製造業におけるAI活用｜メリット・デメリット・活用事例などを解説

日本の製造業は、深刻な人手不足やコスト高騰に直面しています。
加えて、非常に高い品質基準が求められるため、その維持・向上も大きな課題です。

これらの問題を解決し、国際競争力を高めるための鍵となるのが、AIの積極的な導入です。
AIは、工場の自動化・品質管理の精度向上・サプライチェーンの最適化など、製造業のさまざまなプロセスを効率化し、コスト削減や生産性向上に貢献します。

本記事では、製造業におけるAIの活用について、メリット・デメリットや導入手順などを解説します。
また、実際にAIを導入した製造業の事例も紹介するので、ぜひ参考にしてください。

 

 

製造業界でのAI活用の現状

近年は先端技術の発展もあり、DXやスマートファクトリーの一環としてAIを導入する製造業が増加しています。
国も製造業界のAI導入を推進しており、開発や活用支援を積極的に実施しています。

一方で、AI導入を含めたDXやスマートファクトリーの実施ができていない企業も少なくありません。
以下のグラフを見てみましょう。

出典：ものづくり白書2025

グラフのとおり、実に約4割の企業がDXに関連する取り組みを実施していないことがわかります。

昨今は製造業界でAI導入をはじめとするDX推進やスマートファクトリー化の成功事例が増えていますが、依然として二の足を踏んでいる企業は少なくありません。
しかし、後述するような製造業界の課題を解決するためにも、AIの導入は積極的に検討すべき施策です。

製造業でAIが注目される理由

製造業界全体で、AIの導入が進められる背景には、以下の要因があります。

  • 深刻化する人手不足

  • 熟練技術者の高齢化

  • 競争力の強化

それぞれの要因をあらためて整理しましょう。

深刻化する人手不足

日本の労働人口減少と採用難は深刻化しており、特に製造現場ではライン稼働に必要な人員確保が困難になりました。
若年層の製造業離れによる慢性的な人材不足・人員の不足による現場の疲弊は、製造業にとって解決すべき課題です。

このような状況に対し、AIは有効な解決策です。

AIによる単純作業の自動化は、限られた人員での生産維持を可能にし、人手不足を補えます。
また、AIの導入は製造現場の効率化だけでなく、従業員の負担軽減・技術力向上にも貢献できるため、持続可能な生産体制を実現できます。

熟練技術者の高齢化

製造業における熟練技術者の高齢化は深刻な問題です。
長年培ってきた高度な技術やノウハウを持つ彼らの退職は、企業全体の技術力低下を招きかねません。

特に、製造業においては、製品の品質や生産効率を維持・向上させるためには熟練技術者の知識や経験が不可欠です。
しかし、少子高齢化が進む過程で、後継者不足も深刻化しており、熟練技術者のノウハウを効果的に次世代へ継承していくことが、喫緊の課題となりました。

この課題を解決するうえで、熟練技術者のノウハウを学習したAIによる業務の標準化や、マニュアル作成といった方法が注目されています。

競争力の強化

海外メーカーとの価格競争、品質競争は激化の一途をたどり、企業を取り巻く環境は厳しさを増しています。
従来のビジネスモデルに固執するだけでは、市場で生き残ることは極めて困難です。

企業が持続的な成長を遂げるためには、AIの戦略的な活用が必要になります。

AIは、単なる業務効率化ツールとしてではなく、経営戦略の中核に据えるべき存在です。

AIを活用することで、コスト削減・品質向上・顧客体験の最適化・高度な需要予測・革新的な製品やサービスの開発が可能です。
これらの目標を達成することで、企業は新たな競争優位性を確立し、激しい市場競争を勝ち抜きやすくなります。

製造業でAIを活用するメリット

製造業でAIを導入することで期待できるメリットは以下のとおりです。

  • 生産性の向上とコスト削減

  • AIによる外観検査の自動化と品質向上

  • ダウンタイムの最小化

  • 労働環境と安全性の改善

メリットを知れば、AIを利用する意義を理解しやすくなります。

生産性の向上とコスト削減

需要予測に基づく生産計画の最適化は、大きなメリットを生みます。
AIを使えば、過去の販売データや市場動向を瞬時に処理し、高精度な予測が可能です。

それによって期待できる効果は以下のとおりです。

  • 過剰生産を防ぎ、在庫保管コストを削減できる

  • 欠品による販売機会の損失を未然に防げる

  • 適切な人員配置により、無駄な残業代を抑制できる

AIを活用すれば、生産性の飛躍的な向上とコスト削減を両立できます。

AIによる外観検査の自動化と品質向上

AIを使えば、これまで熟練者の目視に頼っていた外観検査を自動化し、さらなる品質向上が期待できます。
コンピュータビジョンとディープラーニングを活用すれば、高い精度での検査が可能です。

