【2025年版】製造業AI導入メリット22選！事例15選！徹底解説

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AIとは？

AIとは、Artificial Intelligenceとの略です。日本語では人工知能と言われ、人間の知能をコンピュータに模倣させた仕組みになります。

AIは従来のロボットに比べると高度な機能です。

現代のデジタルトランスフォーメーション（DX）を支える技術の一つとして、AIは大きな注目を集めています。

製造業の現在地！AI導入割合は？

総務省の情報流通行政局 により『令和5年 通信利用動向調査報告書（企業編）』が発表された。

日本全産業におけるデジタルツールの導入割合は、以下の通りです。

出典：総務省 情報流通行政局_『令和5年 通信利用動向調査報告書（企業編）』

令和5年では、導入している：16.9%、導入していないが導入予定がある：11.3%、導入していない：59.7%、わからない：12.2%という結果になった。

令和4年と比較すると、導入割合が増えており、今後も増加すると予想されています。

産業分類別の導入割合

続いて、先ほどの資料を産業分類別で確認します。一番導入割合の高い産業は、金融・保険業で「導入している」（34.7％）となっています。

産業分類別におけるデジタルツールの導入割合は、以下の通りです。

出典：総務省 情報流通行政局_『令和5年 通信利用動向調査報告書（企業編）』

特に製造業では、令和5年では、導入している：21.7%、導入していないが導入予定がある：13.9%、導入していない：53.4%、わからない：10.9%という結果になりました。

