2025.1.22

製造業でAIを導入する際に必要な3つの着眼点！現状・未来・課題を解説！

生産性を高めるため、製造業においてAIが導入される機会が増えています。

AI導入は不可避とされる一方、導入前に製造業の現状や描くべき未来、今後の課題を改めて認識する必要があります。

本記事では、以下の内容をまとめました。

・製造業におけるAIの導入と現状
・製造業がAIを導入することで切り開かれる未来とは
・製造業におけるAI活用の課題と展望

ぜひ最後までご覧ください。

製造業におけるAIの導入と現状

製造業においてAIを導入することにより、製造業内で競争力をつけていくほか、新たな価値を生み出すことが可能になります。

AIは品質管理、生産プロセスの最適化、予知保全など多岐にわたる分野で活用が行われています。

その一方、AIの導入には課題も多く、特にコストや既存のプロセスとの統合が大きなハードルとなっている状況です。

本項目では、製造業においてAIを導入する際に知っておきたい現状やAIの役割などをまとめました。

製造業が直面する現状とAIの役割

現状において、製造業はさまざまな課題に直面しています。

慢性的な人手不足を始め、物価高・コスト削減、品質の向上などが該当します。

より効率的かつ合理的に生産性を高めていくためにも、AIの活用は必須と言えます。

たとえば、AIを活用したデータ分析によって、生産ラインのボトルネックを特定し、生産効率を向上させるのに役立ちます。

また、AIは大量のデータから不良品を早期に検出することが可能であり、品質管理にも貢献するでしょう。

これらのAIの取り組みにより、製造業は従来の方法では達成できなかったハイレベルな効率化や、競争力の強化につなげられます。

製造業でのAI導入の例

実際に製造業においてAIを導入する際には、さまざまな方法があります。

具体的には、画像認識技術を用いた品質検査のほか、生産スケジュールの最適化もその1つです。

自動車産業を例に取ると、AIを活用することで自動車部品の欠陥をリアルタイムで検出することができ、不良品の流出を防げます。

AIを活用した予知保全は、設備の故障を未然に防げるほか、生産ラインの停止を最小限に抑えられます。

AIは人間の能力ではカバーしきれない部分までカバーできるため、ポテンシャルを最大限に発揮できる仕組みを構築できれば、無限大のポテンシャルをもたらすのです。

AI導入による製造プロセスの効率化

AIの導入は、製造プロセスの効率化にも大きく貢献しています。

AIを活用したロボットの場合、人間が行うには困難な精密作業を、高い精度で行えます。

また、AIがデータをリアルタイムで分析することで、生産計画の最適化が可能となり、無駄なコストや時間の削減が可能です。

もちろん人間も精密作業は行えますが、慢性的な人手不足だけでなく、疲労などさまざまな要素からヒューマンエラーが起きる可能性があります。

そもそもロボットはメンテナンスさえしっかりと行えば、エラーを起こしにくく、ロボットを操るAIが優れていればハイパフォーマンスを継続的に保てるのです。

他にも、AIによる需要予測では適切な在庫管理と生産量の調整を可能にし、リソースの有効活用を実現します。

こうしたAIの活躍により、製造業の企業は競争力をつけながら持続可能な運営を行えるようになります。

製造業がAIを導入することで切り開かれる未来とは

AI技術の進化は、製造業に新しい可能性をもたらしています。

特に、近年注目されているスマートファクトリーの実現やデータ駆動型の意思決定プロセス（DDDM）の導入は、製造業の在り方を根本から変える可能性があると言えるでしょう。

本項目では、AIがもたらす未来の製造業の姿について解説します。

スマートファクトリーとAIの関係

近年注目されるものにスマートファクトリーがあります。

スマートファクトリーはAI技術やIoTなどで実現される次世代の工場モデルです。

スマートファクトリーでは、センサーやIoTデバイスから得られるデータをAIがリアルタイムで分析し、生産ラインの状況を最適化します。

AIの積極的な活用により、人間が介在する範囲を最小限に抑えつつ、生産性の最大化が可能となります。

また、AIが異常を素早く検知することで、万が一トラブルが発生しても復旧までの時間を短縮できるのです。

AIが持つこれらの特徴により、スマートファクトリーは効率性と柔軟性を兼ね備えた未来型の製造拠点となり得ます。

データ活用と製造業の飛躍

AIを活用したデータ分析によって、製造業に対して飛躍的な成長をもたらします。

これまでは膨大なデータを人間が分析するのは時間がかかっていましたが、AIが処理することで、精度の高い予測や意思決定が可能となります。

需要予測の精度を高めていくことで、過剰在庫や欠品リスクを軽減できるでしょう。

また、データに基づく形で生産プロセスを改善させていくことにより、無駄を削減し、コスト効率の向上を実現できます。

積極的なデータ活用によって、製造業はより競争力のあるビジネスモデルを構築することが可能となるのです。

人間とAIが手を取り合っていく新しい働き方

AIが普及することで、人間がいなくても成立するような印象を抱く方がいるかもしれません。

しかし、人間とAIが手を取り合っていく新しい働き方が可能であり、必ずしもAIの普及で人間が不要になるわけではないのです。

AIはデータ分析や自動化などが得意とされていますが、人間はクリエイティブで付加価値の高い業務に長けています。

お互いが持つ強みに専念する中で、生産性を高めていけます。

AIがデータ分析を行い、その分析を基に人間が生産プロセスの改善を決断し、実行に際してAIを活用したロボットで自動化を行うようにすれば、お互いの長所が活かされるでしょう。

AIと人間が相互に補完し合う関係こそが、製造業の未来をより豊かなものにしていくと言えます。

製造業におけるAI活用の課題と展望

AIの導入は多くのメリットをもたらすことは明らかです。

しかしながら、AI導入による課題が存在するのも事実です。

導入にお金がかかるほか、導入に向けて技術的なハードルなど、乗り越えなければならない問題は多いと言えます。

本項目では、製造業におけるAI活用の課題と展望をまとめました。

AI導入にかかる初期投資

製造業でAIを導入するに際して最も懸念されるのはコストです。

AIの導入までに、ヒアリングやコンサルティングのほか、プロトタイプの作成やモデルの構築、システム開発などプロセスが多岐にわたります。

実際に導入するまでに最低でも数百万円、規模によっては数千万円になることもあります。

初期投資が高額であるため、どのようにして回収を目指していくかが大きな課題となり得るのです。

そのため、段階的な導入を目指すケースや最初のスタートを小さくする「スモールスタート」が効果的とされています。

スモールスタートによってAIの効果を測定して具体的な成果を示してから、本格的な投資を行うことで周囲の理解を得られます。

いきなり本格的な導入をするよりも、段階的にAIへの切り替えを目指す方が効率的と言えるでしょう。

技術的ハードルとその解決策

AI技術の導入には、専門知識や既存システムとの統合が求められることから、技術的ハードルが高いとされています。

最近になってクラウドベースのAIソリューションなど、技術の革新が進んできたことにより技術的なハードルは下がりつつあります。

円滑にAI導入を行う際には、外部の専門家との連携も欠かせません。

自社ですべてを担う必要はなく、時に外部に助けを求めるような形で、技術的なハードルを克服できます。

まとめ

製造業でライバルに打ち勝つにはAIの導入が不可避であると同時に、AIをいかに有効活用できるかが勝負のポイントになる可能性があります。

単に導入すればいいのではなく、AIをどのように活用してどんな成長を描くのかが重要です。

現状や課題を認識し、いかにAIを使って未来を描けるかが大切です。