製造業におけるAI活用の課題は？導入のメリット・事例3選を解説

製造業におけるAIの導入は進んでおり、今後もさらに導入率が高まる見込みです。

Google Cloudによる2020年に日本を含めた7カ国の製造業を対象とした調査では、日本の製造業における日常業務でのAI活用の割合は50%でした。全体平均は64％なので日本はやや低いものの、今後の伸び代が期待できます。
（参考：Google Cloud Industries）

さらにIT専門調査会社IDCの発表によると、2021年における国内のAIシステム市場規模は前年比26.3%増加となりました。日本のAI市場そのものが大きく拡大していることがわかります。

2021年〜2026年の年間平均成長率は24%で推移し、2026年には8,120億9,900万円になると予測されており、AI市場の成長は続く見通しです。

以上の背景から、今後の製造業のAI活用はさらに拡大すると考えられます。

製造業は以下の課題を抱えており、解決に向けた動きが求められています。

1. 人手不足
2. 人材の高齢化
3. 国際競争力の低下
4. サプライチェーン問題

国内全体の問題となっている「人材不足」「人材の高齢化」は、製造業にも大きく影響しており、労働力確保や熟練技術継承の必要性が高まっています。

また国際競争力ランキングで、日本は34位と昨年より順位が下落しました。過去30年間では1989年が1位、1995年が4位、1999年は24位で下がり続け、2019年以降は30位以下の順位が続いています。
（参考：IMD「World Competitiveness Ranking」）

近年では東日本大震災や新型コロナウイルスの感染拡大、ウクライナ情勢の影響などにより、原料不足や輸送遅延、エネルギー価格高騰などのサプライチェーン問題に拍車がかかっています。

製造業においてAI導入を現実的に検討する際には、具体的なメリットを知ることが大切です。製造業でAIを導入するメリットは下記の4つです。

• 【メリット1】生産性が向上する
• 【メリット2】人件費を削減できる
• 【メリット3】安全性が向上する
• 【メリット4】品質が向上する

今後取り組みたいことの中に当てはまるものがある場合は、AI導入で解決できる可能性があります。それぞれ具体的に見ていきましょう。

製造業のAI導入で生産性向上をはかれます。AIを活用することで業務の自動化や最適な業務プロセスの予測が立てられ、効率化につながるためです。

たとえば、従業員が何日もかけていた目視による不良品検知の作業をAIで自動化することで、圧倒的な時間短縮が可能でしょう。同じ時間でより多くの業務をこなせるため、生産性向上につながります。

製造業の効率化は以下でもまとめているので、あわせてご一読ください。

・参考記事：製造業での効率化とは？3つの効果や具体的な方法をステップ方式で解説

AI導入により人件費の削減ができます。AIによって業務を効率良く遂行することで、業務にかかる手間が減り、必要な従業員数を少なくできるためです。

AIを活用して業務の自動化や効率化ができれば、少人数でも十分に業務遂行が可能です。
企業において人件費は大きなコストのため、新規採用や雇用を削減できるのは大きな魅力でしょう。

AI導入により業務を効率化することは、すでに多くの企業で人手不足の解消につながっています。

製造業のAI導入には業務の安全性向上できるメリットがあります。システムによる安全管理や業務代替が可能になるためです。

たとえば、AI搭載カメラで危険区域への立ち入りを監視したり、危険物の周囲に従業員がいないかを確認したり安全管理に役立ちます。

従業員がおこなうには危険やリスクがともなう業務をAIに代替させることも可能です。製造や物流ラインにおいてAI搭載の自動運転モビリティを活用することで、事故を防ぐことも可能です。

製造業のAI導入により、製品の品質向上にも期待することができます。目視や手作業の場合、人為的なミスや不備により品質にばらつきが生じやすいところ、AIによるシステム化を行えば品質を均一化できます。