AIを適切に活用することで、不良品の見逃し率をゼロに近づけ、顧客からの信頼低下を防げます。
その結果、安定した品質管理を実現し、ブランド価値の向上が期待できるのがメリットです。

それまで外観検査や品質管理などに費やしていた人的コストを削減すれば、品質改良や若手の教育などといった業務にリソースを振り分けられるようになります。

ダウンタイムの最小化

AIを用いた予知保全は、計画外のダウンタイムを未然に防ぐうえで有効です。
IoTセンサーから得られる振動や温度のデータをAIが常時監視することで、以下の効果が得られます。

  • 設備のわずかな異常や故障の予兆を早期に検知する

  • 適切なタイミングで部品交換やメンテナンスを実施できる

  • 突発的な機械トラブルによる生産ラインの停止を回避できる

ダウンタイムの最小化は、生産計画の遅延を防ぐうえで極めて重要です。
同時に、過剰な定期メンテナンスを減らし保全コストも最適化します。

労働環境と安全性の改善

AIカメラを活用したリアルタイムの異常検知は、安全性を高めるうえで役立ちます。
作業員の転倒や危険区域への侵入を即座に検知し、アラートを出すように設定すれば、最悪な事態の回避が可能です。

また、危険の兆候をAIが早期に検知することで、労働災害のリスクを低減できます。
従業員が安心して働ける労働環境の構築は、定着率向上にもつながります。

製造業が直面するAI導入のデメリット

AIにはメリットだけでなく、事前に知っておくべきデメリットも存在します。
特に注意すべきデメリットは以下のとおりです。

  • 投資対効果が見えない場合がある

  • データのサイロ化と品質問題

  • デジタル人材の不足と現場の抵抗感

  • セキュリティと倫理的リスク

デメリットを理解し、事前に対策を講じることで、導入の成功率を大きく高めることができます。

投資対効果が見えない場合がある

AI導入の障壁として、投資対効果測定の難しさが挙げられます。
自社の課題解決にAIがどのように貢献するか明確にイメージできない企業は少なくありません。

また、AI導入には初期費用だけでなく、運用・保守コストも発生するため、投資対効果を事前に予測し、経営層を納得させるだけの根拠を示すことが難しいといった課題もあります。

AIプロジェクトを成功させるためには、まず「AIで何を解決したいのか」といった目的を明確にすることが不可欠です。
目標が曖昧なまま、例えば最新のAIツールを導入したとしても、期待した投資対効果は得られません。

データのサイロ化と品質問題

製造現場でAIを利用する場合、データのサイロ化とデータ品質という2つの課題があります。
前者は「データが組織内でうまく流通しない問題」、後者は「流通したとしても、AIが学習できる状態になっていない問題」であり、両輪で解決する必要があります。

具体的には、次の3点が壁になります。

【データのサイロ化】
部門ごとにデータが孤立し、横断的な分析ができない

【データの欠損・ノイズ】
不完全なデータで学習するとAIの精度が著しく落ちる

【フォーマットの不統一】
データを統合・整形するための前処理に莫大な時間がかかる

上記の問題を解決するには、全社的なデータ基盤の整備が急務です。

サイロ化や品質問題を放置すると、AIが稼働するうえで必要なデータを取り込めず、想定した効果を得られなくなります。
共通の標準規格を用いて、データの連携をスムーズにしましょう。

デジタル人材の不足と現場の抵抗感

AIモデルを構築し運用できる専門的なデジタル人材が不足している企業は少なくありません。
外部からの採用も難しく、社内育成には長い時間がかかります。

また、現場でAIを利用することに対し、不慣れな従業員が抵抗感を覚えるケースも想定されます。

デジタル人材が不足していたり、現場の抵抗感を解消していなかったりすると、AIを適切に運用できなくなるうえに、現場への定着が期待できません。

デジタル人材を確保するだけでなく、現場を巻き込んだ使いやすいシステムの設計が重要です。
加えて、丁寧な教育トレーニングを実施し、現場の納得感を得ることが不可欠です。

