製造業でのAI導入メリットや課題は? 活用事例やおすすめサービスも紹介

最終更新日:2025/09/22

製造業でのAI導入メリットや課題

製造業において生産性の向上やコスト削減、品質の保持の向上に日々頭を悩ませていると思います。「もし、生産ラインの効率を大幅に改善できたら…」、「手間とコストを削減しながら品質を向上させる方法があったら…」製造業においてAIの導入は上記の悩みを解決します。

今回は、以下について解説します。

• 製造業にAIが必要な理由
• 製造業でAIを導入する3つのメリット
• 製造業にAIを導入するときの注意点

製造業にAIが必要な理由

AI（Artificial Intelligence）とは、日本語では人工知能と言われており、人間の知能をコンピュータに模倣させたシステムのことです。

従来の機械やロボットと比較して、AIはより高度な機能を有しています。例えば、学習データに基づいた自律的な思考や、人間の処理能力を超える分析などが含まれます。

現代のデジタルトランスフォーメーション（DX）を支える技術の一つとして、AIは大きな注目を集めています。

また、日本の製造業界では、少子高齢化による人手不足が大きな問題となっています。労働力の減少、作業員の高齢化、技術継承の問題、さらにはグローバルな競争の激化が製造業が直面している課題です。

AIの導入は、従来のデジタル化、IT化などでは解決が難しい上記のような問題も、解決できる可能性があります。例えば、AIは労働集約型の作業を自動化することにより、人手不足問題を軽減します。また、AIによる高度なデータ分析は、生産性の向上やコスト削減に直結し、企業の競争力を高めることが可能です。

DXを推進し、AI技術を積極的に取り入れることで、製造業の未来はより効率的で持続可能なものになるでしょう。

AIについてより詳しく知りたい方は以下の記事をご覧ください。
AI・人工知能とは？定義・歴史・種類・仕組みから事例まで徹底解説

製造業におけるDX推進・AI活用の現状

製造業におけるデジタルトランスフォーメーション（DX）とAIの活用は、近年注目を集める領域ですが、その実現にはまだ多くの課題が残っています。特に、製造技能のデジタル化については、中小企業の間でその重要性が認識されているものの、多くの企業が取り組みに困難を感じています。

経済産業省による「2019年版ものづくり白書」によると、74.9%の中小企業が製造技能のデジタル化に取り組んでいるが、上手くいっていない、または取り組みたいが着手していないと回答しています​​。

また、2020年と比較して、DX関連の設備投資は約2倍の伸びを見せており、デジタル技術の活用に対する傾向は増加しています。しかしながら、導入・活用のノウハウが不足している現状があり、企業は既存人材への研修を実施してデジタル化に対応した人材不足に対応しようとしています。これらのデータは、製造業におけるDX推進とAI活用が進む中で、企業が直面している現実的な課題を浮き彫りにしています。

参照：経済産業省｜2023年版 ものづくり白書

製造業でAIを活用できる分野

製造業でAIを活用できる分野として、以下の4つです。

• 生産管理
• 産業ロボット
• 検品・品質検査
• 設備監視・メンテナンス

生産管理

製造業における生産管理は、商品を計画通りに効率よく生産するために必要です。AIの導入を活用することで、製造業では、需要と供給の最適化や多品種変量生産が可能になり、製品設計を含む完全自動化の実現が期待されています​​。

さらに、消費者行動や地理的特性、社会情勢などの要因を考慮した高度な生産計画が可能となり、生産に関わるすべての計画をより客観的、かつ精度高く行えるようになります。結果として、生産数の管理が向上し、サプライチェーン全体の最適化に貢献することが可能です。

AI予測について詳しく知りたい方は、以下の記事もご覧ください。
「AI予測とは？仕組みやメリット・デメリット、導入事例をわかりやすく解説」

産業ロボット

産業ロボットとAIの連携は、製造業における作業の自動化を推進しております。産業ロボットとAIの連携により、従来の人手による作業を、産業ロボットが担うようになりました。

