製造業にAIの導入が必要な理由は？具体的な活用事例とメリットを解説

AIは製造業の人手不足問題をはじめとした課題を解決し、生産性を上げるツールとして注目を集めています。AI導入を検討し始めたものの、難しいと感じる方もいるのではないでしょうか。

この記事では、製造業にAIが必要な理由、導入のメリット、方法と活用事例を解説します。最後まで読むことで、AIの導入に必要な基礎知識を習得できるでしょう。

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製造業のAI導入は進んでいる？

AIは、業務効率化やコスト削減などに役立つシステムです。製造業でも積極的にAIを導入する動きがあり、導入率も増えています。ここでは、AIの基礎知識と製造業の導入率を紹介します。

AIの基礎知識

AIは、人工知能を意味する「Artificial Intelligence」の略称です。人間の脳に代わり、コンピューターシステムが知的な作業を実現します。

一般的にAIと呼ばれるのは、大量のデータから学習モデルを作成し、そのモデルから判断や予測、最適解を出すプログラムです。しかし、明確な定義はありません。

製造業でのAIは、モノをインターネットに接続するIoTや、インターネット上で分析・解析を担うCPSと強い関わりがあります。AI・IoT・CPSを取り入れた工場の完全自動化も進んでいます。

製造業のAI導入率

2021年にGoogle Cloudが発表した調査では、国内の製造業におけるAI導入率は約50％です。新型コロナウイルス感染症により、AIやクラウドなどの導入が増加したと考えられています。

また、IDC Japanの調査によると、2021年~2026年の国内AIシステム市場年間平均成長率は24％で推移し、2026年には8,120億9,900万円もの規模になる予想です。

製造業にAIが必要な理由

経済産業省のDX推進に伴い、DXの実現手段としてAIの導入が進んでいます。製造業のAI市場規模も年々増加し、多くの企業が積極的に導入を始めていますが、どのような理由から導入しているのでしょうか。

ここでは、製造業がAIを必要とする3つの理由を紹介します。

労働者が不足している

内閣府の『令和5年版高齢社会白書』によると、日本の総人口に占める65歳以上の高齢者数は、2022年10月時点で3,624万人となり高齢化率は29.0％にも上ります。一方、同時期の15歳~65歳までの生産年齢人口は7,421万人で、総人口の59.4%です。今後も総人口と出生数の減少が続く見込みで、生産年齢人口の増加は期待できません。

労働力の確保が厳しさを増すと、企業はビジネスを維持するために生産性の向上が必要です。AIが得意とする領域では省人化し、創造性の高い仕事に人材を割り振るなどの工夫が不可欠です。

技術が継承できていない

従業員の高齢化や業務の属人化によって、技術の継承が困難な現場もあります。

製造業において、技術は何よりも重要です。若い従業員が減ると熟練の技術を継承する人がいなくなり、事業が継続できなくなる可能性もあります。

また、人手が不足していると技術を継承する時間が確保できません。ベテランの従業員が作業を続けることによって業務が属人化し、さらに技術の継承が難しくなります。属人化は、ボトルネックによる業務の停滞や製品の品質にも関わるため、大きな課題です。

競争が激化している

AIやIoTの技術発展とグローバル化による経済成長により、企業間での競争が激化していることも理由のひとつです。

すでに、大手企業ではAIやIoTの導入によって生産性の向上やコストの削減を図り、グローバルでのニーズを拡大しています。グローバル化に対応できていない企業との格差が生まれ、経済環境の不安定化が発生しています。

製造業の事業成長には、AIの導入が必要不可欠です。

製造業で役立つAIの種類

製造業ではAIを活用できる領域が幅広くあり、製造する商品によっても変わります。自社での活用方法が想像できないこともあるでしょう。ここでは、製造業で共通する作業領域を中心に、事業の生産性向上に役立つAIの代表例を5つ紹介します。

需要予測

製品需要の正確な予測は、欠品による販売機会の損失を避け、余剰在庫を抱えないための重要な要素です。過去の取引データ、天候など売り上げに影響する要因の情報を解析し、統計的手法を用いて需要を予測します。

人間による需要予測は、経験や属人的スキルに依存します。その点、AIは需要の変動要因を定量的に分析して高精度の需要を予測でき、発注業務の標準化による属人化の排除も可能です。

在庫管理

在庫管理の最適化にもAIが役立ちます。在庫管理の主な目的は、適正な在庫を持ち必要なときに必要な分だけ顧客に届けること、無駄な在庫を避けてコストを削減することの2つです。