セキュリティと倫理的リスク

昨今は、設計開発の領域などで生成AIを活用する企業が増えています。
しかし、それに伴う特有のリスクにも注意を払う必要があります。

特に、以下のリスクには事前に対策を講じなければなりません。

  • 入力した機密データが学習に利用され外部に漏洩してしまうリスク

  • AIが生成した設計図などが他社の著作権を無意識に侵害するリスク

  • 誤った情報をもとに業務を進めて重大なトラブルを引き起こすリスク

必要があれば専門家を交え、適切なセキュリティ体制を整えましょう。

また、独自のノウハウを扱う製造業では、厳格なデータガバナンスが必須です。
社内での利用ルールやセキュリティガイドラインを必ず策定しましょう。

製造業でのAI導入の手順

失敗を避けるためには、以下のステップを踏んで導入を進めることが大切です。

  • 自社の課題特定とROI目標の設定

  • スモールスタートでの実施

  • 整備と現場への定着化

本章では、確実な成果を出すためのAI導入手順を3段階で解説します。

自社の課題特定とROI目標の設定

AI導入の第一歩は、「どこに効かせるか」を決める課題特定と、「どれだけ効いたかを測る」ROI目標の設定です。

まず課題特定では、経営課題や現場のボトルネックを洗い出し、どの業務にAIを適用すれば最大のインパクトが出るかを見極めます。

 

ROI目標は、以下の3つの観点で具体的な数値に落とし込みましょう。

  • 定量的なKPI：成果を数字で測れる形にする
    例：1年間で不良品による廃棄コストを50％削減する

  • 創出できる時間：削減される工数を可視化する
    例：生産計画の策定にかかる時間を年間1,000時間削減する

  • 投資回収期間：費用対効果のゴールラインを引く
    例：初期投資額を導入後2年以内の利益増で完全に回収する

こうした明確なビジネスケースを描くことで、AIを運用するビジョンが具体化します。
目的がブレないよう、プロジェクトメンバー間で認識を統一しておきましょう。

スモールスタートでの実施

全社的な大規模システム導入はリスクが高いため、特定のラインや工程に絞ったスモールスタートが推奨されます。
これは、特にAI導入において有効です。

小規模な導入であれば、万が一失敗した場合でも損失を最小限に抑えられるうえに、影響範囲も限定的です。また、スモールスタートで得られた成功体験は、ほかのラインや工程への展開、ひいては全社的なシステムへと応用が可能です。

成功事例を基にすることで、リスクを軽減し、よりスムーズな全社展開を実現できます。

さらに、スモールスタートは、現場の担当者が新しいシステムに慣れるための時間を提供し、抵抗感を減らす効果も期待できます。
段階的な導入は、組織全体の理解と協力につながり、最終的なシステム導入の成功率を高めるうえで有効です。

学習用データの収集・整備と現場への定着化

スモールスタートで手応えを得たら、次に取り組むべきはAIの精度を維持・向上させていく運用体制の構築です。鍵となるのは、学習用データの収集・整備と、現場への定着化の2つ。AIは導入して終わりではなく、運用しながら再学習を繰り返すものだからです。

