製造業でのAI活用の課題とは？成功事例からおすすめのツールを紹介

近年、製造業におけるデジタルトランスフォーメーション（DX）やAIの活用が加速していますが、その実現には依然として多くの課題が存在します。経済産業省の「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ものの、十分に成果を上げられていない、または着手に至っていないと回答しています。

一方で、2020年と比較してDX関連の設備投資は約2倍に伸びており、デジタル技術の重要性はますます高まっています。しかし、導入や運用のノウハウ不足、人材育成の遅れが課題として浮き彫りになっています。

本記事では、こうした製造業が直面する課題に対し、AI導入の成功事例や解決につながるツールを紹介し、現場の効率化と生産性向上に向けた具体的なヒントをお届けします。

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製造業が抱える課題とAI活用の重要性

2025年には日本の製造業において、労働人口の減少や設備の老朽化が深刻化し、生産性の維持が大きな課題になると予測されています。加えて、社会情勢の急速な変化に対応しきれない企業も増えています。
これらの問題を解決するためにAIの活用が不可欠です。ここではその重要性について以下の観点より解説します。

• 製造業の労働人口の減少
• 社会情勢の変化が激しい
• 既存設備の老朽化で生産性が低下

製造業の労働人口の減少

製造業では、少子高齢化の影響で労働人口の減少が続いています。特に技能を持つ熟練労働者の退職が増え、新たな人材の確保が難しくなっています。
その結果、生産現場の人手不足が深刻化し、作業効率の低下が課題となっています。

社会情勢の変化が激しい

近年、自然災害や地政学リスク、パンデミックなど、社会情勢の変化が激しくなっています。その影響で、サプライチェーンの混乱が頻発し、原材料の調達遅延やコスト増大が製造業の安定稼働を阻害しています。
AIを活用した需要予測やサプライチェーン管理の最適化が求められています。

既存設備の老朽化で生産性が低下

多くの製造業では、既存の設備が老朽化し、故障や稼働率の低下が発生しています。これにより、生産性が低下し、メンテナンスコストも増加しています。
AIを導入することで、設備の稼働状況をリアルタイムで監視し、予知保全を実施することで生産性の維持・向上が可能です。

製造業のAI活用における現状の課題

製造業におけるAI活用は、生産効率の向上やコスト削減に貢献する一方で、導入にはいくつかの課題が存在します。これらの課題を理解し、適切な対策を講じることが重要です。

ここでは以下のポイントにフォーカスして解説していきます。

• AI人材の採用
• AI活用による情報漏洩リスク
• AI導入時のコスト増加

AI人材の採用

AIを効果的に活用するには、専門的な知識やスキルを持つ人材が必要です。しかし、AI人材は需要が高く、他業界との競争も激しいため、製造業では人材確保が難しくなっています。加えて、既存従業員のリスキリングも課題の一つです。

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AI活用による情報漏洩リスク

AI導入により、膨大なデータが収集・解析されるようになりますが、その過程で情報漏洩リスクが高まります。特に、機密性の高い生産データや顧客情報が漏洩した場合、企業の信用失墜や事業停止の可能性もあるため、セキュリティ対策の強化が不可欠です。

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AI導入時のコスト増加

AIは長期的に見ると業務効率化やコスト削減を実現しますが、導入時にはシステム構築やインフラ整備に高額なコストがかかります。さらに、運用・保守にも一定のコストが発生するため、初期投資の回収には中長期的な視点が求められます。

製造業でAIを活用できる主な4つの分野

製造業においてAIの導入は、生産性の向上や業務効率化に大きく貢献します。特に以下の4つの分野でAI活用が進んでいます。それぞれ詳しく見ていきましょう。

• 生産管理の効率化
• 産業ロボットによる作業の自動化
• 検品や品質検査の精度向上
• 設備監視・予防メンテナンス

1. 生産管理の効率化

AIを導入することで、生産スケジュールの最適化や工程の自動管理が可能になります。
過去のデータを基に需要予測を行い、適切な生産計画を立てることで無駄を削減し、リソースを最大限に活用することができます。