産業ロボットは、在庫管理、仕分け作業、梱包、ピッキングなど、多様な作業を自動化する能力を持っています。従来の産業ロボットとは異なり、現在の産業ロボットは人間と協働しながら業務を進めることが可能で、製造現場の効率化に大きく寄与しています​​。

この技術の進展は、製造業における生産性向上だけでなく、労働力不足の解消や作業の安全性向上にも貢献しており、製造現場はより効率的なものへと進化を遂げています。

検品･品質検査

製造業における検品・品質検査プロセスは、AIが最も活躍しやすい領域の一つです。AIの画像解析技術を用いることにより、製造ライン上での不具合を高い精度で検知し、検品業務の正確性を大幅に向上させることが可能になります​​。

これまで、人による目視検査ではバラツキが避けられなかった検品作業も、AIを活用することで標準化が可能です。AIの精度の高い画像解析は、従来の方法では見逃されがちな微細な不良や、一貫性のないエラーの識別にも優れています。

設備監視･メンテナンス

AI技術を活用することで、機械の故障を事前に予測し、生産ラインの安定稼働を実現することが可能になります。具体的には、画像や音声データ、さらには過去の故障データをAIに学習させることで、将来的な機械の故障リスクやタイミングを予測できます。

これにより、機械の故障による生産ラインの停止や点検などのダウンタイムを減少させることができ、予防保全に大きく寄与します​​。

このようなAI技術の活用は、計画的なメンテナンススケジュールを可能にし、設備の長期的な健全性を保つことにもつながります。設備の故障を未然に防ぐことで、予期せぬダウンタイムを避け、全体の生産効率を向上させることが可能です。

製造業でAIを導入する3つのメリット

製造業でAIを導入するメリットは、以下の3つです。

• 人手不足への対応
• コストの削減
• 属人化の防止・技術継承の実現

人手不足への対応

AIが人間の行う業務を担うことにより、必要な人員を減らすことが可能になります。これにより、少ない人員でも業務をスムーズにこなせるようになるため、人手不足による生産力の低下を防ぐことができます​​。

さらに、AIを人手が必要な業務に導入することで、従業員を他の重要な業務に回すことが可能になります。そのため、企業全体での業務効率が向上し、大幅な生産性の向上が期待できます。特に、製造業においては、AIの導入による作業効率の向上や工数の削減が、人手不足を補い、全体的な生産効率を高める重要な要素となっています。

コストの削減

AIの導入による業務自動化は、製造業におけるコスト削減ができます。特に、作業効率の向上や工数の削減が、人件費の大幅な削減につながります。省人化や無人化により、従来は多人数で行っていた作業を少ない人員で効率的に行うことが可能になり、人材を他の重要な業務に適切に配置することもできるようになります​​。

また、AIによる高精度の需要予測を活用することで、製品の過剰生産や廃棄ロスを大幅に減少させることができます。例えば、相模屋食料株式会社は気象データを活用したAIによる需要予測を導入し、廃棄ロスを30%削減し、人件費や光熱費の削減にも成功しています。

参照：株式会社FAプロダクツ

このように、需要予測の精度向上は、バリューチェーン全体の効率化に貢献し、生産計画や在庫管理の最適化を実現しています​​。

属人化の防止･技術継承の実現

AIの導入によって、製造業における属人化の問題を解決し、技術継承をスムーズに行うことができます。特に従業員の高齢化や若い従業員の減少により、熟練工の技術を継承することが難しくなっています。この問題は、業務が特定の従業員に依存する属人化により、さらに複雑化しています。このような状況は、生産ラインの停滞や製品品質の低下にもつながるため、大きな課題となっています​​。

AIの導入により、熟練工などの技術を数値化・データ化し、AIに学習させることが可能になります。これにより、職人の退職や技術者の不足による技術喪失を防ぐことができます。

