生産性向上やDX（デジタルトランスフォーメーション）実現の手段として、さまざまな業界でAI（人工知能）の活用が進んでおり、ものづくりの根幹を担う製造業も例外ではありません。
外観検査や異常検知、危険予知、官能検査（異音検査）、予知保全、需要予測など、多くの業務においてAI導入が進められています。
AIとロボットの連携により、単純作業の自動化を図る動きも顕著です。
最近では、人工知能を搭載したAGV（無人搬送車）の開発が進んでおり、AGVの課題であったレイアウト変更や安全性の確保などをAIが解決しています。
今後も進化が期待されるAIは、人手不足解消やコスト削減、品質の均一化など、製造業が抱える多くの問題や課題を解決する足がかりとなるでしょう。
一方で、初期費用の問題や導入自体の難しさなど、多くの壁が存在することも事実です。
当記事では、製造業においてAI導入が求められる背景や導入のメリット、具体的な成功事例などをわかりやすく紹介します。
ぜひ参考にしてみてください。
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目次
製造業においてAI導入が求められる背景
製造業においてAI導入が求められる背景には、以下のような課題や問題点があります。
- 少子高齢化による人手不足の深刻化
- 技能伝承の必要性
- グローバル市場における競争力強化の必要性
それぞれについて詳しく解説します。
少子高齢化による人手不足の深刻化
少子高齢化の進行に歯止めがかからない中、製造業においても人手が不足しています。
個人のスキルに依存する業務の進め方から脱却し、少ない人員でいかに生産を維持していくかが大きな課題といえるでしょう。
既存の従業員の高齢化も進んでおり、病気などによる離脱のリスクが高いことや最新設備を導入しにくいといった問題も軽視できません。
技能伝承の必要性
製造業は熟練技術者の高いスキルによって支えられています。
技能を若い世代に伝承していく必要がありますが、若い労働者の確保が困難な状況では、技能の伝承も難しいでしょう。
技能が伝承できなければ熟練工の技を再現できず、事業の継続自体が困難になることもあり得ます。
AIを導入して技能をデータ化できれば、貴重なスキルや経験の喪失を回避できます。
グローバル市場における競争力強化の必要性
ビジネスのグローバル化が加速する中、製造業においても競争が激化し、競争力強化が求められています。
コスト削減に励みながらいかに業務効率化をはかり生産性向上を実現していくかが重要です。
AIの導入は、製造工程の最適化や成果物の質の均一化を実現し、グローバル市場での競争力強化の一助となるでしょう。
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製造業にAIを導入するメリット
製造業にAIを導入する具体的なメリットは、以下の5つです。
- 安全性の確保
- 成果物の品質向上・均一化
- 業務の効率化
- 労働環境の改善
- コスト削減
それぞれについて詳しく解説します。
安全性の確保
AIの導入により、作業現場の安全性向上を実現できます。
製造業の現場は、常に危険と隣り合わせと言っても過言ではありません。
従業員が安全に働ける環境の確保は企業の使命と言えるでしょう。
例えば、立ち入り禁止の危険エリアに従業員が立ち入らないようにカメラで監視したり、重機の付近に人間がいないかGPSを使って確認したりすることで、作業現場の安全性が高まります。
他にも、例えばAIを活用してパソコン上で自動運転のモデリングができれば、危険な実験を人間がおこなわずに済むでしょう。
成果物の品質向上・均一化
AIの導入は、成果物の品質向上や均一化にも寄与します。
人間の手による作業や検品はどうしても精度にばらつきが生じ、不良品の発生は避けられません。
AIによる異常検知システムを導入すれば、手作業によるミスの発生を防ぎ、品質管理プロセス自体の改善につなげられるでしょう。
異常検知システムは機械の稼働記録を解析することによってトラブルの予兆を推定し、計画的なメンテナンスも可能にします。
他にも、カメラなどから取得した画像や映像データを解析してその中に含まれる情報を取得できるコンピュータビジョンを用いたAIシステムを導入すれば、目視では把握できない小さな異常を高精度で検出できるでしょう。
業務の効率化
AIを導入して作業を自動化することで、業務の効率化が実現します。
