活用事例2025.11.01

【業務別】製造業の生成AIの活用方法を紹介！導入ステップや課題も解説

「製造業でどのように生成AIを活用できる？」

「導入するにはどの様な準備が必要？」

本記事では、製造業における生成AIの具体的な活用方法を紹介します。

生成AIは多岐の業務に活用できますが、段階を追って導入を進めなければ、使いこなせないまま費用のみが掛かったり、管理が疎かになったりと業務に支障をきたすリスクがあります。

導入ステップや生成AIを活用する際にぶつかりやすい課題も解説するので、参考にしてみましょう。

生成AIとは？製造業での必要性

生成AIとは、大量のデータを学習し、新たなデータやコンテンツを自動生成する人工知能技術です。テキストや画像、設計図などの生成が可能で、創造性を伴う作業において高い効果を発揮します。

製造業では、生成AIの活用で設計の効率化や生産性の向上が期待されています。

例えば、生成AIの活用によって需要予測の正確性が向上し、市場の変動に柔軟に対応できるため、生産スピードのアップが可能です。また、異常の兆候を察知し、故障を未然に防ぐシナリオを生成することにより、ダウンタイムや不良品の削減にも繋がります。

このように、生成AIは生産性のアップやコスト削減に直結する他、新商品の設計や人材育成など幅広い業務での活用が期待でき、製造業界では不可欠になると重要視されています。

【業務別】生成AIの製造業での具体的な活用方法

以下では、製造業の業務別に生成AIの具体的な活用方法を解説します。

設計・デザイン
製造
品質検査・不良品検出
需要予測・在庫管理
安全管理・リスク予測
顧客サービスへのサポート
教育・トレーニング
オフィス業務

製造業で生成AIを活用することで、様々な業務プロセスを効率化し、コスト削減や品質向上などを実現できます。

設計・デザイン

製造業で生成AIを用いると、設計やデザインのスピードを向上させ、より多様なデザインパターンの試行ができます。

デザイナーやエンジニアが手作業での考案は時間がかかり、選択肢も限られます。しかし、生成AIを活用すると、多種多様な条件に基づいた複数パターンの案を自動生成し、その中から最適なデザインの選択が可能です。

例えば、新しい製品の外観デザインを生成AIに提案させることで、最適な形状や色彩パターンを迅速に選出できます。開発期間が短縮され、製品の市場への投入を早める効果が期待できるでしょう。

設計・デザインに生成AIを導入することで、スピーディーで最適なデザインの実現が可能になります。

製造

生成AIの活用は製造業において、製造工程の効率を高める役割を果たします。

製造フローや生産ラインの配置は、製品の生産に直結します。生成AIを用いると、作業効率や機械稼働率を考慮した最適なフローを設計し、無駄な時間や動線の削減が可能です。

例えば、製品の組み立てラインの配置をAIが分析や最適化することで、作業員の移動を最小限に抑えられます。結果的に、作業スピードが向上し、コストも削減されるでしょう。

品質検査・不良品検出

生成AIの画像認識技術を活用すると、製品の欠陥や異常を検出できます。

製造業では品質管理が重要ですが、従来の人力による検査では時間がかかるうえに、見落としが発生しがちです。生成AIが画像を解析して不良品や異常箇所を見分けることで、精度の高い品質検査を実現し不良品の流出が防げます。

例えば、製品表面の微細なキズや塗装のむらなど、人間の目では見逃しやすい欠陥も、生成AIによって自動的に検出が可能です。

不良品の検出精度の向上とともに、安定した品質の維持が期待できます。

需要予測・在庫管理

生成AIは過去のデータや市場のトレンドを分析し、需要を予測して在庫管理を効率化できます。

適切な在庫量を保つことは、コスト削減と安定供給において重要です。生成AIを活用して需要予測を行うことで、変動に合わせた在庫量を確保でき、過剰在庫を抱えることや欠品のリスクを抑えられます。

例えば、季節変動やトレンドに応じた販売量の予測をAIが行い、それに基づいて在庫を管理をすることで、不必要な在庫維持コストを削減できます。

需要予測や在庫管理を最適化することで、無駄を削減し安定した供給を実現しやすいです。

安全管理・リスク予測

生成AIを使って過去の事故データを分析したり、危険度の高いエリアや時間帯を予測したりすることで、安全管理の強化が可能です。

製造現場の安全確保は、従業員の健康や業務を継続させるうえで欠かせません。生成AIが過去の事故データを分析してリスク傾向を発見できれば、危険を未然に防ぎ、従業員の安全性を確保できます。