まず学習用データについては、現場で日々生まれるデータをAIの再学習に活かせる形で蓄積していく必要があります。

  • センサーデータや検査結果など、学習に使うデータを自動で収集する仕組みを整える

  • 画像や検査記録など、AIに「正解」を教えるためのラベル付け基準を定め、判定のばらつきを防ぐ

  • 現場の状況変化に合わせて最新のデータを取り込み、定期的に再学習を行う

次に現場への定着化では、AIを使い続ける環境づくりが欠かせません。

  • 現場の作業員が違和感なく使えるよう、操作画面を最適化する

  • 業務フローを見直し、AIを使った新しい作業マニュアルを整備する

  • AIの仕組みや操作方法について、定期的な研修会を実施する

データを育てる仕組みと、現場が使い続ける環境。この両輪が回ることで、AIは継続的に精度を上げていく資産になります。

製造業界のAI活用事例10選

本章では、製造業界でのAI活用事例を紹介します。

  • AIによる製造ラインの自動化を実現｜株式会社ブリヂストン

  • AIによる製造計画の作成｜キリンビール株式会社

  • AIを利用した労災防止｜東京エレクトロン株式会社

  • 材料開発実験の効率化｜住友化学株式会社

  • AIを搭載した需要予測システムの活用｜キング醸造株式会社

  • AIによる化学製品製造工程の自動化に成功｜株式会社日本触媒

  • AIによる工期遅延リスク検知システムを導入｜東洋エンジニアリング株式会社

  • AIを利用した内製プラットフォームの作成｜トヨタ自動車株式会社

  • AIでプラント運転の自動監視を実施｜花王株式会社

  • AIでマニュアルを作成｜株式会社梅の花

自社に近い状況の事例を参考にすれば、AI導入のプランをより具体化できます。

AIによる製造ラインの自動化を実現｜株式会社ブリヂストン

株式会社ブリヂストンでは、タイヤ製造においてAIを活用したシステムを導入しています。
それがタイヤ成型設備「EXAMATION」です。

ブリヂストンはEXAMATIONを活用することにより、タイヤの成型行程を自動化し、生産性の向上や必要な人員の削減を実現しました。
EXAMATIONはただ作業を効率化するだけでなく、高い品質を維持するうえでも役立っています。

一方で、ブリヂストンはAIによる完全な自動化をあえて実施しておらず、システムが要請すれば従業員の手で対応できるように設定しています。
ただAIに任せるのではなく、熟練の従業員のノウハウを活用できる体制を構築している点が特徴です。

参照：ブリヂストン､国内生産でも勝てる｢AI工場｣ 売れ筋タイヤを次々生み出す秘密兵器｜東洋経済オンライン

AIによる製造計画の作成｜キリンビール株式会社

キリンビールは製造計画を構築するうえで重要な仕込・酵母計画業務や、濾過計画業務といった作業にAIシステムを導入しています。
これらの作業は熟練の従業員の知見が不可欠である一方、技術伝承の困難化や属人化を招くなど課題を抱えていました。

しかし、キリンビールはAIを活用することにより、知見の顕在化・標準化を実現しました。
加えて、業務の効率化によって創出した時間を、さらなる品質向上の取り組みや若手の育成などに活用するなど、リソースの最適化にも成功しています。

参照：AIを活用した仕込・酵母計画システムをキリンビール全9工場で試験運用開始｜キリンビール株式会社
AIを活用した濾過計画システムを、キリンビール全9工場に展開｜キリンビール株式会社

AIを利用した労災防止｜東京エレクトロン

半導体製造装置を開発する東京エレクトロン株式会社は、AIソリューションを提供する株式会社HACARUSと労災防止AIの共同開発を進めています。

東京エレクトロンはAIカメラを利用することで、24時間のリアルタイム監視を実現し、事故や危険の予兆を迅速かつ正確に発見できるシステムを導入しました。
また、少量のデータから高性能なAIモデルを開発するなど、導入コスト・運用コストの低減も実現しています。

従業員の安全を守るうえで、東京エレクトロンの取り組みは非常に有意義なものです。

参照：AI×カメラで製造現場の労災防止｜株式会社HACARUS

材料開発実験の効率化｜住友化学株式会社

住友化学株式会社は、新素材の開発において、AIを活用したシステムを活用しています。
当該システムは材料の構造から得られる情報をAIが学習することで、実験結果の予測精度が高いAI技術を搭載したものです。

住友化学株式会社が複数の企業と水平連携して開発したこのシステムは、物性の発現起源の明確化・材料開発方針の決定に役立ちます。
また、さまざまな材料開発に役立てられるなど、非常に汎用性が高い点も魅力です。

参照：最少の実験回数で高い予測精度を与える汎用的AI技術を開発｜住友化学株式会社

AIを搭載した需要予測システムの活用｜キング醸造株式会社

みりんなどの調味料を製造するキング醸造株式会社は、AIによる需要予測システムを導入しました。
キング醸造のシステムは高精度の予測を行ううえに、業務に合わせて柔軟にデータを出力できるなど、生産性の向上や廃棄の減少に役立っています。