AIであれば不良品検出で見落としなくチェック可能です。製造業で一定水準の品質を保つためにも、AI活用は有用といえるでしょう。

製造業でAIを導入するメリットをお伝えしましたが、効果的な活用のためにはデメリットも正しく把握しておくことが大切です。製造業でAIを導入する2つのデメリットを解説します。

• 【デメリット1】導入コストがかかる
• 【デメリット2】責任の所在が曖昧になる

それぞれ見ていきましょう。

製造業でAIを導入するデメリットとして、導入コストがかかる点が懸念されます。
導入コストは「AIツールの費用」だけでなく、

• AIツールで解決したい業務の洗い出しや優先度付けにかかるコスト
• AIツールの選定にかかるコスト
• AIツールに置き換えることで発生する業務フロー改善にかかるコスト

などなど、時間もお金もかかります。

また、既存のAIシステムを導入するにしろ新たに開発するにしろ、ある程度の費用がかかることも理解しておかなければなりません。

導入コストがかかる一方で、全体的な効率化が見込めるのでトータルで考えるとコスト削減につながる可能性があります。長期的な視野で導入コストに見合うかを判断して決定しましょう。

製造業におけるAI導入で見落とされやすいデメリットに、「責任の所在者が曖昧になる」ことがあげられます。AI導入はある程度の知識が必要なため、社内でAIに関する知見を有する人材がいない場合、手探りで動くことも少なくありません。

いざAIの開発や導入を推し進めてうまく機能しなかったとき、責任の所在が誰にあるのかが曖昧でどう対応すべきか混乱が生じます。
事前にAI導入に特化した担当者やチームを立てるか、専門業者のサポートに頼ることが望ましいでしょう。

前述したように、日本ではAI市場が拡大しているものの、製造業の日常業務におけるAI活用の割合は50%と世界的にも低い傾向にあります。

製造業の多くの企業がAI導入に踏み切れていない2つの理由を見ていきましょう。

1. データを集計・分析するハードルが高い
2. セキュリティや情報漏洩の不安がある

自社の状況と照らし合わせながら読み進めてみてください。

製造業でAI導入に踏み切れない理由として、データを集計・分析するハードルが高いことが挙げられます。

AIを導入する場合、AIを機能させるために学習させるデータの集計・分析が必要です。データを正しく集計・分析するためには専門的な知識やスキルが求められます。

しかし、製造業が抱える課題の一つでもある人材不足で、専門的な知識を持つAI技術者やデータを活用できる人材を確保できないケースが多いです。社内にデータを集計・分析してAIを活用できる人材がいないと、なかなか導入に踏み切れません。

解決策として、データの集計・分析の専門知識がなくとも利用できるAIツールを活用する方法がおすすめです。たとえば「Prediction One」の場合は、Excel等でデータを用意すれば、数クリックの簡単な操作でAIによる高度な予測分析が実行可能です。

製造業における活用例の資料を配布していますので、ぜひお役立てください。

AI導入に踏み切れない理由として、セキュリティや情報漏洩の不安があることが挙げられます。特にデータやネットワークの取り扱いに不慣れな場合、「トラブルにつながるリスクが高い」と感じるケースは多いでしょう。

近年は、IoT活用により工場全体を自動化することで最適化をはかる「スマートファクトリー」の考え方が広がっており、ネットワークにつながることでセキュリティリスクが高まる懸念もあります。

しかし、AI導入に関しては従業員の手作業による人為的なリスクを回避できるため、セキュリティを高められる側面があることも事実です。

AIツールには、外部のネットワークに接続する「クラウド型」のほか、社内のネットワークのみに接続する「オンプレミス型」もあります。もしもネットワークに接続することでのセキュリティリスクが心配な場合は、より安全性の高いオンプレミス型を選ぶことでセキュリティを保つことが可能です。

さらにクラウド型でも信頼できる開発会社が提供している場合は、自社管理よりも強固なセキュリティを保持している可能性があります。情報セキュリティに関する信頼性の高い認証である「ISMS」や「Pマーク」を取得しているかを確認して選ぶといいでしょう。