具体的には、在庫管理にAIを活用することで、余剰在庫を抱えるリスクを抑えられ、コスト削減につながるでしょう。
あるいは、生産設備の異常検知をAIに任せることによって異常の予兆を速やかに検知できるようになり、製造ラインの停止などのリスクを最小限に抑えられます。
繰り返し発生する業務や単純業務をAIが担うことによって人間は付加価値の高い仕事に力を注げるようになります。
結果として効率的な業務遂行が可能になり、職場の生産性向上につながるでしょう。
労働環境の改善
AIは労働環境の改善にも効果を発揮します。
AIによって業務が効率化されると、少ない時間で今までと同じ成果をあげられるようになり、労働時間の短縮につながるでしょう。
また、精神的・身体的負荷の高い業務をAIが人間の代わりにおこなうことで、働く人のストレスの軽減につながります。
労働環境の改善は従業員の満足度向上につながり、職場全体の士気を高める効果も期待できます。
長期的な観点から捉えると、労働環境の改善は貴重な労働力の流出を防ぎ、ノウハウが蓄積されやすい職場環境の構築につながるのです。
コスト削減
AIの導入によって生産現場の最適化が実現できれば、コスト削減につながります。
製造業のコストが増加する背景にはさまざまな要因がありますが、「調達や設計データなどが属人化されていて、特定の人材が欠けると対応コストがかかる」「アナログな方法で在庫管理しているため、余剰在庫や欠品が発生する」「生産工程が最適化されておらず、無駄な人員を抱えている」といった課題が多くみられます。
AIを導入すれば、技術をデータとして継承していけるため、属人化が解消されます。
また、過去の履歴を解析して在庫管理を適正化できるため、余剰在庫を抱えたり欠品したりするリスクを最小限に抑えられるでしょう。
さらに、検品作業などの単純業務をAIが担うことにより、省人化を実現できるのです。
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製造業のAI導入・成功事例11選
すでに多くの企業において製造現場におけるAIの導入が進んでおり、成功を収めています。
成功事例として以下の11社を紹介します。
- 横河電機株式会社
- ナブテスコ株式会社
- トヨタ自動車株式会社
- キング醸造株式会社
- リュウグウ株式会社
- 東洋エンジニアリング株式会社
- 株式会社日本触媒
- 平田機工株式会社
- 株式会社日立製作所
- アイリスオーヤマ株式会社
- 株式会社神戸製鋼所
横河電機株式会社
横河電機は主に製造業向けの計測や制御ソリューションを手掛ける企業です。
横河電機はAIによって化学プラントを自動制御する技術を開発しました。
化学プラントは天候などの外部要因による影響を受けやすいため、従来は現場の作業員が手作業でバルブを調節しなければなりませんでしたが、AIがパラメータを監視することにより、人間の手を介さずに自律制御できるようになりました。
化学プラントに強化学習AIを安全に適用したことにより、プロセスの安定化や品質の均一化、高収量、省エネ化などを実現しています。
参考：【横河電機/JSR】世界初 AIによる自律制御で化学プラントを35日間連続制御
ナブテスコ株式会社
ナブテスコは鉄道車両用機器や船舶機器、航空機器、自動ドアなどの製造および販売を手掛ける企業です。
ナブテスコは風力発電機の保守に異常検知AIを導入しました。
風力発電機は非常に多くの部品から構成されており、設置場所も過酷な環境であることから、乱流や吹上風の影響で旋回ギアが破損し、発電停止に追い込まれるなど、大きな損失が出ることが課題でした。
リアルタイムで異常を検知できるAIを導入したところ、故障の回避や機械の長寿命化に成功しています。
参考：風力発電機におけるヨー旋回部の故障回避・状態監視にImpulseを採用
トヨタ自動車株式会社
自動車メーカー大手のトヨタ自動車は、目視検査では発見が難しい傷を検査することを目的として、Deep Learningの専門知識を有する株式会社シーイーシーと共同して磁気探傷検査をAIによって自動化しました。
一般的なマシンビジョンでも目視検査を代替することは可能ですが、精度が低いことが課題でした。
Deep Learningの技術を導入することによって不良品を見逃す「見逃し率」や良品を不良品と判断してしまう「可検出率」を大幅に下げることに成功しています。