在庫管理に必要な作業は多様で、事業規模が大きく、取り扱う商品が多いほど複雑になります。AIが在庫状況を監視し、最適なタイミングでの発注提案、在庫水準の最適化などを担うことで生産性の向上を図れます。

検品

品質の確保は重要な要素です。商品に傷がないか、数量は合っているかなどの検品は、これまでひとつひとつ人間が行っていました。この場合、時間と労力だけでなく、見落としなどのミスへの対処も必要です。

商品の画像から外観などをチェックできるAIの登場により、検品作業が自動かつ高速で行えるようになりました。人件費の削減だけでなく、ミスの低減によるコスト削減にもつながります。

設備メンテナンス

製造設備のメンテナンスは、事業を継続するために必要な作業です。設備が故障して製造を停止する前に異常を検知できれば、影響は最小限に抑えられます。担当者の経験に依存している企業では、検査や管理に多くの時間と労力が必要です。

設備の稼働状況や故障などをAIモデルが学習し、故障を検知・予測するシステムがあります。このシステムを使えば設備の状態を24時間365日監視でき、メンテナンス業務を効率化できます。

産業用ロボット

製造工場での生産性向上を目的に、産業用ロボットを導入している企業もあります。省人化、コスト削減、品質の安定化など、さまざまな面でロボットは役立ちます。

ロボットはさまざまなセンサーからの情報を基に、状況に応じて細かい制御が必要です。AIを活用すると、ロボットの学習済みデータと既存の物理モデルの組み合わせで高精度の補正ができ、組み立て時間の短縮につながります。

製造業でAIを活用するステップ

AIを業務に組み込むまでには、5つのステップがあります。

1.人的リソースの確保とチームの結成
2.企画・構想
3.PoC
4.実モデルの開発
5.実運用

AIの導入に向けて専門チームを結成し、AIで解決したい課題や目的を明確化した後、PoC（Proof of Concept：概念実証）に進みます。

PoCで重要なのは、センサーからの出力データ収集と、課題解決に最適なAIモデルの選択です。試験的なモデルを用意し、実際のデータでモデルをチューニングしながら精度向上を図ります。

試験モデルを改良して実モデルを開発した後は、製造現場での精度検証です。基準を満たしていると判断できれば、実運用を開始します。

製造業や工場でのAI活用事例

製造現場では、さまざまな業務や工程でAIの活用が進んでいます。製造工場といっても、製造する製品や規模によって業務内容や設備はさまざまです。ここでは、6つのAI活用事例と、具体的な活用法や効果を解説します。

最適生産の自動立案システム

冷凍食品を製造・販売する株式会社ニチレイフーズでは、AIを使って生産計画の自動立案を実現しています。

機械学習と数理最適化を活用したAIモデルを構築し、経験が豊富なベテラン従業員の計画パターンを基に効果検証を実施しました。16兆通りある組み合わせの中から最適な生産計画を自動で立案でき、作業時間も10分の1程度まで短縮できました。

AIモデルが自ら作成した計画の課題などを学習すると、モデルの精度は向上します。時間短縮だけでなく、ベテラン従業員の持つ知識も獲得して業務の生産性の向上を実現しました。

材料選定の自動化

包装資材の製造販売を行うリュウグウ株式会社は、研究開発の効率化・高度化を目的にAIツールを導入しました。100種類以上の包装資材を製造するリュウグウでは、強度のあるポリエチレン袋などを独自の材料配合技術により開発しています。

経験や技能を基にした開発では、特定の従業員への負荷が集中し、品質も安定しにくいなどの課題があります。過去の開発記録を学習したAIモデルが最適な組み合わせを見つけることにより、開発業務の効率化を達成しました。

技術や知識をAIモデルで抽出

長年製造業務を担ってきたベテラン従業員は、マニュアルにはない知識や技術を保有しています。事業継続にはこれらの継承が必要ですが、デジタルツールだけでは困難です。

株式会社三菱総合研究所は、現場で獲得する知識を形式知として抽出してDXに組み込むAIを開発しました。AIは、過去のデータから特徴を提示してベテラン従業員に気付きを促します。自分だけでは言語化できない知識をAIモデルに反映し、形式知化が可能です。

調達から出荷まで一括して品質管理

サントリーホールディングス株式会社は、IoTを使って自社製品の調達から出荷までのデータを集約し、トレースできる環境を構築しました。

現実空間にある情報を仮想空間上に再現するデジタルツインでは、設備の新設や改修を行う前にシミュレーションして問題の有無なども確認できます。

設備に取り付けたセンサーからの情報を基にAIが設備の故障を予測し、製造への影響を低減できます。問題が生じた場合でも、当該設備で製造した製品をデータからすぐに特定できるため、市場からの回収や出荷停止の迅速化が可能です。

