【製造業×生成AI】現場で使える具体的活用事例7選と導入効果

製造業における生成AI活用が加速しています。人材不足や技術継承の課題を抱える製造現場で、ChatGPTなどの生成AIツールが業務効率化と品質向上の強力な味方になりつつあります。本記事では、設計・製図から品質管理、保守メンテナンスまで、製造業の様々な場面での具体的活用事例7選と導入ステップ、そして実際に得られる効果までを詳しく解説します。製造現場の課題解決に向けた生成AI活用のヒントとして、ぜひご参考ください。

製造業における生成AI活用の現状と課題

製造業では近年、生成AIの導入が急速に進んでいます。経済産業省の「2024年版ものづくり白書」によると、製造業におけるAI・IoT技術の導入率は前年比15%増加しており、特に生成AIの活用に注目が集まっています。しかし、導入に踏み切れていない企業も依然として多く、技術的ハードルや人材不足、投資対効果の不透明さなどが課題となっています。

製造現場が直面する人材不足と効率化の必要性

製造業界では深刻な人材不足が続いており、特に熟練技術者の不足が深刻な状況です。団塊世代の大量退職に伴い、技術やノウハウの継承も大きな課題となっています。

また、グローバル競争の激化により、製造現場では効率化とコスト削減の必要性がより一層高まっています。従来の自動化技術だけでは対応しきれない複雑な業務プロセスも多く、人的作業に依存している領域がまだ数多く存在します。特に以下のような業務では効率化の必要性が高まっています。

・設計や製図における反復的な作業
・品質管理における膨大なデータ分析
・マニュアル作成やドキュメント整備
・熟練者の暗黙知を形式知に変換する取り組み

こうした背景から、製造業では人の作業を支援し、効率化できる新たな技術として生成AIへの期待が高まっているのです。

生成AIが解決できる製造業の課題とは

生成AIは、テキスト生成や画像生成といった能力を持ち、製造業の様々な課題解決に貢献できる可能性を秘めています。特に以下のような課題に対して効果を発揮します。

第一に、知識やノウハウの継承に関する課題です。熟練技術者の退職によって失われがちな暗黙知を、生成AIを活用して文書化・体系化することで、次世代への継承を円滑に進めることができます。例えば、ベテラン技術者の知識をインタビューし、それを基に生成AIがマニュアルを作成するといった活用法が考えられます。

第二に、設計・開発プロセスの効率化です。生成AIを活用することで、CADデータの生成支援や設計書の自動作成、類似事例からの設計提案などが可能になります。これにより、設計者の創造的な作業に集中する時間を確保できるようになります。

第三に、品質管理や不良品検出の高度化です。過去の不良データと正常データを学習させた生成AIを活用することで、異常検知の精度向上や予防保全の実現が可能になります。従来の目視や経験則に頼る部分を、AIによるデータ分析で補完することで、品質の安定化とコスト削減を同時に実現できるのです。
このように生成AIは、人材不足解消、技術継承、業務効率化、品質向上など、製造業が抱える様々な課題に対して、新たな解決策を提供できる可能性を持っています。

製造業で活用できる生成AIの基礎知識

生成AIとは、与えられた指示に基づいて新たなコンテンツを生成できる人工知能技術です。製造業で活用するためには、まず基本的な生成AIツールとその特徴を理解し、業界特化型のソリューションについても知っておくことが重要です。

主要な生成AIツールと特徴

製造業で活用できる主要な生成AIツールには、汎用的なものと特定目的に特化したものがあります。それぞれの特徴を理解することで、自社の課題に最適なツールを選定することが可能になります。

テキスト生成AI ChatGPTやGeminiなどのLLM（大規模言語モデル）は、文章の作成、データ分析、専門的な質問への回答など幅広いタスクに対応できます。製造業では、マニュアル作成、トラブルシューティング、技術文書の要約などに活用できます。これらのツールは日本語にも対応しており、導入障壁が低いのが特徴です。

画像生成AI Midjourney、Stable Diffusion、DALL-Eなどの画像生成AIは、テキスト指示から画像を生成することができます。製品デザインの試作、イメージ図の作成、カタログ素材の生成などに活用できます。最近のモデルは3D表現や精細な機械部品の描写も可能になっています。

音声・動画生成AI ElevenLabs、RunwayMLなどの音声・動画生成AIは、ナレーション作成や簡易的な教育動画の制作に活用できます。作業手順説明や安全教育などのコンテンツ制作コストを大幅に削減できる可能性があります。