また、キング醸造は当該システムのノーコードAI予測プラットフォーム「UMWELT」を利用していることでも話題になりました。
これにより、日常業務で利用するExcelと連携し、CSVをAI化するといった運用を実現しています。

参照：需要予測AIで食品ロス削減と工数削減の実現へ｜「日の出みりん」を展開するキング醸造が、ノーコード予測AIプラットフォーム「UMWELT」を導入｜PR TIMES

AIによる化学製品製造工程の自動化に成功｜株式会社日本触媒

株式会社日本触媒は熟練の従業員の操作をAIに学習させ、化学製品製造工程の自動化に成功しました。
化学製品製造工程の自動化は、状態の変化が複雑なために困難とされているため、日本触媒の事例は注目を集めています。

自動化の成功により、日本触媒はこれまで手動で対応していた従業員の負担を減らすだけでなく、技能継承のプロセスの最適化にも取り組める環境の構築にも成功しました。
これまで課題になりがちだった技能の継承や属人化の解消を目指す企業にとって、日本触媒の取り組みは非常に参考になる事例です。

参照：熟練運転員の操作を学習したAIにより状態が複雑に変化する化学品製造工程の自動運転に成功｜株式会社日本触媒

AIを利用した品質管理｜東洋エンジニアリング株式会社

東洋エンジニアリング株式会社は、業界で初めてAIを利用した工期遅延リスク検知システムを導入したことで話題になりました。
東洋エンジニアリングの検知システムはAIが施工性検討時に想定されるハザードを検知し、事前に設計に織り込むことによって、工事遅延の防止が可能です。

元々、工期遅延リスクの判断基準はエンジニアのノウハウに依存しているものでした。
そのため、大量の設計対象物があった場合、網羅的な検討が困難になるリスクがありました。

東洋エンジニアリングは当該システムを導入したことにより、業務の効率化だけでなく、顧客満足度向上も実現しています。

参照：業界初となるプラント設計時における 工期遅延リスク検知システムの設計中プラントへの適用を開始｜東洋エンジニアリング株式会社

AIを利用した内製プラットフォームの作成｜トヨタ自動車株式会社

トヨタ自動車株式会社は、製造現場の作業員自らがAIモデルを作成できるプラットフォームを構築しました。
当該プラットフォームは従業員が必要なAIを自由に開発できるため、現場のニーズに合わせて業務の効率化や負担の軽減に活用できます。

トヨタ自動車株式会社は内製プラットフォームをGoogle Cloudの導入によって実現しており、オンプレミス環境と連携することによって、コストの最適化や高効率な運用を実現しています。
当該事例はトヨタならではの「カイゼン」文化と最新のAI技術が融合した画期的な取り組みです。

参照：トヨタ: 製造現場が自らモデル生成できる “AI プラットフォーム” を Google Cloud とのハイブリッド クラウドで開発・運用｜Google Cloud

AIでプラント運転の自動監視を実施｜花王株式会社

花王株式会社は、化学プラントの安全かつ安定した運転を目指し、AIを使ったビッグデータ解析による自動監視システムを導入しました。
AIを活用することで、従業員の負担が大きいプラントの運転監視を自動化するだけでなく、高精度な異常予兆検知を実現しています。

元々花王は従業員の高齢化・不足に加え、技能の継承への対応などが重要な課題でした。
AIの導入により、花王は属人的な監視業務から脱却し、業務負担の削減に加え、属人化の解消にも成功しています。

参照：先進的AI技術を導入したプラントの異常予兆検知の取り組みが第16回日本化学工業協会「レスポンシブル･ケア大賞」を受賞｜花王株式会社

AIでマニュアルを作成｜株式会社梅の花

レストラン経営および食品製造業を展開する株式会社梅の花では、AIを利用したマニュアル作成を実施しています。

元々梅の花は外国人労働者の増加に伴い、育成環境の整備を課題としていました。
言語や習慣の壁があるため、従来の育成方法ではノウハウの学習が困難であるためです。

このような状況を放置すれば生産性の低下を招くだけでなく、業務の困難化によって人材の定着率が低下するリスクがありました。

梅の花はマニュアル作成をアシストするAIを導入することにより、作成に要する工数を減らすだけでなく、多言語の音声で内容を確認できるようにするなど、画期的な取り組みを実践しました。

