製造業でなぜ生成AIを導入するべきなのか？活用の方法・ポイントを徹底解説

製造業における生成AIの導入状況

まずは製造業全体での生成AIの導入状況を見てみましょう。総務省が公表しているデータによると、令和6年における製造業の生成AI等の導入状況は、26.1%という結果に。

出典：総務省｜令和６年通信利用動向調査の結果

数値だけに注目すると、約5社に1社という割合です。産業別に見ると、平均より導入状況は高いものの、まだまだ生成AIを導入する企業は少ないと言えるでしょう。

製造業では、生成AIをどのような業務に活用できるのかわからずに導入しない企業も多いですが、人手不足の改善も見込めない上に、他者の競争優位性を確立するのであれば、生成AIの導入は必須と言えるでしょう。

なぜ製造業で生成AIを導入するべきなのか

なぜ製造業で生成AIを導入するべきなのか？その理由を3つ解説します。

• 技術伝承の遅れと属人化を解消できるため
• 人材不足の深刻化を緩和できるため
• 非構造化データを横断的に検索・要約できるようになる

技術伝承の遅れと属人化を解消できるため

製造業では、長く働いてきた熟練者が持つノウハウが共有されずに、図面・不具合レポート・作業手順書などの情報も部門ごとに散らばっていることが多いです。

この状態では、新人に技術を引き継ぐスピードが遅くなり、同じミスが繰り返される原因にもなってしまいます。

しかし、生成AIを活用すると、社内に散在しているドキュメントをまとめて理解し、質問に対して「どの資料に書かれているか」を示しながら回答できるようになります。

つまり、これまで特定の人だけが把握していた知見を、誰でもすぐアクセスできる資産に変えられるため、技術継承がスムーズになり、属人化を減らせるのです。

人材不足の深刻化を緩和できるため

製造業は、顧客ニーズの変化が早い市場に対応するため、短納期での生産や多品種少量生産など、現場の負担が増え続けています。しかし、製造分野の働き手は年々減っており、経済産業省の統計によれば、2002年から2023年の間に約150万人もの人材が減少しています。

出典：経済産業省｜就業動向と人材確保・育成

こうした状況では、従来のやり方だけでは現場が回らなくなってしまいます。

そこで生成AIを導入し、

• 設計レビューの準備
• 資料の要約
• 見積の下書き

など、人が時間をかけていた作業を効率化することで、限られた人員でも業務を前に進めやすくなるため、人材不足の影響を和らげ、生産性を維持しやすくなるのです。

非構造化データを横断的に検索・要約できるようになる

製造業では、工場、設計、調達、品質、サービスなど、部門ごとにさまざまな資料が存在します。しかも、その多くはPDF・Excel・画像・メールなど形式がバラバラで、必要な情報を探し出すだけでも手間がかかります。

生成AIとRAG（検索拡張生成）を組み合わせると、こうした非構造化データをまとめて検索し、関連する情報を自動でつなげて要約することが可能になります。

たとえば「この不具合は過去に類似事例があったか？」と尋ねると、複数の部門の資料をまたいで該当箇所を探し、要点を整理して返してくれるため、判断や対応のスピードが向上。結果として、ムダな手戻りや調査時間が減り、現場全体の品質改善にもつながります。

データの活用は、製造現場の判断スピードを改善しますが、RAG基盤の構築やデータ整理、業務への組み込みまでを自社だけで進めるには専門知識が必要です。リベルクラフトでは、現場の課題整理から技術選定、実装まで一気通貫で支援します。

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製造業における生成AIの活用方法

ここからは製造業における生成AIの活用方法を4つの視点から解説します。

• 品質管理・検査の高度化
• 設備の異常を素早く把握
• 需要予測や生産計画を自動で文章化
• 設計・開発業務の効率化

品質管理・検査の高度化

製造業の品質管理では、画像検査AIによって外観の自動判定が進んできましたが、現場には画像以外にも大量のテキスト情報が存在します。

• 検査記録
• 不具合報告書
• 検査手順書
• クレーム履歴

などは、多くの場合、人が時間をかけて読み解く必要があり、確認漏れや作業の属人化が課題になっていました。生成AIを活用すると、これらの文書をまとめて整理・要約でき、検査項目の抜け漏れを自動で洗い出したり、NG判定の理由を文章として生成したりすることが可能になります。

結果として、検査工程の標準化が進み、検査員ごとの差異を減らしながら作業効率を上げることができる点がメリットです。

設備の異常を素早く把握

生成AIを導入することで、設備の異常を素早く把握できます。製造業では、日々稼働する装置やラインの状態を維持するために、膨大なテキストデータが蓄積されています。

しかし、情報は担当者の経験に依存して活用されることが多く、異常発生時に原因を特定するまで時間がかかるケースも少なくありません。

生成AIは、こうしたデータをまとめて読み取り、異常の兆候や過去の類似事例を関連付けて提示できます。たとえば「振動値が急上昇した」「特定の部品の温度が異常に高い」といったセンサー情報があれば、AIが瞬時に過去の故障記録やマニュアルと照合し、