産業分類別に見ても、積極的に導入されており、今後の製造業を支えるツールとして期待されていいます。

製造業にAI導入が必要な理由8選

製造業にAI導入が必要と言われる理由8選について解説します。製造業が抱える課題や問題点を確認しましょう。

企業の生き残り

製造業にAI導入が必要な理由は、企業が生き残るために必要です。

なぜなら、企業としての価値を生む出すため。

実際、社会や時代が変化するとともに企業も変化をする必要があります。人間の知恵だけでは不足する部分もあり、AIを活用しより高度な内容の検討が求められています。

そのため、企業が生き残るためにAI導入は必要となります。

深刻な人手不足

日本の製造業は深刻な人手不足問題があります。

少子高齢化が進み、労働者の数が激減しているから。

パーソル総合研究所の「労働市場の未来推計 2030」で発表された資料によると、2030年には38万人の人手不足が発生すると予想されています。

出典：パーソル総合研究所労働市場の未来推計 2030

このグラフのように製造業以外の業界でも人手不足が深刻です。こういった危機を乗り切る手段の一つとして、AI導入が注目されています。

従業員の高齢化

先ほどの内容と少し重なりますが、従業員の高齢化の問題も深刻です。

若い年齢の働き手が増えないため。

実際に、少子高齢化が進んでおり、従業員の高齢化の割合が高くなっています。体力や判断力の低下、認識間違いなどのリスクがあり、課題が多くあります。

こういった事態を改善すべく、AI導入が効果的と言われています。

外国人の従業員の増加

AIを導入する理由ですが、外国人の従業員の増加があります。

外国人の方に業務を理解し正しく作業してもらうため。

厚生労働省発表の産業別外国人労働者数をみると、「製造業」が最も多く、全体の 27.0％を占める。外国人の方に適切に業務を理解し、判断するのは難しいです。

出典：厚生労働省外国人雇用状況令和5年10月

そのため、AIを導入し外国人従業員でも問題なく作業できるような環境が求められています。

技術力の低下の懸念

製造業にAIが導入が必要な理由は、技術力の低下の懸念が挙げられます。

若い世代への技術伝達が難しくなってきたため。

実際に、技術力は製造現場においても最も重要です。しかし、人手不足などが深刻な問題となり、ベテラン従業員から若手への技術の継承がうまくいかない点が挙げられます。

ですので、AI導入することで技術力の継承にも有効だと言われています。

競合他社との差別化

製造業にAIが導入が必要な理由ですが、競合他社との差別化があります。

なぜなら、グローバル化に伴い競争が激しくなっています。

実際に、競合他社との競争はより高度な技術が求められており継続するのも並大抵なことではありません。勝ち残って行くにはAIの活用が必須と言われてます。

競合他社に負けない技術力を維持するためにもAI導入が必要です。

高品質が求められる

製造業全体に対して、高品質な製品が求められています。

低品質ではクオリティを確保できないため。

実際に、低品質の原料で製品を生産すると、低品質な製品になってしまいます。低品質な製品は思わぬトラブルを招く恐れがあるので避けたいところです。

将来はもっと高品質な製品が求められるので、AI導入により製品純度が向上に期待されています。

コストの増加

製造業がAI導入すべき理由は、コスト増加の背景があります。

コストが増加し続けると、収益が減少するため。

例えば、作業員の判断ミスによって製品純度がスペックアウトすると、廃棄したり再スタートするためコストがかさみます。その結果、製造コストが上がってしまいます。

そう言った事態を避けるべく、AI導入しサポートを受けることが重要です。

製造業がAIを導入するメリット22選

製造業へAIを導入するメリット22選について解説します。具体的な内容を確認しましょう。

生産性の向上

製造業にAI導入によるメリット1つ目は作業効率アップがあります。

なぜなら、人が行っていた業務をAIに代用するから。

実際によくある業務で検品、品質検査があります。AI画像認証を導入すれば、自動化でき判定精度も向上するでしょう。

そのため、AI導入によるメリットとして、作業効率アップすると言われています。

品質管理の精密化

製造業でAIを導入するメリットは、品質管理の精密化になります。

理由は、欠陥品の検出や品質基準の一貫性を向上させるから。

近年、画像認識のAIやセンサーからのデータを分析する方法が増えています。それらを活用すると欠陥品の検出や品質基準の一貫性を向上させます。

なので、AI導入すれば品質管理の精密化に期待できます。

ダウンタイムの削減

続いての導入メリットは、ダウンタイムの削減です。

なぜなら、計画外の停止を防ぐため。

実際に、人の目だけでは限界があり、機械の異常を感じ取れない場面があります。しかし、AIが機器の異常を予測し、適切なメンテナンス時期を提案することで、計画外の停止を防ぎます。

生産を止めたくない部署ではダウンタイムの削減は必要になります。

在庫管理の最適化

AIを導入することで、在庫管理の最適化ができます。

在庫の過剰や不足を防いでくれるから。

私の実体験ですが、在庫管理は大変です。余裕を持たせるために多く在庫を持つとコストがかかります。

そこで、AIの需要予測アルゴリズムを用いて、在庫の最適化が実現できます。

省エネルギー化

製造業でAIを導入すれば、省エネルギー化に繋がります。

AIがデータを解析し、エネルギー効率の高い運転条件を導き出すため。

例えば、運転条件を変更するのは簡単なことではありません。根拠を示し、メリットが出るなどの提案が必要です。

そのため、AIに運転データを解析させ、運転効率の高い方法を導き出すことで、省エネルギー化に期待できます。

作業環境の安全性向上

AIを導入することで期待できるメリットは、作業環境の安全性向上です。

監視されていると危険行動を取りづらくなるから。

例えば、AIが危険をリアルタイムで検知し、作業員に警告を発することで、事故を未然に防ぐ方法などがあります。危険エリアなどに侵入した際に警告音を発する方法もあります。

安全に力を入れたい企業にとっては導入したいAIになります。

柔軟な生産対応

続いてのメリットは、柔軟な生産対応になります。

小ロット多品生産にも対応ができるため。

実体験ですが、従業員が生産スケジュールや生産ラインの調整は大変です。一度決めた計画を変更したくない方もいるでしょう。

その部分をAIが代行できれば柔軟な生産対応が可能になります。

人手不足の解消

製造業にAIを導入するメリットですが、人手不足の解消が挙げられます。

なぜなら、AIが従業員の巡回点検を代替するから。

例えば、工場で稼働しているモーターなどの機器の異常検知、予知保全を行うため、巡回点検が必要不可欠です。しかし、人が全てを把握するのは困難です。これは規模が大きくなればなるほど管理が難しいと言われています。