これらのツールを組み合わせることで、より高度な業務支援が可能になります。例えば、テキストAIで作成した作業手順を、画像AIで図解し、音声AIでナレーションを付けるといった連携が考えられます。

製造業向け特化型生成AIソリューション

製造業特化型の生成AIソリューションには設計（デザイン）、保全、ナレッジ共有、品質管理など多岐にわたる領域の製品があります。スタートアップ企業でも、たとえば製造ライン最適化に生成AIを応用するプロダクトや、対話形式で現場作業の指示書を生成するサービスなどが登場しつつあります。大手ではSiemensとMicrosoftが提携してIndustrial Copilotと呼ばれる生成AIアシスタントを開発するなど​、産業分野向けに特化したAIの提供が加速しています。

これらのソリューションは一般向けの生成AI（汎用的なチャットボットや画像生成AI）より導入コストは高めですが、現場の専門課題に合わせた機能を持つため自社のニーズに合致すれば大きな効果が期待できます。

参考：Siemens and Microsoft partner to drive cross-industry AI adoption

製造業における生成AI活用事例6選

製造業では様々な工程で生成AIが活用され始めています。ここでは、実際に成果を上げている具体的な活用事例を7つ紹介します。これらの事例は、自社の状況に合わせてカスタマイズすることで、同様の効果を得られる可能性があります。

設計・製図工程での活用例

NECでは、製造工程の設計段階で生成AIを活用し、工程FMEA（故障モード影響分析）の自動生成を実現しています。従来は熟練者が過去の類似製品・工程の設計情報やトラブル事例を基に手作業で作成していた分析表を、生成AIに過去のデータを学習させることで自動化しました。

この取り組みにより、属人化を排除しながら生産性を25％向上させ、品質コストを15％改善することに成功しています（シミュレーション結果）。工程設計の効率化により、経験の浅い社員でも一定の品質を保ちながら効率的な生産を行えるようになりました。

参考：トラブル対処から工程FMEAの自動生成まで、NECが進める製造業の生成AI活用

品質管理での活用例

パナソニック コネクトでは、製品設計時の品質管理業務を支援するために生成AIを積極的に活用しています。同社は品質管理規定や過去の事例などの社外秘情報を基盤としたAIシステムを構築し、設計者からの品質に関する質問に対応できるようにしました。

特筆すべきは、AIの回答に引用元を表示する機能を設けることで、回答内容の信頼性を担保している点です。1万1000ページを超える社内の専門資料を参照できるこのシステムは社員から高い評価を得ており、品質管理の効率化と知識共有に大きく貢献しています。今後はさらに活用範囲を広げ、より多様なデータ形式に対応することで、品質管理の高度化を進める計画です。

参考：パナソニック コネクト 生成AI導入1年の実績と今後の活用構想

保守・メンテナンスでの活用例

ロックウェル オートメーション ジャパンは、同社の予知保全ソフトウェア「Fiix Asset Risk Predictor」に生成AIを活用した作業指示作成機能「Fiix Prescriptive Maintenance」を追加しました。この機能は、設備の故障予知情報を基に詳細かつ実行可能な作業指示を自動生成します。システムは資産データや過去の作業指示履歴、信頼性の高い保全関連情報を参照し、担当者はAIが生成した指示をレビュー・編集した上で設備保全管理システムに送信できます。

これにより予期せぬダウンタイムの削減や設備効率の向上が見込まれるほか、担当者の経験を問わず誰でも詳細な保全情報にアクセスできるようになるため、知識の標準化にも貢献します。生成AIを活用することで、保全業務のデジタル化と保全担当者の業務効率向上を同時に実現しています。

参考：予知保全ソフトに生成AIを活用した作業指示作成機能を追加　ロックウェル

マニュアル作成での活用例

富士フイルムは、社内7万人の従業員向けに生成AIアシスタントサービスを展開し、各種文書作成を効率化しています​。製造計画書や検査レポート、手順書などのマニュアル類の自動作成・要約、会議議事録の作成、専門用語の翻訳まで生成AIが支援します​。

その結果、業務時間の大幅削減とドキュメント品質の向上が実現し、現場ではよりコアな業務に注力できるようになりました​。人手に頼っていた煩雑な書類作成作業が簡素化され、標準化された分かりやすいマニュアル整備にも寄与しています。

参考：富士フィルムグループが取り組むDX

工程管理での活用例

旭鉄工：自動車部品メーカーの旭鉄工では、現場のカイゼン活動に生成AI（ChatGPT）を導入しています。属人的になりがちだった改善ノウハウを「横展アイテムリスト」として共有化し、ChatGPTから目的に合った改善事例や注意点を即座に検索できる仕組みを構築しました​。