2. 産業ロボットによる作業の自動化

産業ロボットにAIを組み合わせることで、単純作業や危険な業務を自動化することが可能です。
AIがリアルタイムで状況を判断し的確な動作を行うことで、生産効率が向上し、人的ミスを削減できます。

3. 検品や品質検査の精度向上

AIを活用した画像認識技術により、製品の検品や品質検査の精度が飛躍的に向上します。
従来の目視検査に比べ、AIは微細な不良品も高精度で検出可能なため、品質向上と不良品の削減が実現します。

4. 設備監視・予防メンテナンス

AIを用いた設備監視システムにより、設備の稼働状況をリアルタイムで把握し、故障の予兆を検知できます。
予防メンテナンスを適切に行うことで、突発的なトラブルを防ぎ、生産ラインの稼働率向上とコスト削減につながります。

製造業におけるAI導入のメリット

AIの導入は製造業におけるさまざまな課題を解決し、業務改善や生産性向上に寄与します。主なメリットは以下の通りです。

• 人手不足への対応と作業負担の軽減
• コスト削減と業務効率化
• 属人化の防止と技術継承

人手不足への対応と作業負担の軽減

AIは人間が行っていた業務の一部を担うことができるため、必要な人員を減らし、人手不足への対応が可能です。
また、単純作業や重労働を自動化することで、従業員の作業負担を軽減し、より高度な業務へリソースを集中させることができます。

コスト削減と業務効率化

AIの導入により、業務自動化や最適化が進むことで無駄な工程が削減され、コストの削減が実現します。
特に、生産ラインの効率化やエネルギー使用量の最適化により、大幅な業務効率化が可能です。

属人化の防止と技術継承

AIを活用することで、熟練技術者の知識やスキルをデータ化・システム化し、属人化を防止できます。
技術の継承がスムーズに進み、業務標準化や新たな人材への教育も効率化されるため、長期的な技術力の維持・向上につながります。

製造業でのAI活用成功事例

AIの導入により従来の人手や時間が必要だった作業が効率化され、製造業の現場全体の生産性向上が実現されています。ここでは、以下、製造業でのAI活用成功事例についてご紹介します。

• 生成AIの活用で製品の問い合わせ工数を8割減少
• 需要予測AIで在庫過多や欠品を改善
• ナレッジ活用にAIの導入で品質関連の損失コスト削減
• AI自動カットロボットによる完全自動化に成功
• 生産計画の作成工数を10分の1に削減

生成AIの活用で製品の問い合わせ工数を8割減少

AI技術を導入し、オペレーターが行う製品に関する問い合わせ対応を自動化したことで、工数が8割削減されました。具体的には、AIが問い合わせ対応の内容を自動生成し、やり取りを要約して記録作成の時間を短縮しました。この導入により、オペレーターの顧客対応や記録作成にかかる時間が大幅に削減され、業務効率が向上しました。

上場企業水準の安全性・技術力を提供「JAPAN AI」

製造業のAI活用において課題となるセキュリティや運用のハードルを、「JAPAN AI」は高い技術力と安全性で解決します。「JAPAN AI」は、複数のAIモデルに対応し、データ連携や高精度な検索技術を提供するプラットフォームです。特にセキュリティ面では、上場企業水準の基準を満たし、重要データを安全に管理できます。

また、専門サポートが導入から運用まで無償で支援し、独自開発の高性能な自然言語検索技術（RAG）により、高精度な回答を実現しています。業界最安値水準のコストで、伴走型の支援を提供する点も大きな強みです。製造業におけるAI導入の課題を解決し、安全性・技術力・伴走力を兼ね備えた「JAPAN AI」は、現場業務の効率化と生産性向上に貢献します。

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需要予測AIで在庫過多や欠品を改善

製造業では、在庫過多や欠品が発生することで業務効率が低下する課題があります。AIを活用した需要予測ツールを導入することで、これらの問題が改善されました。

従来の出荷予測は統一性がなく、多拠点の管理に手間と時間がかかっていました。しかし、ノーコードの予測AIツールを導入し、社内システムのデータのみを学習させた結果、従来よりも高精度な予測が可能となりました。この取り組みにより、在庫の最適化が進み、欠品リスクの低減や業務効率の向上が実現されています。

