の効率的な活用を可能にします。

たとえば、新人教育のマニュアルの作成や、カスタマーサポートなどは、生成AIのみでカバーできます。また、工場勤務の社員用のFAQチャットボットを作成することで、より効率的な仕事が可能になり、結果的に人員削減が期待できます。

生成AIが人間の作業を補完または代替することで、製造業は人手不足の問題に対処しつつ、同時に従業員のスキルアップや新たな価値創造にも注力できるようになるのです。

コストを削減できる

生成AIの導入により、製造業では生産効率の向上、エネルギー消費の最適化、在庫管理の効率化など、多岐にわたるコスト削減効果が期待できます。生成AIはデータ分析や需要予測などの能力に長けているため、さまざまな面でコスト削減に寄与します。

たとえば、生成AIは製造ラインの稼働状況を分析し、最も効率的な生産スケジュールを立案できます。また、工場全体のエネルギー使用状況を分析し、最も効率的な運用方法を提案できます。

これらの効果により、あらゆる面でのコスト削減が実現します。長期的な目線で見ると、中小企業においてもAI導入のメリットは大きいと言えるでしょう。

需要を正確に予測できる

生成AIは膨大なデータを分析し、複雑な市場動向を把握する能力をもっているため、従来の手法よりも高精度な需要予測を行えます。

たとえば、生成AIは過去の販売データだけでなく、経済指標や気象情報、ソーシャルメディアのトレンドなど、多様なデータソースを統合して分析します。これにより、中長期的な市場トレンド予測も可能となり、新製品の開発や設備投資の計画など、戦略的な意思決定にも活用できます。

正確な需要予測は、生産計画の最適化、在庫管理の効率化、原材料の適切な調達など、製造業のさまざまな側面に好影響を与えます。結果として、コスト削減と顧客満足度の向上を同時に実現することができるのです。

製造業における生成AIの活用事例3選

製造業の生成AI活用事例を3つ紹介します。

• 富士通株式会社：生成AIの利用によるサポートデスクの工数削減
• ボッシュ：生成AIの導入による生産コストの削減
• メルセデス・ベンツ：GPTを組み込んだベータプログラムの展開

自社に生成AIを導入する際の参考にしてみてください。

製造業以外の生成AI活用事例を確認したい方は、以下の記事も参考にしてみてください。

富士通株式会社：生成AIの利用によるサポートデスクの工数削減

富士通株式会社は、Salesforceサポートデスクに生成AIを導入することで、業務効率を劇的に向上させました。

従来のシステムでは対応しきれない増加する問い合わせ件数という課題に直面していた富士通は、Salesforceのカスタマーサービス向けAI「Einstein for Service」を活用し、新たなAIベースの支援システムを導入しました。

このシステムは、過去のデータを学習して予測を行い、オペレーターの効率を向上させることを目指しています。具体的には、「サービス返信」と「会話サマリー」という2つの生成AI機能を活用しました。

導入の結果、サポートデスクの平均処理時間（AHT）が20分36秒から2分18秒へと89％削減され、平均後処理時間（ACW）も86％削減されました。これにより、顧客対応の迅速化とサービス品質の向上が実現しました。

最終的に、富士通は顧客サポートの質を維持しながら、リソースの負担を大幅に軽減することに成功し、企業全体の生産性向上にもつながりました。この事例は、生成AIの効果的な活用が、コンタクトセンターの課題解決と顧客体験の向上に大きく貢献できることを示しています。

ボッシュ：生成AIの導入による生産コストの削減

ドイツの大手製造業であるボッシュは42万人以上の従業員を抱える大企業であり、その規模を活かした生成AIの活用に取り組んでいます。

ボッシュは、生成AIを活用することで、デザイン、エンジニアリング、プロダクション、オペレーションの4分野での業務効率化を目指しています。

とくに、デザイン分野での活用が先行すると予想されており、MBOM（Manufacturing Bill of Materials）やEBOM（Electrical Bill of Materials）の最適化などが具体的なユースケースとして挙げられています。

生成AIを活用することで、与えられた仕様や制約条件のもとで、新しい製品デザインや部品の配置案を自動的に生成したり、MBOMやEBOMを顧客特有の要求に基づいてカスタマイズすることが可能となり、生産性の向上が期待できます。

また、ボッシュは社内の営業・マーケティング部門での資料生成、カスタマーサポート向けのチャットボット、製造プロセスの最適化など、幅広い分野での生成AI活用を検討しています。

ボッシュの事例は、大規模製造業における生成AIの包括的な活用可能性を示しています。製品設計から製造プロセス、さらには顧客サポートまで、バリューチェーン全体でのAI活用により、大幅な生産性向上とコスト削減が期待できます。