例えば、特定の機械が多くの事故を引き起こしている場合、その機械周辺での使用時間を制限したり、追加の安全措置を取るといった対策が可能です。

生成AIによるリスク予測で、安全対策を強化し、より安全な職場へと改善できます。

顧客サービスへのサポート

自動生成やチャットボット対応などの生成AIを通じて、顧客サポート業務の効率化と顧客満足度向上に期待できます。

顧客からの問い合わせ対応は、迅速さと正確さが求められますが、生成AIを活用して自動で回答を行うと、対応速度が向上するうえに問い合わせ対応コストを削減できます。

例えば、よくある質問をAIが自動で処理し、複雑な内容のみを担当者が対応する仕組みを導入すれば、顧客対応にかかる時間の短縮も可能です。

なお、生成AIの活用により24時間体制の対応が可能となり、顧客がサービスを利用できる幅も広がります。

教育・トレーニング

生成AIを使ったシミュレーションにより、機器操作や生産プロセスの教育を効率的に行えます。

製造業において、新人の育成には現場経験が必要です。しかし、実際の現場での教育は、指導係に割く人材確保の困難や、慣れない人の機械操縦でリスクが伴う場面もあります。生成AIを活用して仮想環境でのトレーニングを用いれば、個人的かつ安全に学習ができ、スキルの習得スピードが向上します。

例えば、製造機器の操作手順をAIがシミュレーションすることで、新人社員が現場に出る前に基礎スキルをイメージトレーニングが可能です。これにより、現場でのトラブルを減らし、早期戦力化が可能です。

オフィス業務

製造業のオフィス業務においても生成AIの活用が可能です。

例えば、社内ルール案作成や採用における求人票作成、就業規則等の問い合わせ対応といったバックオフィスに生成AIを導入することで、業務負担を軽減できます。また、議事録作成の自動化により、他の業務に割く時間が増え、品質やサービス内容の向上が期待できます。

実際に弊社がサポートしている企業では、議事録作成の工数はゼロ、社内ルールや求人票などの作成工数は70％程度削減できたという事例があります。

生成AIを製造業で導入した企業の活用事例

製造業の生成AIの導入によって、業務効率化や生産性向上などを実現させた企業の活用事例を紹介します。

企業名

活用事例

日立製作所

製造工場で発生する故障や事故に似た映像を生成し、メタバース内で訓練に活用

トヨタ自動車

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

三菱電機

組み込みソフトウエア開発において生成AIの活用

ソニー

従業員自身が業務に応じた柔軟な生成AIモデル選択が可能

詳しくは、【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にて解説しています。

製造業で生成AIの導入が懸念される理由

製造業で生成AIの導入が懸念される理由は以下のとおりです。

データを正しく収集・分析するスキルが足りない
セキュリティ面が不安視される
生成AIを使いこなせる人材がいない

「生成AIを使うのは抵抗がある」という場合、当てはまるものがないか見ていきましょう。

データを正しく収集・分析するスキルが足りない

製造業では日々膨大なデータが発生しますが、データを適切に収集、分析するスキルが足りないことが懸念されます。

生成AIが学習するためのデータの不足や不正確さがあると、AIの性能が発揮されないからです。

例えば、不正確なデータを用いて学習させた場合、AIが誤った判断をしてしまうこともあります。AIの導入効果が薄れるだけでなく、場合によっては生産効率が低下するといったリスクもあります。

製造業での生成AIの導入を進めるためには、データ収集と分析に関するスキル向上が必須です。

セキュリティ面が不安視される

製造業において、生成AIを導入することでセキュリティ面のリスクが懸念されます。

特に、製造業では企業秘密や顧客情報、製造プロセスの詳細といった重要なデータが含まれており、これらが外部に漏れると多大な損害につながります。

例えば、製造プロセスに関わるデータが漏洩すると、競合他社に技術を奪われたり、サイバー攻撃によって生産ラインが停止したりと、業務に影響を及ぼす可能性があります。

生成AIの導入にはセキュリティ対策や管理の仕方のマニュアル化が求められ、リスクへの備えが必要です。

生成AIを使いこなせる人材がいない

生成AIを使いこなすためのスキルを持った人材がいないという点も、導入が懸念される理由です。

生成AIの有効活用には、AIの理解だけでなく業務プロセスにどのように適用するかの知識が求められます。製造業界では、現場に特化した知識を持つスタッフが多い一方で、AIを扱うための専門的な人材が不足していることが多いです。