また、AIによる自動化によって作業効率が向上し、工数削減につながることで、人材の不足を補うことも可能になります。

製造業にAIを導入するときの課題

製造業にAIを導入するときの課題は、主に以下の2つです。

• 導入と運用にコストがかかる
• 責任の所在が不明瞭になりやすい

導入と運用にコストがかかる

Iを製造現場に導入する際には、一定のコストが必要です。具体的には、数百万円から数千万円の費用がかかるのが一般的で、補助金や助成金の利用が可能な場合もありますが、企業側での負担も避けられません。

さらに、AIの効果的な活用にはノウハウが必要です。成功事例がまだ多くないため、導入方法や成果の実現に関する不透明感があります。AIを学習させ、業務に最適化させるためには、AI技術に精通した人材が不可欠ですが、これが導入を妨げる要因の一つになっています。

また、デジタル化に対応した人材の不足があり、既存人員への教育が必要となっている現状があります​​。

責任の所在が不明瞭になりやすい

AI導入には責任の所在が不明瞭になるというリスクも存在します。

例えば、AI搭載型のロボットが事故を起こした場合、その責任の所在は法律で定められていないため、不明瞭になる可能性があります。このようなリスクは、AI導入を検討する前に十分に理解し、対策を講じる必要があります​​。

上記のような課題は、AI導入の際に慎重な計画と検討が必要であることを示しており、長期的な視点でのアプローチが求められます。

製造業でのAI活用事例5選

製造業におけるAIの活用事例として、以下の5つを紹介します。

• 需要予測に基づく自動発注
• 画像解析による現場の異常検知
• 生産の自動化
• 外観検査AIによる検品
• AI-OCRの活用で作業を効率化

需要予測に基づく自動発注

AIによる需要予測と自動発注システムの導入は、製造業における効率化とコスト削減を可能にします。需要予測に基づく自動発注は、気象データや売上データなどの様々な情報をAIに学習させ、より正確な販売予測を立てることが可能になります。

これにより、従業員が従来1日あたり約2時間を費やしていた発注作業が不要となり、大幅な時間削減と効率向上が実現しました。

さらに、AIを用いることで、発注作業を行えるようになるまでの教育期間も不要になります。従来、発注作業のために必要だった1年間の教育期間とそのコストが削減され、すぐに効果を発揮するシステムとして運用できるようになります。

画像解析による現場の異常検知

AIによる画像解析を活用することで、製造現場における異常検知が大幅に向上します。画像解析は、工場内の機器や生産ラインをリアルタイムで監視し、画像データを解析して異常を検知する仕組みです。

画像解析により、従来の目視検査では見逃されがちな微細な異常や、非定型的な問題も迅速に特定できます。

また、AIによる画像解析は、異常事態や事故の未然防止に大きく貢献します。例えば、生産ライン上での機械の故障、品質の問題、安全上のリスクなどが早期に検出され、迅速な対応が可能となります。

生産の自動化

AI技術の導入によって生産ラインや製造工程の全自動化が可能になり、生産性と品質が大幅に向上しています。AIによる自動化では、複雑な生産工程を高精度で制御し、人間の手による作業を最小限に抑えることができます。これにより、従業員はより高度な、または異なる業務に集中することができ、全体の効率が向上します。

さらに、AIによる生産の自動化は、安定生産と安定供給に直結します。自動化された生産ラインは、一貫性が保たれ、人為的なミスが大幅に減少します。

そのため、製品品質の一貫性が保たれ、顧客の信頼と満足度を高めることができます。また、自動化による生産の効率化は、市場の需要変動に迅速かつ柔軟に対応できるため、安定供給を実現する上でも重要な役割を果たします。