自律型の生産システム

株式会社ダイセルは、AI搭載自立型生産システムを開発しました。設備の最適運転条件を導き出す「PCM」と、運転条件の補正で計画からのずれを抑える「APS」の2つのアプリケーションからなります。

PCMは、製造プロセスにおいて安全・品質・生産量・コストに関わる指標をリアルタイムで予測でき、運転条件の最適化が可能です。APSは、機器異常などによりPCMを反映した運転計画に変更の予兆があると、計画を達成できるように運転条件を変更します。

産業ロボットの活用

ロボット向けAIソフトウエアの研究開発・販売を行うアセントロボティクス株式会社は、画像を用いた独自のシミュレーション技術をAIの学習に利用し、さまざまな場面で産業ロボットの作業効率化を実現しました。

ロボットは、対象物をつかむときに姿勢や力の制御が難しいケースがあります。シミュレーターを用いれば、製造現場専用のトレーニングデータを生成でき、AIは実態に合わせた効率的な学習が可能です。

ロボットの制御をAIで最適化することで、生産性の向上に役立ちます。

磁気探傷検査で傷を判定

トヨタ自動車株式会社は、AIを使って磁気探傷検査の自動化に成功しました。

自動車のフロントハブの検査工程では、外観目視検査と磁気探傷検査を行います。どちらも作業者の目視で行いますが、特に磁気探傷検査は高度なスキルが必要なため、自動化を図りました。

ディープラーニングを用いた画像認識技術の活用によって、検査での見逃し率は0％、過検出率は8％と良好な結果でした。自動化によって検査工程では2名の省人化を達成しています。

製造業でAIを導入する6つのメリット

AIを導入する企業が増え、活用事例も増えてきたことから、他社からも導入効果を確認できます。製造業でも、AI導入により獲得できるメリットは多様です。ここでは、製造業におけるAI導入の代表的なメリットを6つ紹介します。

生産性の向上

AIの導入によって業務が自動化すれば、少ない人員でもスムーズに業務をこなせるようになります。人間が行う業務をAIが担うことで、製造業の課題でもある人手不足の解消にも役立つでしょう。

また、人手が必要な業務にAIを導入すれば、従業員は他の業務に当たれます。従業員の適切な配置により企業全体の業務効率が上がるため、生産性の向上も期待できます。

コストの削減

在庫管理にAIを活用すれば、リアルタイムで資材の使用状況や在庫状況を把握できます。製品の需要を予測して資材の発注を行うことで、部品ロスや不要在庫によるコスト削減が可能です。

産業用ロボットの導入は、人件費や人材育成費の削減につながります。労働人口の減少が進む中での人材確保、人材の育成には多額の費用が必要です。製造業の今後を考慮すると、産業用ロボットの導入はコスト削減に貢献するでしょう。

品質の安定化

検品業務にAIを活用すると、高い精度で不良品を選別できます。機械学習とAI技術の組み合わせにより、人間の目視に近い外観検査が可能です。

温度・サイズ・加圧などの検査は、AI導入前から自動化されていました。製造の初期段階からAIによる画像検査を取り入れると、不良品が生まれるリスクを軽減できるでしょう。不良品の発生防止により、製品の品質が安定化するメリットも生まれます。

モチベーションの向上

AIを活用して業務を効率化すると無駄な作業が減り、ストレスも軽減できます。作業の最適化などで本来の作業に注力できれば、生産性が向上してモチベーションも上がるでしょう。

企業全体の生産性が向上すると、残業時間や休日出勤の頻度も減る可能性があります。仕事の負担軽減と同時に自分の時間を作れることもモチベーションアップの要因です。

スムーズな技術の継承

AIは、生産工程をデータ化・画像化して蓄積できます。ベテラン従業員の感性や感覚を模倣する期待があり、スムーズに技術を継承できるでしょう。

生産工程をデータ化すれば、機械学習を重ねることでどのような体制にも対応できるシステムを作り出せます。多品種や少量など、ニーズに合わせた生産も可能になるでしょう。技術をスムーズに継承できるだけでなく、生産の幅が広がることもメリットです。

設備トラブルの予知

過去の設備の稼働状況・故障状況・修繕状況など、IoTプラットフォームに蓄積したデータを学習すれば、高い確率で異常が起因する箇所を推定できます。

事前に対策を打つことで、設備の急な故障による生産トラブルを防げるでしょう。設備の保守は生産性向上を支える重要な役割を担うため、大きなメリットです。

製造業でAI活用を失敗しないための注意点

AIは製造業にさまざまなメリットをもたらしますが、注意点もあります。誤った方法で導入すると、目的を達成できないだけでなく費用面でも大きな損失となる可能性があります。現場に大きな混乱を生じ、事業に影響を与えることもあるでしょう。