これにより、工場内の過去の知見が全員に行き渡り、ムリ・ムダのない改善策の展開が可能になっています​。属人化の排除とナレッジ共有によって生産プロセスの継続的改善を加速させ、工程管理の効率と生産性を高めた事例です​。

参考：経済産業省「製造業での活用 〜カイゼンノウハウは生成AIに聞け！〜」

従業員教育での活用例

アサヒビールは2023年に生成AIを活用した社内情報検索システムを導入し、従業員の自己学習環境を強化しました。Azure OpenAI Serviceを用いたこのシステムでは、社内に蓄積された大量の技術資料（PDFやPowerPoint、Word等）から内容を横断検索でき、検索結果には約100字のAI自動要約が表示されます​。

その結果、ビール醸造や容器技術に関する情報収集が飛躍的に効率化され、製品開発（R&D）のスピードと精度が大幅に向上しました​。従業員は必要な知見を迅速に得られるため、新人教育や技術者のスキル習得も効率化される効果が期待できます。

参考：アサヒビール株式会社「生成AIを用いた社内情報検索システムを導入」

製造業での生成AI導入5ステップ

生成AIを製造業に導入するには、体系的なアプローチが不可欠です。ここでは、効果的な導入を実現するための5つのステップを詳しく解説します。これらのステップに沿って進めることで、自社の状況に最適な形で生成AIを活用できるようになります。

STEP1.効率化すべき業務の洗い出しと特定

まず最初に行うべきは、生成AIによって効率化できる可能性のある業務を洗い出すことです。製造業で特に生成AIの効果が期待できる業務には以下のような特徴があります。

・定型的な文書作成が頻繁に発生する業務（報告書、マニュアル、仕様書など）
・データ分析や情報整理に多くの時間を費やしている業務
・熟練者の知識や経験に依存している業務
・創造的なアイデア出しが必要な業務

洗い出しを行う際は、現場の声を直接聞くワークショップ形式が効果的です。部署横断的なチームを編成し、「どの業務に最も時間がかかっているか」「どの業務が人材不足で困っているか」などの観点から議論を進めましょう。その上で、生成AIの特性と照らし合わせ、効果が高いと思われる業務から優先順位をつけていきます。

STEP2.実際にかかっている工数の把握

効率化すべき業務を特定したら、次はその業務に実際にどれだけの工数がかかっているかを定量的に把握します。これは導入後の効果測定の基準値となる重要なデータです。

工数把握の方法としては、作業日報の分析、タイムスタディ調査、業務システムのログ分析などがあります。例えば、設計書作成に平均で何時間かかっているのか、品質管理レポートの作成に週にどれくらいの時間を費やしているのかなど、できるだけ具体的な数値で把握しましょう。

また、単純な時間だけでなく、その業務に関わる人数や、その業務が遅延することによる他工程への影響なども併せて調査しておくと、より正確な効果予測が可能になります。

STEP3.専門家への相談

生成AIは急速に発展している技術であり、最適なツール選定や導入方法については専門的な知見が必要です。社内にAI専門家がいない場合は、外部の専門家やコンサルタントに相談することをお勧めします。
専門家に相談する際は、以下の点を明確にしておくとスムーズです。

・解決したい具体的な課題と現状のプロセス
・導入によって期待する効果（工数削減、品質向上など）
・社内のIT環境や既存システムの状況
・予算感とスケジュール

専門家からは、課題に適したAIツールの提案、導入シナリオ、必要な準備事項などのアドバイスが得られます。また、類似業種での成功事例や失敗から学んだ教訓なども共有してもらえるでしょう。

STEP4.生成AI活用による費用対効果の試算

導入を決定する前に、生成AI活用による費用対効果（ROI）を試算しておくことが重要です。費用面では、以下の項目を考慮します。

・AIツールの導入や利用コスト（ライセンス料、API利用料など）
・必要なインフラ整備コスト
・教育やトレーニングコスト
・運用や保守コスト

一方、効果面では、STEP2で把握した工数をベースに以下を試算します。

・工数削減による人件費の節約
・品質向上によるロス削減
・リードタイム短縮による機会損失の減少
・新たな付加価値創出の可能性

これらを基に、投資回収期間やROIを算出し、経営判断の材料とします。なお、定量的に測定しづらい効果（従業員満足度向上や技術継承など）についても、定性的な評価として加味しておくことが望ましいでしょう。