効果的に活用できる人材がいないと、その導入効果を発揮するのが難しく、AIの導入は完了しても、活用が進まないケースもあります。

生成AIを効果的に利用するためには、現場でAIを使いこなせる人材の育成が重要です。

製造業における生成AIの導入ステップ

ここからは、生成AI導入ステップについて解説します。

生成AIを導入する目的を明確にする
自社に合うAIツールやサポート企業を選択する
生成AI導入にあたりルールや管理法を徹底させる

製造業で生成AIの導入を成功させるには、適切なステップを踏むことが成功の鍵です。導入に向けて以下を参考にしてみてください。

生成AIを導入する目的を明確にする

生成AIを導入する際、まず導入目的の明確化が重要です。

企業が生成AIを導入する際は、まず目的の定義と成功指標（KPI）の設定を行いましょう。

生成AIには様々な活用方法があり、目的が曖昧だと効果が表れず、導入コストが無駄になる恐れがあるからです。

例えば以下のように、生成AI導入によって達成したい目標、および成功指標（KPI）を定め、特定の取り組みや施策がどの程度の成果を上げたかを明確に数値化します。

目標の例

成功指標（KPI）の例

顧客体験の向上（カスタマーサポートのAI活用）

顧客満足度の10%向上

製造プロセスの高度化（生成AIによる設計支援）

作業時間の50%削減

業務プロセスの完全自動化（RPAと生成AIの連携）

新製品開発サイクルの短縮（例：6ヶ月→3ヶ月）

製造業の場合、例えば、どの製品の製造コストの削減や品質向上など、目的が具体的であるほど、導入後の成果を測定しやすくなり、導入効果を高めやすくなります。

自社に合うAIツールやサポート企業を選択する

次に、製造業への生成AI導入には、自社に最適なAIツールやサポート企業の選定が重要です。

製造業には独自の業務プロセスがあり、単に「ChatGPTを導入した」というだけでは、対応できない場合があります。そのため、自社のニーズや業務フローに適合する生成AIツールを見極めることが必要です。

生成AIの導入を成功させるためには、以下の手順を参考に自社業務に適したツールの選定をしましょう。

手順

解説

1.業務要件の整理

現状プロセスの分析（AS-IS分析）

2.システム候補のリストアップ

市場調査を行い、業務要件に近いシステムやツールを複数リストアップ

3.Fit & Gap分析の実施

要件に対する適合性を分類

4.総合評価と意思決定

評価基準の作成

上記方法を用いたうえで、生成AIの専門知識を持つ会社からサポートを受けることで、導入から技術的なフォロー、運用までをスムーズに進められます。

生成AI導入にあたりルールや管理法を徹底させる

生成AIを導入する際には、ルールや管理体制を徹底して整備することが不可欠です。

生成AIは大量のデータを処理するため、明確なルールや管理方法がないと、データの不正利用やセキュリティリスクが増大します。また、AIの活用プロセスや責任範囲を明確にしておくと、導入後のトラブルや運用の混乱を防げます。

例えば、データアクセスに関する権限を明確にしたり、AIの判断結果を確認するチェック体制を導入することで、リスクを最小限に抑えつつ安全な運用が可能です。

製造業で生成AIの活用をお考えの方はスパイクスタジオにご相談ください

製造業で生成AIを活用できる場面は、設計・デザインや製造、品質検査・不良品検出

など多岐に渡ります。

ただ、導入目的や使用時のルール、管理などが曖昧だと、生産性の低下や情報漏洩といった不利益が起こるリスクも抱えています。

スパイクスタジオでは、生成AI導入時の基礎知識の提供から活用方法の提案、システム構築や運用に至るまで、一貫して支援する体制を整えています。

製造業で生成AIの活用を検討の際は、スパイクスタジオまでご相談ください。