また、トヨタ自動車はAIの活用が予定よりも進んでいない現状を打破するために、製造現場自らがAIモデルを開発可能な「AIプラットフォーム」を開発し、実務に即した AIの活用に取り組んでいます。
参考：トヨタ自動車株式会社様の「WiseImaging」導入事例
キング醸造株式会社
キング醸造はみりんや料理酒などの調味料を製造および販売する企業です。
需要予測をもとに生産計画を立てていましたが、需要予測の精度が低く在庫過多や欠品が生じやすいという課題がありました。
また、出荷拠点の多さや扱う商品の数が多いことから需要予測のために膨大な労力がかかっていることも問題でした。
そこで、ノーコード予測AIツールを導入することにより、高い精度の需要予測が可能となり、業務効率化に成功しています。
参考：【キング醸造様】UMWELT活用事例｜調味料の需要予測を短期間で実現
リュウグウ株式会社
リュウグウは、包装資材の製造や販売を手掛ける企業です。
製造工程では多くの材料の中から適切な素材を選択し、混合比率などを考えながら実験を繰り返し、完成度を高めなければなりません。
リュウグウは文系出身者や業界経験のない従業員が多く、ベテラン社員の経験則によるオペレーションが基盤になっている状態でした。
そこでリュウグウでは、研究開発期間を短縮する目的で機械学習ツールを導入しました。
パラメータの最適化や素材の選定、解析などをAIが代替することにより、研究開発をサポートしています。
これにより、熟練の作業員の経験則を頼りにおこなっていた業務がデータ化され、開発工程の効率化に成功しています。
参考：導入事例：リュウグウ株式会社 WALL導入で製品開発を効率化
東洋エンジニアリング株式会社
東洋エンジニアリングは、プラントエンジニアリング分野を中心に手掛ける総合エンジニアリング会社です。
従来は、設計段階の施工性検討が熟練のエンジニア個人の暗黙知に依存している状態であったため、多くの設計対象物を網羅的に検討することが困難な状態でした。
着工後の手戻りも多く、損失コストの削減が急務でした。
そこで、プラント設計時の工期遅延リスク検知システムを導入し、工事中に起こるトラブルの予兆を事前に把握し、設計に組み込むことに成功しました。
これにより、工事の遅延を防ぎ、生産性向上を実現しています。
参考：HEROZ、業界初となるプラント設計時における工期遅延リスク検知システムの設計中プラントへの適用を開始
株式会社日本触媒
日本触媒は、多様な化学素材を供給する化学メーカーです。
日本触媒は紙おむつの素材となる高吸水性樹脂の多様なニーズに対応するために、生産計画を立てることに膨大な労力を注いできました。
そこで、生産計画の最適化を図るために日本触媒のノウハウを組み込んだAIアルゴリズムを構築し、生産計画策定の効率化をはかりました。
その結果、効率的かつ安定的な生産計画の策定が実現し、省エネルギー化や二酸化炭素排出量削減にも成功しています。
参考：AI（アルゴリズム）を用いた生産計画最適化ソリューションを導入
平田機工株式会社
平田機工は、自動車や半導体、パネル製造装置、ロボットなど多様な産業分野において製品を作るための生産システムの製造および販売をしている企業です。
平田機工は株式会社IIJと共同開発したシステムによって製造現場のスマートファクトリー化とプロセス改革を実現しています。
スマートファクトリーとは、データの可視化やデジタル化によって生産性が向上した工場のことを指し、スマートファクトリー実現のためにはAIとIoTセンサーの活用が不可欠です。
平田機工はAIとIoTセンサーを活用して生産管理の自動化および最適化、自律化を実現しています。
参考：IIJと平田機工がものづくり改革を推進するソリューション「Cognitive Factory」を提供開始
株式会社日立製作所
大手総合電機メーカーの日立製作所は、株式会社ダイセルと共同で画像解析技術を活用した製造現場の異音検知システムを開発しました。
製造工程で逸脱動作などの異常があった場合、画像解析で検知し、その結果が監督者へ通知されるように設計されています。
この画像解析システムにより、不具合の予兆をリアルタイムで検知できるようになり、事故や異常事態発生の未然防止を実現しています。
参考：株式会社ダイセル（生産革新）画像解析システムで生産現場の人、設備、材料の状態を連続的に把握。不具合の予兆を検出し品質レベルを底上げする。
アイリスオーヤマ株式会社
生活用品の企画や製造および販売を手掛けるアイリスオーヤマは、産業用ロボットやAGV（無人搬送車）を活用して、製造現場の自動化に取り組んでいます。
