【生成AI×製造業】大企業の活用事例8選！デメリットや注意点も紹介

製造業での生成AI活用に興味を持ちながらも、「トラブルが起きないか心配」、「導入へのハードルが高そう」と感じていませんか？

本記事では、生成AIの導入に成功している大企業の活用事例8選を紹介します。

また、製造業における生成AI導入直後にありがちなトラブルや、これから導入を考える企業が抱えやすい課題についても解説します。

最後まで読むことで、生成AI活用のイメージが明確になり課題解決に繋がるでしょう。

生成AIの製造業での活用事例

以下では、生成AIの製造業での活用事例を8つ紹介します。

• 【熟練技能を継承】日立製作所

• 【従来の作業時間を90%削減】トヨタ自動車

• 【電動シェーバーをAIが開発】パナソニックホールディングス

• 【作業工数40%削減に成功】三菱電機

• 【意思決定の迅速化】ウイングアーク1st

• 【在庫最適化に成功】富士フイルム

• 【自然言語に対応するロボット開発を発表】オムロン

• 【業務内容に応じたAIを選択】ソニー

生成AIを活用した場面や成果を具体的に解説します。

【熟練技能を継承】日立製作所

日立製作所は、保守・点検や製造などの現場における技能継承のために生成AIを活用しています。鉄道や発電所設備、製造工場で発生する故障や事故に似た映像を生成し、仮想空間（メタバース）内で対処方法を訓練する仕組みを導入しました。

スパイクスタジオ担当者によるコメント：
スパイクスタジオ担当者によるコメントメタバースだけでなく、教育コンテンツや業務マニュアル、copilotエージェントとしても活用できるデータだと思います。
熟練技能者の暗黙知を生成AIに学習させることで、それらのサービスが可能です。

本事例に類似する支援について相談する。

【従来の作業時間を90%削減】トヨタ自動車

トヨタ自動車はAI専門部署を設立し、業務効率化から新サービスの開発まで、様々なAI技術を活用しています。なかでもクラウドサービスのライセンス管理業務の効率化は、従来の90%の作業時間の削減に成功しています。

スパイクスタジオ担当者によるコメント：
本事例のように、生成AIを発展させる方向性で活用する場合は、優秀社員のノウハウを生成AIに学習させて、職種特化モデルを構築するのがよいかと思います。

本事例に類似する支援について相談する

【電動シェーバーをAIが開発】パナソニックホールディングス

パナソニック ホールディングスは、電動シェーバーの次期商品に、生成AIの活用によって考案した新構造モーターの採用を検討中です。

デバイス開発におけるAIの活用は、モーターといった部品そのものに適用した事例はほぼありません。

しかし、「計算を繰り返すうちに改善して、そのうち人間が設計した構造より出力が上回った」といい、今後もAIが学習を積み重ね、最適化を目指します。

【作業工数40%削減に成功】三菱電機

三菱電機は、組み込みソフトウエア開発において生成AIの活用を進めています。ソフトウエア開発に関する過去数10年分のドキュメントの要約文を生成AIで作成。検索用のインデックスとして使用することで、エンジニアの作業工数を最大40%削減できるとしています。

スパイクスタジオ担当者によるコメント：
スパイクスタジオ担当者によるコメントAWSの支援のもとで行われた、技術的に優れた事例です。
今後は専門知識の追加学習や、データへのラベリング等による検索精度の改善などが考えられます。

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【意思決定の迅速化】ウイングアーク1st

ウイングアーク1st株式会社は、旭鉄工が構築したデータ構築基盤『旭DXエンジン』に、生成AI『dejiren』を導入しました。dejirenは、業務フローの自動化やチャット要約機能を提供。また、経営会議の分析に役立てられ、判断のバラつきや偏りをサポートし、意思決定の迅速化と業務効率化に貢献しました。

【在庫最適化に成功】富士フイルム

富士フイルムグループは、デジタルトラストプラットフォーム（DTPF）を、顧客需要、販売拠点や生産拠点の在庫管理、生産計画の実案、サプライヤーからの調達計画、生産・配送の実施など、様々な分野で取り入れています。

DTPFの活用により、サプライチェーン全体における在庫の最適化を実現しました。

スパイクスタジオ担当者によるコメント：
本事例は、生成AI活用先がカスタマーサポート、CX、EX領域として言及されていますが、セールスやマーケティング領域での活用を通して売上拡大にも取り組んでいくことが予想されます。

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【自然言語に対応するロボット開発を発表】オムロン

オムロンは、人間の思考をそのまま生成AIで再現し、ロボットに実装するという研究を進めています。

「人間の思考を一つひとつ粘り強く計算し、乗り越えられるようなAIモデルを搭載すれば、どんなタスクでも働くロボットができるのではないか」との考えから、自然言語による指示で作動するロボットアーム開発に着手しました。