メルセデス・ベンツ：GPTを組み込んだベータプログラムの展開

メルセデス・ベンツは、車載インフォテインメントシステム「MBUX」にChatGPTを組み込んだプログラムを展開しています。このプログラムは、米国内の90万台以上の車両を対象に、3ヶ月間の試験期間で実施されています。

MBUXにChatGPTを統合することで、従来の音声コマンドシステムの機能を大幅に拡張しました。ドライバーは「Hey Mercedes, I want to join the beta programme（ハイ、メルセデス！ベータプログラムに参加したい）」と話しかけるだけで、プログラムに参加できます。

ChatGPTの導入により、単純な車内機能の操作だけでなく、より複雑な対話が可能になりました。たとえば、目的地に関する詳細情報の提供や、天気予報の確認、さらには一般的な質問への回答など、運転中のドライバーをより幅広くサポートします。

このシステムは、マイクロソフトのAzure OpenAI Serviceを通じて実装され、データの匿名化や個人情報の保護にも配慮しています。メルセデス・ベンツは、このベータプログラムを通じて得られた知見を基に、さらなるシステムの改善と拡張を目指しています。

製造業が生成AIを導入する際のポイント

製造業において、生成AIを導入する際は以下のポイントを意識しましょう。

• 製造プロセスや製品に応じてカスタマイズする
• 長期的な投資計画を立てる
• 社内ガイドラインを設ける

それぞれの項目を確認し、スムーズな導入を目指してみてください。

製造プロセスや製品に応じてカスタマイズする

生成AIを製造業に導入する際、自社の製造プロセスや製品特性に合わせたカスタマイズが不可欠です。どこでも使える生成AIツール・システムをそのまま導入しても、期待通りの効果が得られない可能性があるためです。

たとえば、ChatGPTはどの業務にも活用できる汎用的な生成AIです。どこにでも使えるということは、特化したタスクは苦手であることを指します。そのため、汎用的な生成AIを取り入れても、企業によっては導入効果が得られないのです。

効果的なカスタマイズのためには、まず自社の製造プロセスを詳細に分析し、生成AIの適用が最も効果的な領域を特定します。次に、その領域にあった生成AIツールを選定します。また、必要な場合は自社専用のチャットボットを、Microsoft Azureのようなプラットフォームを活用して作成します。

このように、自社の業務フローや製品に合うようカスタマイズできれば、さらなる生産性向上が見込めます。カスタマイズにはコストと時間がかかりますが、長期的には利益をもたらす投資となるでしょう。

生成AIを自社用にカスタマイズするためには、専門的な知識・スキルが必要になります。そこで弊社SHIFT AIでは、生成AIの専門家を育成するべくセミナーを開催中です。

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長期的な投資計画を立てる

生成AIの導入において、短期的な効果を期待するのではなく、中長期的な視点で投資計画を立てることが重要です。生成AIによる恩恵は短期間で生み出されるものではなく、評価と改善を繰り返すことで効果が表れてくるからです。

具体的には、段階的な導入計画、人材育成計画、インフラ整備計画などを含む長期的な投資計画を立てる必要があります。たとえば、初期段階では特定のプロセスに生成AIを導入し、その効果を評価しながら徐々に適用範囲を拡大していくといったアプローチが考えられます。

長期的な投資計画を立てることで、一時的な流行に惑わされることなく、着実にAI活用の成果を上げることができます。製造業におけるAI導入は、継続的な改善と発展を前提とした長期的な取り組みとして捉えることが成功の鍵となるでしょう。

社内ガイドラインを設ける

生成AIを製造業に導入する際、適切な社内ガイドラインを設けることが重要です。生成AIの利用に関する明確なルールを定めることで、効果的かつ倫理的なAI活用が可能になります。社内でのルールを統一しておかなければ、属人化や倫理的なトラブルにつながりかねません。

具体的なガイドラインの例としては、個人情報や機密情報の保護、データの収集・保存・利用に関するルールの明確化、社員のAIリテラシー向上のための教育プログラムの実施などが挙げられます。

このようなガイドラインを設けることで、AIの効果的な活用と同時に、リスクの最小化を図ることができます。また、明確なガイドラインは社員のAI活用に対する不安を軽減し、スムーズな導入を促進する効果も期待できるでしょう。

生成AI活用における社内ガイドラインの作成に関しては、以下の記事を参考にしてみてください。
関連記事：生成AIガイドライン策定ガイド！国・企業の実例10選や注意点をまとめて紹介