LED照明の生産ラインにおいて産業用ロボットとAGVを導入し、完全自動化を達成しています。
この生産ラインの自動化により、「1ライン1人体制」の省人化が現実のものとなり、業務効率化やコスト削減に貢献しています。
参考：物流と一体化した自動化工場、アイリスオーヤマの関東戦略工場が始動
株式会社神戸製鋼所
鉄鋼メーカーの神戸製鋼所は、AI-OCR（光学文字認識）を導入し、これまで手入力でおこなっていた品質記録や発注書、伝票などのドキュメント作成作業を自動化することに成功しました。
製造業の現場では、品質記録の文書が日々大量に発生しますが、紙の帳票をデータ化するためには多くの人手が必要です。
AI-OCRとは、光学文字認識に人工知能の技術を融合させた最先端のOCR技術のことです。
従来のOCRよりも文字認識やレイアウト解析の精度が高く、効率的に帳票をデータ化できます。
ドキュメント作成業務を自動化することで手入力によるミスを防止するとともに、従業員をより付加価値の高い業務に振り分けることができます。
参考：グループ展開で全国拠点に導入！約60%の業務時間削減に成功
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AI導入の注意点
製造業におけるAIの導入には多くのメリットがあり、実際に多くの企業がAIによって業務効率化や生産性向上を実現していますが、注意すべき点も存在します。
主な注意点は、以下の3つです。
- 初期費用や教育コストがかかる
- 適用範囲を見極める必要がある
- 現場の作業員から抵抗される可能性がある
それぞれについて詳しく解説します。
初期費用や教育コストがかかる
AIを導入するためのコストは高額になる傾向があります。
特に生産ラインをすべて新しいものに置き換える場合の費用は膨大なものとなるでしょう。
長期的な観点で考えれば、AIの導入によって業務が効率化され労働時間が削減できればコスト削減が実現しますが、初期費用の回収には一定の時間を要します。
まとまった予算を確保できない場合は、スモールスタートではじめるなど、対策が必要です。
適用範囲を見極める必要がある
できるだけ多くの業務をAIが代替した方が効率的に思えるかもしれませんが、適用範囲を拡大し過ぎると、失敗の要因となります。
AIが作業するよりも、人手で作業した方がスピーディかつ低コストでおこなえる業務は多くあります。
例えば、製造業の営業現場でAIを導入する場合、チャットボットを活用して顧客にとって最適な商品を提案することが可能ですが、チャットボットの適用範囲を拡大し過ぎると、AIにトレーニングさせるべきデータの準備に膨大な時間がかかり、かえって人手が必要になるケースもあります。
AI導入を目的化するのではなく、営業現場の業務内容を正確に把握し、AI導入の必要性を検証し厳選するステップが不可欠です。
あれもこれもとすべてにAIを導入しようとすると、予定よりも膨大なコストと手間がかかる結果となるでしょう。
導入によって生じる手間やコストを考慮し、適用範囲を慎重に分析する必要があります。
現場の作業員から抵抗される可能性がある
AIを導入してうまく軌道に乗せるためには、現場の作業員の理解と協力が必要です。
導入にあたっては現状分析をおこなう必要があるため、作業員にデータ取集や作成の協力をすることがあるでしょう。
現場の作業員がAIの導入目的や意義について理解していない場合、十分な協力が得られない可能性があります。
ベテランの作業者の中には、自分自身の仕事がAIに取って代わることに抵抗を感じる人もいるでしょう。
AI導入の目的について正しい理解を促し、現場を巻き込みながら進めていく必要があります。
Jootoを導入して製造業の業務を効率化しよう
製造業におけるAIの導入にはさまざまな利点があり、適用範囲を正しく見極めたうえで導入すれば、大きな成果が見込めるでしょう。
一方で、まとまった予算の確保が必要であることや、現場の作業員の協力を得る必要性など、導入にあたっては多くの壁を乗り越えなければなりません。
まずはスモールスタートで日々の業務にAIを活用してみたい場合は、Jootoの導入がおすすめです。
Jootoは誰にとっても扱いやすいシンプルな使い方が特徴のタスク・プロジェクト管理ツールです。
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