スパイクスタジオ担当者によるコメント：
マルチモーダルAIのロボティクス領域への拡大は次のトレンドになると思います。今後に期待したいです。

【業務内容に応じたAIを選択】ソニー

ソニーグループは、生成AIを全社員が安全に活用できる内製環境『Enterprise LLM』を導入しています。

社内データを活用可能とし、30以上のLLMをサポート。業務に応じた柔軟なモデル選択を可能にしました。国内展開完了後、海外拠点への導入を進行中で、14,000人以上の従業員が日々数万件の生成リクエストを処理し、業務効率化と生産性向上を実現しています。

スパイクスタジオ担当者によるコメント：
本事例は、汎用モデルとRAG、ワークフローの組み合わせがメインだと思いますが、次の施策としては業務知識や専門知識を追加学習した業務特化・職種特化モデルの取り扱いが鍵になると思います。
こちらは弊社でも取り組んでいるところです。

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生成AIを製造業で活用するメリット

ここからは、生成AIを製造業で活用するメリットを解説します。

• コスト削減に繋がる

• 人材不足を改善できる

• 熟練技能や暗黙知を継承できる

どのような悩みを抱える企業に効果をもたらすのかも解説しているので、参考にしてみましょう。

コスト削減に繋がる

生成AIを導入することで、製造業ではコスト削減が期待できます。

効率的な生産プロセスや最適な材料の使い方を自動的に提案してもらえるので、無駄を減らし、必要なリソースの消費を最小限に抑えられるからです。

例えば、生成AIを活用した品質管理システムにより、不良品の検出精度を向上させると同時に、手動検査の作業負担を削減できます。その結果、製品の再加工にかかるコストが削減され、全体の生産効率も向上するという仕組みです。

金銭面と時間面において無駄を省きたいと考える企業は、生成AIの導入を前向きに考えてみましょう。

人材不足を改善できる

生成AIは、製造業が抱える人材不足の解消に役立ちます。

製造業では、体力面での不安が懸念され、労働者の確保が困難になりがちです。しかし、生成AIの導入により、単純作業や反復作業をAIで代行することで、限られた人材で効率的な生産を実現できます。

例えば、生成AIを導入して製造ラインを自動化し、人手による作業を減らし肉体的な負担の軽減が可能です。また、熟練技術者のノウハウをAIにインプットさせられるため、これまでは新人教育に割かれていた人材を最小限に抑え、現場での人数が確保できます。

人材不足や新人教育に時間が取れずに苦労している企業は、生成AIの導入を検討する価値があるでしょう。

熟練技能や暗黙知を継承できる

生成AIを活用することで、製造業における熟練技能や暗黙知の継承を効率的に行えます。製造業では、ベテラン社員の経験や感覚に基づく暗黙知が生産の質や効率を左右する重要な要素ですが、熟練知識は言語化やマニュアル化が難しく、個人に依存することが多いです。

ただ、生成AIは膨大な作業データやベテランの行動パターンを学習し、はっきりと伝えにくい技能や判断基準を抽出し、分析する能力に優れています。例えば、熟練工が長年の経験で得た「不具合の兆候を音や振動で察知する」といった能力を、生成AIにデータ学習させることで、新人スタッフでも不具合検知を迅速に行えます。

また、生成AIにより、過去の生産データから最適な加工条件や設備設定の提案も可能で、熟練工と同等の判断が可能です。そのため、ベテランが引退しても技能の継承が途切れることはありません。

技能継承に悩む企業は、熟練工の技術や暗黙知をデータ分析して共有することで、継承をスムーズに行え、品質の維持向上ができるでしょう。

製造業で生成AIを活用する際の課題

次に、製造業で生成AIを活用する際の課題について解説します。

• 初期費用が掛かる

• 長期目線で改善する必要がある

• 新たな教育プログラムを構築しなければならない

生成AIの導入を考える企業にありがちな課題をまとめているので、自社に当てはまる部分がないか確認してみましょう。

初期費用が掛かる

生成AIの導入の課題には、数百万円単位の初期費用が掛かる点が挙げられます。

生成AIを導入するには、AIシステムの構築やAIを作動するのに必要なハードウェアの購入、データ収集のためのインフラ整備など、多方面にわたる初期費用が必要です。

また、導入後もAIモデルの調整・学習費用やグレードアップに掛かる費用などが発生するため、長期的なコストも発生します。

ただ、生成AI活用によって、生産性の向上や人件費カットや適切な在庫によりコスト削減が期待できるため、企業の将来向けた投資とも捉えられます。

生成AI導入費用の回収には、一定の期間が掛かることを覚えておきましょう。

長期目線で改善する必要がある

生成AIの活用は、短期的な成果よりも長期的な改善を目指すことが重要です。

生成AIは、データを学習しながらパフォーマンスを向上させる特性があるため、安定した成果を得るまでにはある程度の時間がかかります。さらに、運用を通じて改善点が見えてくることが多いため、長期目線での改善に取り組む姿勢が不可欠です。