製造業でAI導入に踏み切れない理由として「データ集計・分析のハードル」「セキュリティ」を挙げました。しかし、自社に適したシステムを知ることで懸念を解消し、AI導入を実現することが可能です。

製造業におけるAI導入の手段を3つ紹介します。

1. AIツールを導入する
2. AI開発会社に依頼する
3. 自社でAIシステムを開発する

複数の手段を知ることで自社に合った選択をしましょう。

AI導入の1つ目の手段は、提供されているAIツールを導入することです。最も手軽な選択肢といえます。

AIツールは、高度な専門知識がなくとも特定の用途でAIを利用できるシステムです。開発と比べて費用や機能ともに導入しやすさに長けており、初めてのAI導入に適しています。

たとえばAIツールの「Prediction One」は、需要予測による生産計画の精度向上や、製造機器の故障の未然防止などの用途で活用可能です。専門知識不要でサポートも充実しているため、AIに関する知識がない従業員にも安心して利用を促せます。

AI導入の2つ目の手段は、AI開発会社に依頼することです。1から開発・運用するため、自社の要望に最適な機能を備えたAIシステムを導入できます。

一方で、開発には費用と期間が必要になることを考慮する必要があります。AI開発会社に依頼する場合の費用目安は下記の通りです。

▼AI開発の費用例

AI開発会社に依頼すると、大きなコストがかかるものの、高度な知識を備えた専門家に相談しながら開発・運用できる魅力があります。

予算と必要なAIシステムのイメージが具体的にある場合、まずは見積りもかねて相談してみるのもいいでしょう。

AI導入の3つ目の手段は、自社でAIシステムを開発することです。社内のAI技術者やデータ分析に長けた人材への依頼や、新たに雇用することで自社開発も視野に入れられます。

自社の要望を反映しながら、AI開発会社に依頼するよりもコストを抑えられることが利点です。また社内の人材が開発・運用にあたるため、コミュニケーションがとりやすく、融通がききやすい点も魅力になります。

ただし、社内に適切な人材がいない場合や、担当者の技術不足、開発途中で退職してしまう状況にも注意が必要です。追加コストの発生や開発が困難になる可能性もありますので自社開発にこだわらず、柔軟に手段を選びましょう。

製造業におけるAI開発・導入の具体的な流れを理解すると、自社に導入するイメージを持ちやすくなります。ここでは、下記の6つのステップでAI導入を見ていきましょう。

• 【ステップ1】必要な人材を集めてチームを結成
• 【ステップ2】課題を整理
• 【ステップ3】学習データの選定・収集
• 【ステップ4】PoC（概念実証）
• 【ステップ5】開発・精度検証
• 【ステップ6】運用・精度向上

各ステップごとに解説します。

最初のステップでは、社内でAI導入に必要な人材を集めてチームを結成します。

AIに関する知見がある人材はもちろん、現場の声を十分に反映するためにも製造現場の担当者も参画してもらいましょう。
製造業におけるAI導入チーム構成の一例は下記の通りです。

あくまで一例のため、不足している役割があれば柔軟にチーム構成を検討しましょう。

ステップ2では、自社が抱える経営上・業務上の課題を洗い出して整理します。

ここでは、AIを活用することで解決できる課題と解決できない課題にわけましょう。AIを活用して解決できる課題に関しては、データの有無や取得可否を判断します。

課題の整理ができたら、AI活用により解決する課題と必要な機能を検討します。

ステップ3では、AIに学習させるデータの選定・収集をおこないます。このステップからAIに関する専門的な知識が必要になることに注意しましょう。

具体的には、学習データの選定の場合は「どのデータをどのように学習させるべきか」という知見が求められます。知識がない状態でなんとなく学習データを選定しても、有用なAIモデルは開発・導入できません。

もしチームにAIエンジニアなど専門知識を有する人材がいない場合、自社でAI開発を進めることは困難です。社内に知見がないときは専門家に相談することが1つの手になります。