そのため、AIが巡回点検の役割をしてくれれば人手不足も解消できます。

技術継承

続いての導入するメリットですが、技術継承に期待できます。

理由は、熟練技術者のノウハウをデータ分析できるため。

私の実体験ですが、熟練技術者の方が作業が早く終了したり、スムーズに業務を遂行します。しかし、熟練技術者を新人の教育担当にしてもうまく伝えることができず、後輩に正しく伝わらないことがありました。

ですので、AI導入し、データや映像を活用しながら教育すれば技術継承に繋がります。

安全性の向上

AIを導入することにより、安全性の向上があります。

画像認識で現場の見える化できるから。

実際に、現場の危険ポイントを見つけるのが難しいです。VR空間とAIを組み合わすことでより高度な内容の実現可能となりました。

そのため、AIを導入すると安全性の向上が見込めます。

コスト削減

製造業がAI導入すべき理由は、コスト増加の背景があります。

コストが増加し続けると、収益が減少するため。

例えば、作業員の判断ミスによって製品純度がスペックアウトすると、廃棄したり再スタートするためコストがかさみます。その結果、製造コストが上がってしまいます。

そう言った事態を避けるべく、AI導入しサポートを受けることが重要です。

予測精度の向上

AIを導入すると、予測精度の向上が見込めます。

AIが膨大なデータから高精度な予測するから。

実際、需要予測といってもさまざまな要因が影響しており予測は困難です。活用できる内容は、原料調達や在庫管理の最適化などに繋がります。

ですので、AIを導入すれば、予測精度が向上に期待できます。

リアルタイムモニタリング

AI導入で期待できるメリットは、リアルタイムモニタリングがあります。

AIセンサーで生産ラインのリアルタイムが監視できます。

例えば、AIを活用したセンサーで生産ラインのリアルタイム状況を監視し、異常時に即時対応が可能です。

そのため、AI導入するとリアルタイムモニタリングが可能です。

労働者の負担軽減

製造業にAI導入すると、労働者の負担軽減に期待できます。

理由は、簡単な作業をAIが代行するから。

実際に簡単な作業だけでもAIが代行することで、作業員の身体的・精神的負担が軽減されます。

なので、導入すれば労働者の負担軽減に繋がります。

新技術導入の促進

AIを導入するメリットは、新技術導入の促進が挙げられます。

なぜなら、AIなどを活用することで、イノベーションが加速できます。

実際に、AIと他の技術（IoTやロボティクス）を組み合わせることで、イノベーションを加速させます。

そのため、導入することで新技術導入の促進にも繋がります。

競争力の強化

製造業にAIが導入が必要な理由ですが、競合他社との差別化があります。

なぜなら、グローバル化に伴い競争が激しくなっています。

実際に、競合他社との競争はより高度な技術が求められており継続するのも並大抵なことではありません。勝ち残って行くにはAIの活用が必須と言われてます。

競合他社に負けない技術力を維持するためにもAI導入が必要です。

設備稼働率の最大化

製造業にAIを導入すると、設備稼働率の最大化があります。

AIが分析することで稼働率を最大化できます。

例えば、AIが生産設備の使用状況を分析し、最適な稼働スケジュールを組むことで、機器の稼働率を最大化します。

ですので、製造業にAIを導入すれば設備稼働率の最大化に期待できます。

トレーサビリティの向上

製造業にAIを導入メリットですが、トレーサビリティの向上が挙げられます。

生産履歴や流通履歴を詳細に追跡でき、問題発生時の原因特定できるから。

実際に、人が履歴を調査するには時間も仕組みかも必要になります。ですが、AIを活用したデータ記録により、生産履歴や流通履歴を詳細に追跡でき、問題発生時の原因特定が迅速化します。

問題発生時の原因特定を素早くできることから、トレーサビリティの向上に期待されています。

製品開発の迅速化

AI導入する期待効果は、製品開発の迅速化です。

製品の試作回数を減らるため。

例えば、製品開発時は何度も試作品を作り繰り返し行われます。その際、AIによるシミュレーションや最適化技術を活用することで、試作回数を減らし、製品開発のスピードを向上させます。