例えば、『生成AIの製造業での活用事例』で紹介した三菱電機の事例のように、まずは既存データのデジタル化をして検索可能するなど短期的に成功実績を作ります。それと同時に中長期での取り組みとして、精度向上のために試行錯誤を繰り返し、データの精度向上と運用方法を改善していくのもよいでしょう。

生成AIの導入は即効性を期待せず、長期的なプログラムとなることを念頭に置いておきましょう。

新たな教育プログラムを構築しなければならない

生成AIを活用し運用するためには、社員向けの新たな教育プログラムを構築しなければなりません。

生成AIの運用には、AIに関する基本的な知識やデータ収集、分析のスキルが必要です。そのため、現場社員が生成AIの仕組みを理解したうえで使いこなすには、専門的な学習と継続的な教育が求められます。

例えば、生成AI導入時に社内教育プログラムを整備し、社員がAIの基本的な操作やデータ活用方法を学ぶ機会を設けることにより、現場でのAI活用がスムーズに進みます。

また、定期的に生成AIの研修を行うことで、ハードウェアの更新時やAIで行う業務を新たに追加した場合にも柔軟に対応できるでしょう。

なお、生成AIは教育プログラム作成や従業員の支援領域でも役立ちます。マニュアル作りの際のチャットボットへの質問や、ドキュメント生成に活用すると教育プログラム構築といった業務の負担が軽減されます。

生成AIを製造業で活用する際にありがちなトラブル

ここからは、生成AIを製造業で活用する際にありがちなトラブルを紹介します。

• 現場の理解度が低く浸透しない

• 業務拡大をしすぎる

• 学習に使うデータの量と質が低い

事前に知っておくとことで防げるトラブルもあるので、導入前の参考にしてみましょう。

現場の理解度が低く浸透しない

生成AIの導入は、現場の理解度が低いと効果が発揮されません。

生成AIを効果的に活用するためには、現場スタッフがAIの仕組みや意義を理解し、業務に活かす意識を持つことが重要です。

現場スタッフがAIツールの操作や適切な使用方法を知らないと、誤ったデータ入力や使い方が原因で、不正確な結果が出る恐れがあると同時に顧客に誤った情報を伝え、サービスの質が低下してしまうリスクがあります。

スパイクスタジオ担当者からのコメント：
地道な啓蒙活動、活用成功事例の開発〜共有までの仕組みづくりなどが必要です。
ここは弊社支援のもと顧客各社が取り組んでいることです。

業務拡大をしすぎる

生成AIは製造業において、設計デザインや生産といった幅広い用途に対応できますが、導入当初に多くの業務へ適用しようとするのは危険です。

なぜなら管理が煩雑になり、予期せぬトラブルが生じる可能性が高くなるからです。

まずは、小規模な範囲での効果確認を行いましょう。品質管理業務のみに限定してAIを導入し、その結果を確認しながら徐々に他の業務にも活用すると、段階的に適用範囲の拡大が可能です。

スパイクスタジオ担当者からのコメント：
ハイジャンプしようとすると専門的リソースやコストが膨大に掛かりすぎるので、戦略と計画の策定、早期のクイックウィンの獲得が重要です。

学習に使うデータの量と質が低い

生成AIはデータから学習して精度を向上させるため、データの質と量が低いと、AIが適切な予測や判断を行えなくなります。

特に製造業では、不良品検出や需要予測などの精度が生産性に直結するため、質の高いデータが不可欠です。

例えば、 欠損があるものや古いデータを学習させ、不完全な生産ラインデータからスケジュールや故障予測モデルを作ると、誤った推奨を提供してしまうリスクがあります。その結果、生産効率が低下する事態を招いてしまいます。

生成AIの活用により、今まで以上に生産性を向上させるには、正確で一貫性のあるデータの確保が重要です。

スパイクスタジオ担当者からのコメント：
非構造データの扱いは生成AIが強みとしているところなので、中長期の戦略的目線で、どんなデータが必要か、どんなデータをデジタル化すべきかなど、生成AIを用いたプロセスで課題解決していくことが重要です。

製造業で生成AIの導入をお考えの場合はスパイクスタジオへご相談ください

製造業での生成AI活用は、コスト削減や人材不足の解消などに繋がることから、数々の企業で導入され、実際に生産性の向上に成功する会社も増えています。

ただ、製造業で生成AIの活用を成功させるには、データ収集や従業員へのAI理解の浸透といった事前準備が必要です。

スパイクスタジオでは、生成AIの基礎知識の習得や活用アイデアの提案、実際のシステム構築・運用までをトータルでサポートする体制を整えています。

製造業で生成AIの導入をお考えの場合は、スパイクスタジオにご相談ください。