ここでは、製造業でAIを活用する際の注意点を2つ紹介します。

原因を把握する

AIがうまく活用できない場合、以下のような原因が考えられます。

・予測精度が低い
AIを需要予測に活用する場合、データが足りないと予測モデルに十分な精度が出ません。モデルの精度が低いと予測の信頼も低いため、導入効果を感じられません。

・プロジェクトの目的変更
AIで業務を効率化するには、データの準備が不可欠です。プロジェクトの目的が途中で変わった場合は、必要なデータも変わります。そのまま継続しても、十分なデータを得られないでしょう。

・製造現場の理解不足
AIの導入には、現場の理解や協力が必要です。製造業には人手不足という課題もあることから、必要なデータを集めるための時間を使えないことも原因です。

・運用の手間やコストが増大
AIの適用を一度に進めると、運用の手間に加えコストも増大します。必要な箇所を見極め、徐々に範囲を広げましょう。

・AI導入が必要かどうかの現場検証が不十分
現場の状況把握が不十分な状態では、導入してもうまく活用できません。自動化によって効率が悪くなる可能性もあるため、現場検証は重要です。

目的に合ったシステムを選択する

AIの導入成功には目的の明確化が重要で、その目的に適したシステムの選択が必要です。AIを活用したい現場は、業務効率化の課題を抱えています。どのプロセスや業務を改善したいのかを明確にしましょう。

また、具体的な数値目標の設定もポイントのひとつです。抽象的で曖昧な目標では、効果測定ができません。従業員の認識を統一するためにも必要な要素です。

AIシステムは、社内のネットワークやITシステムに接続して利用するケースもあるため、実際の使用環境を考慮して選ぶことが大切です。

製造業でのAI活用の今後

AIは多様な領域で導入が加速しています。公共インフラ領域では、需要と供給に関するデータ収集・解析がリアルタイムで可能になり、変動があっても供給を最適化します。

日常生活でも、AIを搭載した掃除ロボットや質問に対し一般的な回答をする執事ロボットなど、便利な製品が登場しました。

産業分野では、バックオフィス業務を自動化する、AIを搭載した農業用機器を活用して収量を増やすなどの取り組みが始まっています。

製造業でも、多様な業務にAIを活用可能です。需要予測を用いた供給量の最適化、知識を獲得したAIロボットによる効率的な製造、製品設計の自動化など、AIの応用先は拡大しています。

負担なくAIを導入するなら『UMWELT』が最適

TRYETINGの『UMWELT』は、製造業のAI導入としておすすめです。UMWELTはノーコード予測AIのため、DXやAIの専門性がなくても導入できます。ここでは、UMWELTの魅力と導入事例を紹介します。

ノーコード予測AIで業務を効率化

UMWELTは、AIに関する専門的な知識がなくても利用できるノーコード予測AIプラットフォームです。

CSVで管理するデータだけで行える需要予測は、製造業で役立ちます。『AI＋』を使えば、データの追加収集による予測精度の向上も可能です。

また、機械学習や在庫計算などのさまざまなアルゴリズムの搭載により、プログラミング不要での在庫管理や自動発注もできます。製造業の業務効率化が、簡単に進められるでしょう。

UMWELTの導入事例：豊田合成様

豊田合成株式会社様は、マテリアルズ・インフォマティクスの取り組み強化を考えていました。UMWELTを高分子材料の開発に活用し、開発の方向性を絞り込む目的で導入しています。

社内には過去の開発で蓄積した膨大なデータが存在しているため、UMWELTを活用してデータの処理や要因解析などを行っています。

AIでデータを活用するにはデータの前処理が必要です。UMWELTにより最適な形でデータ整理ができ、効果的なAI解析が可能になりました。

（参考：『【豊田合成様】UMWELT活用事例｜社内のデータ解析や先行開発にUMWELTを活用｜TRYETING』）

まとめ

製造業が盛んな日本には、高度な技術力を持つ企業が多くあります。その技術力はベテラン技術者の経験と知識に支えられてきました。後継者不足やデジタル化が進む中でも、これらの継承が企業の成長には必要です。

AIは、製造業が抱えるさまざまな問題を解決できる可能性があります。UMWELTはAIの専門家不要でAIを利用でき、需要予測の自動化など製造業の生産性向上に役立つ機能を豊富に搭載しています。

AIの導入による業務効率化を実現したい企業様は、ぜひTRYETINGにご相談ください。

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AI予測ツールUMWELT紹介ページ（活用事例あり）