研究部門や製品開発の部署においても、AI導入によるメリットがあります。

カスタマーサポートの強化

製造業にAI導入できれば、カスタマーサポートの強化にも貢献できます。

なぜなら、顧客に対して迅速な対応や個別提案が可能になるから。

現状、問い合わせに関して人が対応する場面が多いため、1人で対応できる時間は限られてしまいます。その仕事をAIに受け持ってもらいAIで製品の使用状況などを把握し顧客対応をしてもらうことが可能です。

製造業においてもカスタマーサポートは強化したい項目です。

規制遵守の効率化

製造業にAIを導入するメリットですが、規制遵守の効率化があります。

AIが法規制や安全基準の変更を常にアップグレードしてくれるから。

実際に、法規制や安全基準の変更が変更されるのはよくあります。その情報を素早くキャッツできないと誤った法規制の解釈をしてしまいます。

そのため、AIに情報の監視をさせ、自動的に対応策を提示することで、コンプライアンスを厳守できます。

従業員のモチベーション向上

製造業にAIを導入するメリットは、従業員のモチベーション向上が挙げられます。

理由は、従業員の作業時間が確保できるため。

実際に、従業員の業務はたくさんあり、全てもこなすのは大変です。単純作業などをAIが代用できれば従業員の作業時間が確保できます。

なので、AI導入すると従業員のモチベーション向上が見込めます。

製造業のAI導入で注意すべきポイント10選

製造業でAI導入のために注意すべきポイント10選について解説します。なんとなく始めてうまくいきません。プロジェクトが進まず導入直前で断念するケースもよく耳にします。しっかり理解しましょう。