外観検査AIによる検品

外観検査AIは、問題のある製品の特徴をAIに事前に学習させ、生産ライン上で製品の外観を自動で検査し、異常のある製品を検知することが可能になります。

この方法により、従来人手で行っていた検査業務が大幅に削減され、検品工数の短縮が実現します。

さらに、人間の目による検査に比べて一貫性があり、疲労によるミスを減らすことができます。結果として、製品の品質が向上し、顧客満足度も向上するのです。

AI-OCRの活用で作業を効率化

AI-OCR（光学文字認識）の活用は、手書きによる品質記録、発注書、伝票などのドキュメントを手入力でデータ化する工数を大幅に削減します。AI-OCRは、手書き文字を高精度で読み取り、デジタルデータに変換することができます。

この技術による単純作業の自動化は、工数削減に直接的に貢献するだけでなく、従業員の精神的負担も軽減します。従来、時間を要し、繰り返し行われる作業による疲労や誤入力のリスクが軽減され、従業員はより創造的で価値の高い業務に集中できるようになります。

これにより、全体の生産性が向上し、従業員の満足度も高まるという二重の効果が得られます。

製造業のおすすめのAIサービス6選

製造業のおすすめのAIサービスは以下の6つです。

• 生産現場AIソリューション
• 攻撃型生産管理システム｢TPiCS-X｣
• 事故防止システム｢安全品質AIソリューション｣
• 製造の効率･高速化システム｢WALL｣
• 帳票業務システム｢帳票認識AI-OCRソリューション｣
• AI外観検査システム｢Observe AI｣

生産現場AIソリューション

製造現場の生産性と品質を両立する振動抑制AI、設備の停止を防ぐ予知保全AI、属人化を解消する生産条件最適化AIを活用して現場課題を解決します。課題の特定からAI適用の可能性検証を経た開発、運用まで一貫して伴走し、製造業DXを後押しします。

ツールの特徴

価格

参照：AISing Ltd.

攻撃型生産管理システム「TPiCS-X」

引用：TPiCS-X

TPiCS-Xは、変化する市場に対応するために、繰返生産や個別生産に特化した最新の生産管理システムです。製品の多様化に対応し、工場の負荷を自動的に平準化しスムーズな生産を実現します。

ツールの特徴

価格

参照：TPiCS-X

事故防止システム｢安全品質AIソリューション｣

引用：安全品質AIソリューション

エクシオグループ株式会社が提供する「安全品質AIソリューション」は、通信建設業で長年培った安全・品質をもとに安全品質AIソリューションをご提案します。

ツールの特徴

価格

参照：安全品質AIソリューション

製造の効率・高速化システム「WALL」

SUPWATが提供する「WALL」は製造業のエンジニアリングチェーンに生じる非効率や属人性の問題をAIの力で解決します。「製造業に特化した機能設計」「プログラミング不要」「サブスクリプションサービス」によりものづくりの現場の変革を支援します。

ツールの特徴

価格

帳票業務システム｢帳票認識AI-OCRソリューション｣

帳票認識AI-OCRソリューションは、当社のAI-OCRモジュールをお客さまごとに最適化カスタマイズすることで、フォーマットが多様な帳票の入力作業を自動化するとともに、蓄積データの参照/比較を可能にすることで、業務の効率向上に貢献します。

ツールの特徴

価格

AI外観検査システム「Observe AI」

Observe AIは、8K、4K画像やラインスキャンカメラにも対応しております。また、製造ラインにおいて製品の外観検査と寸法計測を瞬時に行い、良品・不良品を高い精度で判定します。多品種少量生産でも柔軟に運用が可能です。

ツールの特徴

価格

まとめ

AI技術の導入は、製造業において生産性の向上、コスト削減、品質保持に対して大きなメリットがあります。自動発注から異常検知、作業の効率化まで、AIはたくさんの分野で業務を効率的にしてくれます。

例えば、AIは労働集約型の作業を自動化することにより、人手不足問題を軽減します。また、AIによる高度なデータ分析は、生産性の向上やコスト削減に直結し、企業の競争力を高めることが可能です。

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AIsmiley編集部

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