製造業における生成AIの導入ステップ

製造業において、生成AIを導入するステップは基本的に以下の5ステップです。

1. 生成AI導入による目的を明確にする
2. 生成AIで効率化したい業務をリストアップする
3. 生成AIのガバナンス体制を構築する
4. 生成AIを選定・導入する
5. 継続的な実践・評価・改善を心がける

本章を参考に、生成AI導入企画を策定してみてください。

1. 生成AI導入による目的を明確にする

生成AI導入の第一歩は、その目的を明確に定義することです。単に最新技術を導入するだけでなく、具体的にどのような課題を解決し、どのような価値を創出したいのかを明確にすることで、適した生成AIを選びやすくなります。

具体的には、数値目標の設定、経営戦略との整合性の確保、短期的目標と長期的目標の区別などが重要です。たとえば、「3年以内に生産効率を20%向上させる」といった具体的な目標を設定することで、AIプロジェクトの方向性が明確になります。

目的を明確にすることで、プロジェクトの方向性が定まり、リソースの効果的な配分が可能になります。これにより、生成AIの導入が単なる技術導入ではなく、経営戦略の一環として機能し、企業の競争力向上に直接的に貢献することが期待できます。

2. 生成AIで効率化したい業務をリストアップする

製造業のさまざまなプロセスの中から、生成AIの適用が最も効果的な領域を特定することが重要です。すべての製造プロセスに生成AIを適用するよりも、特定の領域に集中させるほうが効果が高まるケースがあるためです。

効率化したい業務のリストアップでは、生成AIの導入コストと期待される効果を比較し、最も投資効果の高い業務を優先します。たとえば、品質管理、需要予測、設備保全などの分野で、生成AIによる改善効果が高いと予想される業務を洗い出します。さらに、リストアップした業務に優先順位をつけ、段階的な導入計画を立てることが重要です。

業務をリストアップし、優先順位をつけることで、限られたリソースを最も効果的な領域に集中させられます。

3. 生成AIのガバナンス体制を構築する

生成AIの利用に関する明確なルールや責任体制を定めることで、効率的かつ安全なAI活用が可能になります。データの取り扱いに関する明確なルールがないと、情報漏えいリスクが高まり、プロジェクト中断の恐れもあるため、ガバナンス体制の構築は重要です。

具体的には、AIに関する教育・トレーニングプログラムの実施や、AI利用の監査体制の構築などが含まれます。たとえば、AIによる意思決定のプロセスを定期的に検証し、バイアスや誤りがないかをチェックする体制を整えることが重要です。

ガバナンス強化は持続可能なAI活用の基盤となり、長期的な競争力の向上につながります。適切なガバナンス体制により、生成AIの効果的な活用とリスク管理の両立が可能となり、製造業におけるAI活用の成功確率を高めることができます。

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4. 生成AIを選定・導入する

さまざまな生成AIツールを比較検討して選定を決めるのがおすすめです。自社の目的や業務プロセスに最適な生成AIを選ぶことで、導入効果を最大化できるからです。

選定の際は、自社の課題や効率化したい業務に合うかどうかを重視します。また、セキュリティ対策やサポート体制の充実度も重要な選定基準となります。たとえば、製造現場のデータを扱う場合、高度なセキュリティ機能を持つ生成AIツールを選ぶ必要があります。

適切な生成AIの選定により、導入後のスムーズな運用と高い効果が期待できます。慎重に比較検討を行い、自社のニーズに最も適した生成AIを選ぶことで、製造業におけるAI活用の成功率を高められるでしょう。

5. 継続的な実践・評価・改善を心がける

生成AIの導入は、一度の実装で完了するものではありません。継続的な実践、評価、改善のサイクルを回すことで、AIの効果を最大化し、長期的な価値を創出できます。

具体的には、KPIの設定と定期的な測定、データの継続的な更新、ベンチマークの策定などが重要です。たとえば、生産効率や品質指標などのKPIを設定し、定期的に測定することで、生成AIの効果を客観的に評価できます。

継続的な実践・評価・改善により、組織全体のAI活用能力が向上し、長期的な競争力の維持・向上につながります。

生成AIを導入して製造業での市場競争力を高めよう

製造業が生成AIを導入する際は、成功事例や正しい導入ステップを踏まえることがポイントです。成功例でイメージをつかんでおくと、生成AIを効果的に活用できるからです。

本記事で紹介した成功例を参考に自社での生成AI導入を決断し、導入ステップを実践することが重要です。目的の明確化、効率化したい業務のリストアップ、ガバナンス体制の構築、適切な生成AIの選定、そして継続的な改善といったステップを着実に踏むことで、生成AIの導入効果を最大化できます。

これらのプロセスを通じて、生産性の向上と競争力の強化を実現し、激しい市場競争を勝ち抜く原動力を手に入れましょう。

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