STEP5.実証検証と本導入

費用対効果が見込めると判断されたら、まずは小規模な実証検証（PoC）から始めましょう。全社的な導入の前に、特定の部署や工程に限定してトライアルを行うことで、リスクを最小化しながら効果を検証できます。実証検証では、以下のポイントを重視します。

・明確な成功指標の設定
・現場の声を取り入れた改善サイクルの構築
・使いやすさやUIの工夫
・セキュリティ面の検証

実証検証で効果が確認できたら、段階的に適用範囲を拡大していきます。このとき、初期の成功事例を社内で共有し、横展開の機運を高めることも重要です。また、導入後も継続的に効果測定を行い、必要に応じてチューニングや追加開発を行うことで、より高い効果を得られるようにしましょう。

製造業での生成AI導入で得られる具体的な効果

生成AIを製造業に導入することで得られる効果は多岐にわたります。これまでの導入事例から明らかになってきた具体的な効果について、データと共に解説します。これらの効果は業種や規模によって差はありますが、適切に導入することで同様の効果が期待できるでしょう。

業務効率化による時間とコストの削減

生成AIの導入による最も顕著な効果は、業務効率化による時間とコストの削減です。特に、定型的な文書作成や情報整理といった業務では大きな効果が現れています。

製造業の現場では、日報、週報、月次報告書、不具合報告書、検査報告書など、様々な文書作成業務が発生します。特に、過去の類似ケースを参照する必要がある不具合報告書では、生成AIが過去の事例から適切な表現や対策を提案することで、作成時間が半減しています。

また、マニュアル作成においても大きな効果が見られます。

このような業務効率化は、単に工数削減によるコスト削減だけでなく、リソースの再配分による価値創出にもつながります。文書作成などの定型業務から解放された技術者や管理者が、より創造的な業務や意思決定に時間を割けるようになることで、組織全体の生産性向上に寄与しているのです。

品質向上とミス防止の実現

生成AIによる業務支援は、人的ミスの削減と品質の均一化にも大きく貢献します。特に、複雑なチェック作業や判断基準の適用が必要な業務では効果が顕著です。

品質管理の分野では、製品の外観検査において、従来は検査員の目視による判断に依存していた微妙な不良の判定を、AIが支援することで判定精度が向上します。

これらの品質向上効果は、製品そのものの価値向上だけでなく、不良対応コストの削減や顧客満足度の向上など、ビジネス全体にポジティブな影響をもたらします。生成AIは単なる自動化ツールではなく、人間の判断を高度に支援することで、これまで以上の品質レベルを実現する可能性を秘めているのです。

従業員の作業負担軽減

製造業において深刻化する人材不足や技術継承の課題に対しても、生成AIは有効な解決策となり得ます。特に、ベテラン社員の暗黙知の形式知化や新人教育の効率化の面で成果が報告されています。

熟練技術者の知識継承を目的に生成AIを活用したナレッジ管理システムを構築することで、若手技術者が必要な情報に素早くアクセスできるなります。さらに、具体的な問題に対しても、AIが関連知識を組み合わせて解決策を提案することができます。

また、安全教育の分野でも効果が見られます。過去の事故事例や安全マニュアルをAIに学習させることで、現場状況に応じた具体的なリスク予測と対策提案を行うことが可能です。

このように生成AIは、人材育成や技術継承の効率化だけでなく、作業者の安全確保や精神的負担の軽減にも貢献します。少子高齢化が進む日本の製造業にとって、生成AIの活用は持続可能な生産体制を構築するための重要な施策の一つとなっているのです。

まとめ：製造業における生成AI活用の未来と展望

生成AIは製造業の様々な場面で業務効率化、品質向上、人材育成などに成果を上げています。現在は導入初期段階ですが、今後急速に普及が進み、経済産業省の予測によれば2030年までに製造業のDX市場規模は2023年比で約3倍に拡大するとされています。

今後の展開として、生成AIと他のデジタル技術（IoT、デジタルツイン）との融合、製造業特化型AIソリューションの増加、予知保全サービスなど新ビジネスモデルの創出が期待されます。
これらの変化に対応するため、製造企業はAIリテラシー向上と人材育成、技術文書や設計データなどの整備・活用基盤構築、実証実験から始める段階的アプローチの推進が重要です。
生成AIの効果的活用により、人材不足解消や技術継承、生産性・品質向上など多くの課題解決が可能になります。弊社アドカルでは、製造業における生成AI活用の現状分析からツール選定、導入支援まで一貫してサポートしていますので、ぜひご相談ください。