「生産性を上げたい、でもリソースは限られている」と、製造業の現場でジレンマを抱えている方も多いのではないでしょうか。製造業における人手不足や技術継承の難しさといった課題を解決する手段として、AIが注目されています。本記事では、AIを導入することで得られるメリットや導入前の注意点、具体的な事例などを解説します。
目次
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AI導入が進む製造業の背景と必要性
製造業においてAIの導入は、どのような役割を担っているのでしょうか。背景や必要性を解説します。
●1. 労働力不足への対応
日本の製造業では、少子高齢化による労働力不足が深刻な問題となっています。2065年には15～64歳の生産年齢人口が約4,500万人減少と見込まれる一方で、老年人口（65歳以上）の割合は人口の4割にまで高まる（※1）と想定されています。加えて、製造業において若年就業者数は減少、高齢就業者数が増加しているものの近年はほぼ横ばいで推移（※2）していることも考えると、人材の確保はますます難しくなると予想されるでしょう。そのため、限られた人員で効率的に生産を維持するための対策が急務です。
この人手不足の課題に対して、AIが重要な役割を果たします。AIによるロボットや自動化システムの導入は、単純作業を自動化することで生産性を高め、人員リソースの削減を実現できます。また、AIであれば特に夜間や繁忙期といった時期や時間にかかわらず生産能力を維持でき、24時間体制での稼働も現実的な選択肢となります。生産年齢人口の減少が進む中で、AIによる効率化と自動化は、製造業において事業継続のための重要な要素であると言えるでしょう。
参照元：※1内閣府│人口減少と少子高齢化（PDF）
参照元：※2出典：経済産業省 厚生労働省 文部科学省│2024年版 ものづくり白書（PDF）
●2. 技術継承と属人化の防止
熟練技術者の高齢化や退職に伴い、製造現場では技術継承の問題が深刻化しています。多くの企業では、特定の技術やノウハウが個々の従業員に依存しており、いわゆる「属人化」が進んでいます。この属人化は、生産ラインの停止や品質のばらつきを引き起こす要因の１つです。
AIは、この技術継承の問題を解決するツールとして注目されています。熟練工の持つ高度な技術をデータ化し、AIに学習させることで、従業員が持つノウハウをデータとして蓄積できるためです。また、AIを活用することで、特定の作業に依存しがちな従業員の配置を見直すことができ、属人化の防止にもつながります。
●3. 競争力の強化
グローバル化の進展により、製造業は国内外での競争が激化しています。競争力を維持し、さらには向上させるためには、効率的な生産体制を築くことが必要です。ここでもAIは、大きな役割を果たします。
AIは、需要予測や生産計画の最適化においても強力なツールです。例えば、市場動向を基にしたAIによる需要予測は、過剰生産を防ぎ、廃棄ロスを減少させる効果があります。
また、AIは製品の品質管理においても活躍しています。リアルタイムでのデータ収集と分析を通じて、製品の不良を未然に防ぐことが可能です。結果的に製品の信頼性や顧客満足度の向上にも寄与します。AIによる品質管理システムは、企業のブランド価値を高め、市場での競争力を一層強化できるでしょう。
製造業でAIを導入するメリットと成功事例
製造業におけるAI導入は、生産効率の向上やコスト削減、品質管理の強化に加えて、労働環境の改善や人材の有効活用にも貢献します。ここでは、AI導入の具体的なメリットについて、3つの視点から解説します。
●1. 生産性の向上とコスト削減
AIの導入は、製造業の生産性向上に大きな影響を与えます。AIを活用した設備やロボットは24時間体制で稼働できるため、作業が人間の労働時間に制約されません。結果、生産効率が大幅に向上し、納期の短縮やラインの稼働率向上につながります。
さらに、AIは需要予測においても高い精度を発揮します。過去の販売データや市場のトレンドを基にしたAIによる分析は、過剰な在庫や生産過多を防ぐため、在庫管理の効率化が可能です。