梅の花の取り組みは、実際にマニュアルを利用する現場で高い評価を得ています。

参照：「3人に1人は外国人労働者」　梅の花、福岡の食品工場のマニュアルをAIで自動化　言葉の壁をどう越えたか｜IT mediaビジネス オンライン

製造業でAIを導入する際のポイント

本章では、導入をスムーズに進め、確実に投資対効果を得るための以下のポイントを解説します。

  • 導入する目的を明確にする

  • 現場の理解を得る

  • 既存システムとの連携の可否をチェックする

  • セキュリティ対策を徹底する

上記のポイントを理解すれば、AIの導入が成功する可能性を高められます。

導入する目的を明確にする

AI導入を検討するうえで、もっとも重要なのは「何のためにAIを導入するのか」といった目的を明確に定義することです。

表面的に流行に乗るのではなく、自社の抱える課題を深く掘り下げ、本当にAIがその解決に貢献できるのかを徹底的に検討する必要があります。
課題の本質を見極めずに導入を進めてしまうと、期待した効果が得られないばかりか、コストや時間だけが無駄になる事態になりかねません。

目的が明確になれば、最適なAI技術の選定と、必要なデータの特定が可能になり、AI導入の成功確率を高められます。

現場の理解を得る

AIの導入は、現場の作業員にとって業務プロセスの大きな変化を意味します。
「自分の仕事が奪われるのではないか」という不安を払拭し、理解を得ることが不可欠です。

例えば、以下のような施策を実践しましょう。

  • 導入の目的が「人の作業支援」や「労働負担の軽減」であることを丁寧に説明する

  • 現場の意見を積極的に吸い上げ、日々の業務で使いやすいシステムを一緒に作る

  • AIを適切に使いこなすための研修会や、導入後のサポート体制を十分に用意する

現場スタッフの協力なくして、AIシステムの定着とビジネス的な成功はあり得ません。
必要があれば専門家も交え、適切な対応を心がけましょう。

既存システムとの連携の可否をチェックする

導入しようとするAIが、既存の生産管理システムなどと連携できるか確認も必要です。
システムが孤立してしまうと、データの二重入力など無駄な手作業が発生します。

既存システムとの適切な連携を実現するためにも、以下の取り組みを実践しましょう。

  • 既存システムのデータ形式や連携用インターフェースの仕様を事前に調査する

  • 設備データとITデータを統合するための全社的なデータ連携基盤を検討する

  • 古いレガシーシステムに手を加えず、後付けで連携できる仕組みを探る

スムーズなデータ連携は、AIの予測精度を高めるうえでも非常に重要な要素です。

セキュリティ対策を徹底する

製造現場のデータには、企業の競争力の源泉となる機密情報が多数含まれます。
クラウド型のAIサービスを利用する際は、特に厳重なセキュリティ対策が求められます。

セキュリティ対策のポイントは以下のとおりです。

【データの暗号化とアクセス制御】
権限のない人間が重要なデータに一切アクセスできないようにする

【オンプレミス環境の検討】
極めて機密性の高いデータは自社内の閉域ネットワーク内で処理する

【従業員のセキュリティ教育】
人為的なミスや不注意による情報漏洩を防ぐための社内教育を徹底する

万全のセキュリティ体制を構築し、安心してAIを活用できる環境を整えましょう。

まとめ：製造業でのAI活用は重要な課題

AIの活用は製造業にとって非常に重要な課題です。
AIを適切に運用できれば、コスト削減・生産性の向上・業務負担の軽減など、多くのメリットが得られます。

一方で、AIを導入するには、自社の課題を分析し、適切なツールを選定して導入することが不可欠です。
最新技術だからといって闇雲に導入しても、投資対効果は期待できません。

本記事で解説した事例やポイントなどを参照し、ぜひAIの導入を成功させてください。

なお、AIの導入にあたって専門家の力が必要なら、TDCソフトにご相談ください。

TDCソフトは優れたノウハウを持つスタッフが在籍しているだけでなく、多くの製造業をサポートしてきた実績があります。
AIの導入を含めたDX・スマートファクトリー化にも対応できるため、企業の生産性向上や業務の効率化に貢献できます。

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