ナレッジ活用にAIの導入で品質関連の損失コスト削減

製造業において、品質関連の損失コストは大きな課題です。AIを導入し、過去の案件履歴や不具合要件、技術ドキュメントなどを学習させることで、これらの問題が解決されました。AIは熟練者の暗黙知を活用することで、解釈違いの防止や属人化の解消、トラブルの再発防止に貢献しました。

その結果、品質関連の損失コストが削減され、業務効率化と顧客満足度の向上が実現されています。

AI自動カットロボットによる完全自動化に成功

製造現場ではAIを活用することで、従来の人手作業を完全に自動化する事例が出ています。野菜のカット作業にAI技術を搭載した自動カットロボットを導入し、不定形な対象物でも精度の高い処理が可能になりました。

このロボットは画像処理機能を活用し、レタスの外観から芯の位置を判断して適切にカットします。従来、人手で行っていた作業が完全に自動化され、必要人員が8人からゼロになりました。さらに、従来のロボットよりもカット精度が向上し、可食部の廃棄量削減にも成功しています。

生産計画の作成工数を10分の1に削減

製造業において、生産計画の作成には多大な労力と時間がかかることが課題となっていました。AIを活用した生産計画の最適化システムを導入したことで、作成工数を従来の10分の1に削減することに成功しました。

このシステムでは、AIが複雑な生産条件や多様なニーズを考慮し、効率的で安定した生産計画を短時間で作成します。さらに、精度の高い年間計画も迅速に立案できるため、将来の需要を予測し、安定的な供給を実現しています。

製造業向けのおすすめAIツール3選

製造業におけるAI活用は、需要予測や生産管理、品質向上の分野で大きな成果を上げています。しかし、導入にあたっては自社の課題や生産形態に合ったツール選定が不可欠です。ここでは、製造業での課題解決に役立つおすすめのAIツールを3つご紹介します。

AIチャッボット：JAPAN AI CHAT

JAPAN AI CHATは、製造業向けに特化した生成AIプラットフォームであり、自然言語による高精度な回答が可能です。複数の大規模言語モデルをワンクリックで切り替えられる「マルチLLM対応」機能や、ExcelやPDFをはじめとする多様なデータ連携が容易に行える機能が特徴です。

さらに、プロンプトテンプレートを活用することで、誰でもAI活用ができる点も大きな強みです。専任サポートが無料で提供されるため、AIの導入が初めての企業でも安心して利用でき、業界最安値水準の価格設定でコストパフォーマンスにも優れています。

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事故防止システム：安全品質AIソリューション

安全品質AIソリューションは、通信建設業での豊富な実績を背景に開発された製造業向けAIツールです。AIを活用して作業現場の安全設備や装具の状態を自動点検し、事故を未然に防ぐ「安全AIソリューション」と、施工不良や劣化状態を精度高く検知する「品質AIソリューション」を提供します。

これにより点検・検査工数を50％削減する効果が実証されており、作業効率と精度の向上を同時に実現します。

生産管理システム：TPiCS-X

TPiCS-Xは、多様な生産形態（量産、少量多品種、一品受注生産）を1つのシステムで管理できる高度な生産管理ツールです。柔軟なf-MRP機能や製番管理システムを活用し、需要変動や急な受注にも迅速に対応する計画を立案できます。生産進捗や工程管理を可視化し、Excelベースの帳票カスタマイズ機能により業務効率化も図れます。

また、多言語対応により海外工場やグローバル展開を支援する点も特徴です。製造業の生産性向上と効率化を強力にサポートするシステムです。

製造業でAI活用における課題のまとめ

製造業においてAIを活用することで、問い合わせ対応や生産計画、品質管理の自動化・効率化が進み、多くの成功事例が生まれています。しかし、現場ではまだAI導入に伴う運用の難しさや人材不足、セキュリティの課題も残されています。

こうした課題を解決し、業務全体を効率化するためには、FAQ資料の作成や製品問い合わせの効率化が重要です。特に「JAPAN AI」は、独自の技術力と高いセキュリティ環境を活かし、データ連携や自動応答システムの導入を支援します。「JAPAN AI」を活用することで、製造業の現場が抱える課題を根本から解決し、業務の効率化と生産性向上を加速させることが可能です。