たとえば弊社ではAI導入に関する相談を承っており、初心者でも使いやすい・導入しやすいAIツールをご提案可能です。
専門家のサポートをお求めの場合は、下記からお問い合わせください。

AI導入の専門家に相談してみる

ステップ4では、PoCをおこないます。PoCとは、「Proof of Concept（概念実証）」の略で、新しいモデルのコンセプト・技術の実現可能性を見極めるために、簡易版を作り実際に使用してみる検証のことです。

PoCをおこなうことで検証結果から実現可能性を確定させ、プロトタイプの開発に取りかかれます。また新規開発のリスクを抑えられる、コスト削減や見直しができる点も重要です。

ステップ5では、AIモデルの開発と精度検証をおこないます。実際に開発し、製造現場に設置してどの程度の精度があるかを検証する工程です。

検証結果を踏まえ、課題解決の有効性や現実的に運用し続けられるかを評価します。評価次第では学習データの選定・収集や分析のステップに戻り、精度を改善することが必要です。

最終ステップでは、実際に運用・精度向上をおこないます。運用中に新しく得たデータを再学習させ、AIの精度向上をはかりましょう。

現場担当者から実際の利用した内容のフィードバックをもらうことも重要です。必要に応じて新たな学習データのフィルタリング機能などを実装し、実用性を高められます。

製造業において企業がAIをどのように活用しているのか、具体的な事例を知りましょう。事例を参考にすることで、「自社でもこんなふうに活用したい」とイメージが明確になります。製造業における3つのAI活用事例をまとめました。

• 【例1】故障予測
• 【例2】作業自動化
• 【例3】品質検査

いずれの事例も製造業の業務を大きく改善しています。詳しく見ていきましょう。

サトーホールディングス株式会社様では、保守における障害の分類でAIを活用し、故障の原因究明と予測を実現しました。
毎月150〜200件ほど障害を分類しており、以前は8名で3〜4日かかっていた作業が導入後は4名で2日ほどに削減されています。

導入時には属人的業務を標準化することを目的に利用。1ヶ月分の学習データで予測をした結果、80％ほどの高い精度が出たことで正式導入に至っています。

サトーホールディングス株式会社様の事例を詳しく知りたい場合は下記からご覧ください。

事例詳細はこちら

T社では、AI活用により磁気探傷検査の自動化を実現しました。磁気探傷検査とは、磁気を利用して表面や表面付近の傷を検出する方法です。

検査は熟練の技術を要する業務のため、システムを活用した自動化への強い要望がありました。しかし、一般的なシステムでは不良品を良品と判定する「見逃し率」が32%、良品を不良品と判定する「過検出率」が35%で精度が低すぎる状況でした。

AIを導入した結果、「見逃し率」は0％、「過検出率」は8％という高い精度で検出を実現。2交代勤務で4人配置していた人的リソースも2人に削減可能となりました。

A社では自社開発のAIシステムを導入し、製品の品質検査をおこなっています。
過去には目視による品質管理でしたが、現在はAIを開発・導入し、すべての品質管理作業におけるAI活用を目指しています。

開発時には数百万のテスト画像を使用し、数ヶ月かけてAIの精度を向上させました。A社では社内業務のさらなるスマート化をはかるべく、AI開発・導入を進めています。

本記事では製造業におけるAI導入のメリットや導入手段をお伝えしました。

AI導入は製造業の課題を解決し、業務効率化や生産性向上を実現する有効な手段です。AIを導入することで事業促進や拡大の可能性が広がります。

AI導入はまだハードルが高く難しいものと考えている企業も多いですが、今後改善の必要性を感じている場合は、ぜひ前向きに検討してみてください。

もしAIツールの導入を検討している場合は、AI予測分析ツール「Prediction One」がおすすめです。「Prediction One」はAI開発と比較して低価格でAI導入ができる上に、専門知識がなくても簡単に利用できます。

導入をお考えの場合は、ぜひ下記から無料の資料をダウンロードのうえご確認ください。