製造業のAI導入で注意すべき点は以下の通りです。

課題を具現化

製造業でAI導入時に注意点は、課題を具現化する。

なぜなら、課題を正しく理解していないと効果が出せないため。

実際によくある失敗ですが、AIを導入したら課題が解決できると甘い考えがあるとうまくいきません。

そのため、AI導入前に解決したい課題などを整理しておきましょう。

AI導入の目的を明確化

続いての注意点ですが、AI導入の目的をを明確化する。

理由は、目的が曖昧では導入するAIも間違える可能性があります。

例えば、「○○作業を自動化したい」「○○業務を簡素化したい」など、具体的な課題を把握し、目標設定をておく必要があります。

計画倒れとさせないために、目的を明確化しましょう。

運用コストの確認

製造業のAI導入で注意すべきポイントは、運用コストの確認する。

初期導入費に目が行きがちになるため。

実際に、AIを導入すると毎月一定の管理費が必要になります。その点をあまり理解せず、始めてしまうと運用コストが増加しやすいです。

なので、運用コストの確認も必ずしましょう。

AIに任せる業務範囲を決めておく

次に注意したい点は、AIに任せる業務範囲を決めておくことです。

AIが対応可能な範囲を導入すると失敗しやすいため。

例えば、AIよって得意なジャンルは異なります。高額なAIでも全ての業務に対応できません。従業員で対応可能な内容は任せましょう。

そのため、AIの業務範囲と人で行う点を区分しましょう。

推進チームを作成、定期的なフォロー

続いての注意点ですが、推進チームを作成が必要です。

推進チームを決めないと失敗しやすくなります。

実際に、役割を明確化しないと誰もやりたがらずプロジェクトが進まない可能性が高いです。それを避けるべく推進チームを発足し定期的にフォローしましょう。

プロジェクトを成功させるためには推進チームの活躍に期待しましょう。

ノウハウを持った人材の確保

製造業のAI導入で失敗しない方法ですが、ノウハウを持った人材の確保が重要です。

なぜなら、ノウハウがないと運用管理できないから。

例えば、AI購入や設置は購入先が対応してくれることが多いです。その後の運用は従業員で対応する必要があるのでノウハウを持った人材がいないと苦戦します。

そのため、ノウハウを持った人材の確保をしましょう。

従業員の理解を得る

AI導入を成功させるためには、従業員の理解を得る必要があります。

活用していくためには現場との連携を密に取ることが不可欠です。

実際に、活用するのは現場の従業員になります。従業員の声を反映できないとかえって使いづらくなり、失敗になりやすいです。

ですので、従業員の理解を得るように心掛けましょう。

情報漏えいのリスク

製造業でAIを導入する注意点は、情報漏えいのリスクがあります。

理由は、ハッキングを受けると機密情報が外部に流出する可能性があるから。

例えば、AIへのハッキングを受けると危険です。売上予測の分析のために自社のデータをAIに学習させたデータなどを盗まれる可能性があります。

失敗しないために情報漏えいのリスクを避けるようにしましょう。

不具合発生時の対応方法

続いて注意すべき点は、不具合発生時の対応方法です。

AIが不調になる可能性があるため。

例えば、突然AIシステムが壊れたり、不調を起こす可能性があるのでその際に行動指針が決まっていないと間違った行動を取るかも知れません。

導入時は難しいですが、AIがうまく作動しなくなった時の対応方法を決めておきましょう。

長期的な目線で考える

一番気をつけたい点は、長期的な目線で考えることです。

導入してもすぐ効果がでるとも限りません。

実際に、実運用できるまでは数ヶ月〜数年を要します。それは、AIに学習をさせたり、トライアンドエラーを繰り返し行うためです。

そのため、AIを導入しても長期的な目線で捉えておきましょう。

他社から学ぶ事例15選

製造業におけるAI導入・活用事例15選を紹介します。

他の企業がどのようなツールを導入しているかを把握し、自社でも取り入れられるかどうかを検討してみましょう。

【コスモ石油/YOKOGAWA】製油所のデジタル化

コスモ石油とYOKOGAWAグループは、コスモ石油の製油所におけるデジタル化に向けた取り組みをスタートした。

主な内容は将来的な設備の点検など代替として検討され、4足歩行ロボットを活用した実証実験を実施。現場活用を目的としており、課題や検証項目の選定を進めています。

また、製油所業務の高度化などを推進を目指し、効率化を推進。AIなどのデジタルツールの活用に関連するイベントも開催されています。

ロボットやドローンの活用を検討しており、「ヒトとロボット・AIが協働する製油所」の実現を目指している。

【富士通株式会社】生成AIの活用でサポートデスクの工数削減

富士通はSalesforceの生成AI「Einstein for Service」を活用し、サポートデスクの工数を8割も削減した。

多くは、製品に関するお問い合わせであり、AIを導入することで大きく削減に貢献。サービス返信機能、会話サマリー機能を改善することで大きく改善した。

社内の情報をAIに何度も学習させ、このような結果が得られた。富士通では顧客企業のサポートデスクの課題解決を支援するサービスも用意しています。

【東京エレクトロン】労災防止AIによる安全確保

東京エレクトロンは、スタートアップ企業と共同で製造現場の事故防止するAIを開発し、安全確保を強化しました。

監視カメラの映像をリアルタイムでAIが解析し、危険を察知するとアラートで知らせる仕組みで事故を防止します。

セキュリティ管理が厳しい製造業でも導入可能なAIとして注目を集めています。

【サントリー】調達・製造・出荷をデジタルツインでトレースして品質管理

サントリー食品インターナショナル株式会社では、調達・製造・出荷過程における全てのデータをIoTに集約して高度なトレースを実現した。

製品1つ1つと対応データを紐づけ品質管理に役立てている。

また、デジタルツインを活用し、生産機器の不具合の原因を素早い特定が可能になった。結果的に生産性も向上しました。

【株式会社日本触媒】生産計画の最適化システムで工数を10分の1に削減

株式会社日本触媒は、生産計画の最適化を図るシステムを開発し、運用を開始。同社ではこれまでSAPの多種多様なニーズに対応するため、生産計画の作成に多大な労力がかかっていました。