また、AIによる自動化は人件費削減にも貢献します。従来、多人数で行っていた作業がAIで自動化されることで、少人数でも効率的な生産が可能となり、余剰人員をほかの重要な業務に充てられます。全体的な業務の効率が向上するため、コスト削減にもつながるでしょう。
●2. 品質の向上と安定化
AIは品質管理においても重要な役割を果たします。AIによる外観検査システムは、目視では発見しにくい微細な欠陥を検知するため、製品の品質を均一に保てます。不良品の出荷やリコールのリスクが軽減され、ブランド価値の向上につながるでしょう。
さらに、AIは生産プロセス全体をリアルタイムで監視し、異常が発生した場合に即座に対応できます。ラインの停止や生産ミスを未然に防止できるため、安定した品質管理が実現します。
●3. 労働環境の改善と人材の有効活用
AIの導入は、従業員の労働環境を大幅に改善します。特に、危険を伴う作業や反復的な作業をAIに任せることで、従業員の安全性が向上し、作業負担が軽減。労働災害のリスクも低減でき、従業員がより安全に働ける環境が整えられる点がメリットです。
また、AIは人材育成にも貢献します。熟練技術者の技術をデータ化した教育システムにより、若手従業員が効率的に技術を習得できる環境が整います。熟練工の退職に伴う技術継承のリスクが軽減され、企業全体の技術力の維持につながるでしょう。
このように、AIの導入は単に作業の自動化を進めるだけでなく、従業員が働きやすい環境を提供する重要なツールと言えるでしょう。
●具体的な成功事例
ここでは、製造業にAIを導入した成功事例を2つご紹介します。
トヨタ自動車株式会社
トヨタ自動車株式会社は、磁気探傷検査の自動化を目指して「WiseImaging（ワイズイメージング）」を導入しました。AIによる画像検査によって見逃し率が32%から0%に、過検出率は35%から8%に減少し、検査の精度が大幅に向上しました。また、検査工程における人員リソースも4名から2名に削減され、省人化と生産性の向上が実現しています。
参照元：株式会社シーイーシー│導入事例 トヨタ自動車株式会社（PDF）
株式会社ダイセル
株式会社ダイセルは、AIを活用した「自律型生産システム」を開発し、プロセス型製造現場の生産効率を向上させました。このシステムは、生産量やコストをリアルタイムで予測して設備のより適切な運転条件を導き出し、設備トラブルとなり得る予兆を検知する機能を備えています。生産システムの最適化によって、年間で約100億円のコスト削減が見込まれています。
参照元：株式会社ダイセル│「自律型生産システム」を開発（PDF）
製造業でAIを導入する際の注意点と課題
製造業においてAIを導入することで生産性の向上や効率化が期待される一方で、導入に失敗してしまうケースもあります。AI導入に際して注意すべきポイントついて解説します。
●目的の明確化
AI導入に失敗する理由の1つとして、導入の目的が曖昧であったり、プロジェクト途中で目的が変わってしまったりするケースが挙げられます。そのため、AI導入の成功には、「目的の明確化」が欠かせません。
目的を明確にする際には、工場全体の生産性向上や業務プロセスの短縮、品質管理の改善など、具体的な効果を見据える必要があります。AIはその性能を最大限に発揮するために大量のデータと適切なアルゴリズムが必要となるため、目的をしっかりと定め、それに応じたデータの収集やツールの選定を行いましょう。
●データの質と量の確保
AI導入における重要なポイントの2つ目は、「データの質と量の確保」です。AIは膨大なデータを学習し、それを元に予測や分析を行うため、質の高いデータを十分に確保できなければ、AIのパフォーマンスは期待どおりに発揮されません。加えて、AIの学習に使うデータの量も結果に大きな影響を与えます。AI導入を成功させるためには、必要なデータが十分な量と質で収集されているかどうかを事前に確認し、適切なデータ収集の仕組みを整備することが大切です。
●現場との連携