AIによる生産計画の最適化を構想し、日本触媒のノウハウを組み込んだAIアルゴリズムの構築に成功し、作成にかかる時間も従来の10分の1になりました。

【キング醸造株式会社】在庫過多や欠品を需要予測によって改善

キング醸造株式会社は、在庫過多や欠品を需要予測によって改善に成功した。

出荷予測に統一性がなく、在庫の管理に課題があった。また、拠点数の多さから予測に手間と時間がかかった。

AIに社内システムのデータのみを学習させ、予測値が従来の手法より高精度となり良い結果を得ることができた。

【トヨタ自動車株式会社】製造現場でAIプラットフォームの整備

トヨタ自動車株式会社は、製造現場がAIモデルを開発できる「AIプラットフォーム」を開発し、活用を開始した。

社内でAIプラットフォームを開発し、知見のない製造従業員が必要なAIを開発できるように工夫しました。

また、同社の課題として、専門知識をもつ人材が不足しており、AIの活用が予定よりも進んでいない点がありました。

【ダイセル】熟練作業員の技術再現で自立型工場

株式会社ダイセルは、熟練作業員の技術再現で自立型工場に成功した。

熟練作業員のノウハウ伝承に課題があり、東京大学と共同で開発したAIに過去データを学習させました。
主にノウハウの記録や設備の稼働状況、どう対応したかの操作履歴などのデータを活用した。

その結果、無駄の少ない運転や設備の変調を予測が可能となり、大幅な生産性向上に貢献した。

【SOLIZE株式会社】「熟練暗黙知×AI」を実現し不具合予兆検知

SOLIZE株式会社は3Dプリンターに関する熟練暗黙知をAIに学習させ、自動化に成功しました。

また、個人差のあった判断のバラつきが改善でき、熟練エンジニアと同様の作業が実現可能となった。不具合の予兆を検知することで顧客満足度の向上に役立った。

【IBM】AIを活用した高度な遠隔設備監視

IBMは、AIを活用した高度な遠隔監視を紹介。

障害の予兆を検知し、ダウンタイムを最小限に抑えることが可能とした。複数の設備データを常時分析し、異常の早期検出と予測に期待できます。

専門知識を必要とせず、現場で簡単に運用できるのが特長です。

【東洋エンジニアリング株式会社】AIで品質コスト削減

東洋エンジニアリング株式会社はAIで品質関連のコスト削減を実現した。

課題解決するために同社は案件履歴や不具合に関する要件、技術ドキュメントなど熟練者の暗黙知をAIに学習させました。

また、解釈違いなどによる属人化の防止、トラブルの再発防止などが可能となりました。

【株式会社スプレッド】農作物向けAIカットロボットの導入

植物工場で野菜や果物を製造している株式会社スプレッドでは、AI自動カットロボットを導入しました。

ロボットがAIを活用した画像処理機能と独自のハードウェアにより、野菜などを適切にカットすることが可能になりました。

実際に、レタスの芯抜きに多くの人手が必要でしたが、AI導入により完全な自動化カットが完成しました。

また、芯抜きの精度が向上し、可食部の廃棄量の削減の結果も出ました。

【株式会社バーチャルメカニクス・株式会社理経】VR空間での自動運転シミュレーション

株式会社バーチャルメカニクスと株式会社理経は、AIを活用し、VR（仮想現実）で自動運転のシミュレーションソフトを開発した。

この仕組みによって、さまざまな企業が自動運転のテストが可能となりました。

将来、自動運転を活用した技術革新に期待されています。

【ナブテスコ株式会社】異常検知で風力発電機の故障回避

ナブテスコ株式会社は、異常検知で風力発電機の故障回避を実現。

同社はAIによる異常検知（データから異常を検出）システムを導入しました。

課題は風力発電駆動装置の保守が困難であり、過去に発電停止や部品交換作業が乱流などの影響で発生した。多大な損失を出して問題となっていた。

導入した結果、異常検知を把握でき、故障回避や状態監視機器の開発に効果が出ました。

【HEROZ/東洋エンジニアリング】AIを活用した工期遅延リスク検知システム

HEROZ株式会社と東洋エンジニアリング株式会社は、プラント設計段階でAIを活用し、工期遅延リスクを検知するシステムの適用を開始した。

従来、設計段階ではエンジニアの経験と知見に強く依存している課題がありました。

システムを活用することでリスクとなる設計を自動検知でき、問題の未然防止します。

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まとめ

今回は「製造業AI」について、詳しく解説しました。最後に本記事の内容を振り返ってみましょう。

今回の記事の要点は以下のとおりです。

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