AI導入の際には、現場との連携も忘れてはいけない要素です。AI技術がいかに優れていても、実際に現場で活用できなければその効果は限定的です。経営層がAIの導入を進める際には、現場の担当者がAIを十分に理解し、実際の業務で適切に活用できるような体制を整えることが求められます。
現場の理解が不足している場合、AIの導入後に運用がうまく進まなかったり、データの収集が不十分になったりする恐れがあります。そのため、現場の協力を得るための教育や研修を行い、AIを使いこなせる人材を育成することが大切です。また、導入後も継続的なサポートを行うことで、AIの効果を最大限に引き出せる環境を整えましょう。
製造業でAIを導入する際のポイント
せっかく新しい技術を導入するなら、是非とも成功させたいものです。AI導入のポイントを紹介します。
●目的とシステムの明確化
AI導入において最も重要なステップは、導入の目的とシステムを明確にすることです。AIの導入が成功するかどうかは、課題や目的が明確に設定されているかに大きく依存します。例えば、「どの作業を効率化したいのか」「どのような成果を得たいのか」を具体的に定めなくてはいけません。AIは万能ではなく、学習方法や適用範囲によって成果が大きく異なるため、目標設定をしっかり行うことで、無駄な時間やリソースの浪費を防ぎます。また、AIをどのシステムに統合するか、業務フローにどのように組み込むかも事前に計画することが重要です。
●データの準備と分析
AIの性能はデータの質と量に大きく依存しています。製造業でAIを導入する場合、機器やセンサーから得られるデータを活用することが一般的ですが、そのデータが適切に準備されていなければAIは正確に機能しません。AIに必要なデータの種類、量、そして品質を確認し、適切な形式でデータを提供できるかどうかを事前に検討しましょう。また、既存のデータにバイアスや不備がないかを確認するためのデータ分析も必要です。AI導入前にこれらの準備を怠ると、導入後に期待どおりの結果が得られない原因になります。
●PoC（概念実証）の実施
AIを本格的に導入する前に、PoC（概念実証）を実施しましょう。これは、小規模なプロジェクトでAIを試してみて、実際にどのような効果が得られるかを確認するフェーズです。PoCを行うことで、理論上のプランが実際の業務にどう影響するのかを把握でき、実際の運用における課題を事前に発見できます。また、AIの限界や期待していた成果とのギャップを把握するためにも重要です。特定の生産ラインの一部でAIを導入し、運用結果を見ながら全体導入の是非を判断すると良いでしょう。
●現場でのAI運用の準備
AI導入を成功させるためには、現場との連携が欠かせません。AIが効率的に運用されるためには、現場のスタッフがAIを使いこなし、AIと人間の業務をどのように分担するかを事前に決定する必要があります。現場の声を反映しながら、システムの改善や運用体制の整備を進めることも重要です。現場がAIをスムーズに活用できるよう、トレーニングやマニュアルの整備、明確な運用ルールの策定を行うことで、現場の混乱を防げるでしょう。
●導入後のモニタリングと改善
AI導入後も、定期的なモニタリングと改善は欠かせません。導入初期には、予想どおりの効果がすぐには現れないことが多いですが、それを基にシステムを改善していくことが必要です。AIの性能や業務効率を定期的に評価し、必要に応じて調整や再学習を行います。特に、短期間の効果だけにとらわれず、長期的な視点で業務改善を見据えた評価を行うことが大切です。数ヶ月単位ではなく、年単位で効果を検証し、持続的な改善を目指しましょう。
製造業でAI導入を成功させるための重要なポイントまとめ
製造業におけるAI導入は、生産効率や品質の向上、労働環境の改善など多くのメリットをもたらすことを紹介しました。AIの導入には、明確な目的の設定、そしてそのためのツールの選定や開発が重要です。しかし、自社に合うAIシステムやツールは何がいいのか、開発してもらうならどこに頼めばいいのかという疑問を抱く方もいるでしょう。そのお悩み、ビジネスマッチングサービス「発注ナビ」へぜひお問い合わせください。
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