• 想定される原因
• まず行うべき一次対応
• 点検すべき箇所
• 必要となる交換部品の候補

などをわかりやすく返してくれます。

担当者は、生成AIが示す根拠付きの情報をもとに素早く判断できるため、設備停止の時間を短縮でき、生産への影響も最小限に抑えられます。

需要予測や生産計画を自動で文章化

生成AIは、需要予測や生産計画を自動で文章化することにも長けています。

製造業では、市場の変動や受注量の変化を踏まえて生産量を調整する必要があります。しかし、判断材料となる予測データを「どう読み取り、どう説明するか」は担当者の経験に左右される部分が大きく、レポート作成にも多くの時間がかかっていました。

生成AIを活用すると、機械学習モデルが算出した予測結果を基に、その背景にある要因や傾向を整理。実際に弊社リベルクラフトでは、Difyを用いて蓄積される報告書データをナレッジ化し、RAGによって高精度に要約・抽出するPoCを実施してきました。

こうした取り組みで培った技術を応用すれば、需要予測や生産計画に関連する膨大な報告書・議事録・改善履歴などのテキスト情報を自動で統合し、「なぜこの予測値になるのか」「どの工程にリスクがあるのか」といった説明文を生成AIがわかりやすく文章化できます。

設計・開発業務の効率化

設計・開発の現場では、多種多様な情報を扱うため、探すだけでも時間がかかります。情報が部門ごとに散在していたり、過去の設計意図が担当者の頭の中にしかなかったりすることも珍しくありません。

こうした状況では、設計レビューや試作工程に無駄が生じ、開発スピードが低下してしまいます。

生成AIを導入すると、過去の類似図面や仕様書を瞬時に探し出したり、変更理由やレビューコメントを自動で整理したりできるため、エンジニアが行っていた情報整理の作業が減ります。

また、過去の不具合事例や改善ポイントを基に「ここを変更すると試作回数を減らせる可能性がある」といった改善案を提示することも可能です。

以下の記事では、製造業のデータ分析についてわかりやすく解説しています。生成AIを用いて自社で蓄積したノウハウ・データを活用したい方はあわせてご覧ください。

参照記事：製造業のデータ分析は進んでいる？現状・課題・事例と進める上でのポイントを紹介

製造業で生成AIを活用する際のポイント

製造業で生成AIを活用する際のポイントについて以下3つ紹介します。

• なぜ生成AIを導入するのか目的を明確にする
• 活用できるデータを収集・特定する
• AIを活用する人材の育成も実施する

なぜ生成AIを導入するのか目的を明確にする

製造業で生成AIを導入する際に大切なのは、「どの業務を、どのように良くしたいのか」を最初に明確にしておくことです。目的が曖昧なままでは、技術検証（PoC）だけで終わり、現場に実装されないまま頓挫してしまうケースが多くあります。

例えば、

• 検査記録を自動で整理したい
• 設備保全の判断を早くしたい
• 設計レビューを効率化したい

など、達成したい姿を具体的に描いておくことで、必要なデータ・運用方法・評価基準がはっきりし、現場にとって役立つ生成AIの導入につながります。

まずは目的を固め、現場と経営の双方が納得できる導入ゴールを設定しましょう。

活用できるデータを収集・特定する

生成AIは手元にあるデータをどれだけ活かせるかで性能が変わります。製造業では、多様なデータが部門ごとに分断されていることが多く、この状態ではAIが十分に能力を発揮できません。

そのため、「どの業務をAIに支援させたいのか」を踏まえて必要なデータを選び、形式を整え、AIが参照できる形でまとめておくことが重要です。たとえば、品質向上が目的なら不具合履歴や検査報告書、予知保全なら設備ログや保守記録が中心になります。

適切なデータを揃えることで、生成AIは実務で使える精度の高い回答を返せるようになり、現場全体の意思決定スピードが向上します。

データ収集の具体的な方法や生成AIでデータを活用するための方法については、以下の記事で詳しく解説していますので、あわせてご覧ください。

参照記事：データ収集の方法と分析への活用法を徹底解説（成果につなげるフレームワーク付き）

AIを活用する人材の育成も実施する

生成AIを導入すれば自動的に業務が改善される、と誤解されがちですが、実際にはAIを使う人のスキルが成果を左右します。

生成AIは万能ではなく、質問の仕方、プロンプトの工夫、回答の裏付け確認など、人間側の理解が必要です。製造業の現場で使いこなすためには、エンジニア・品質担当・設備保全担当者が「AIに何を任せ、どこを人が判断するのか」を理解しながら運用する必要があります。

実際にIPAが公表したデータでは、日本でAIを活用した人材は世界的にみてもかなり不足していることがわかります。

出典：IPA｜AI時代のデジタル人材育成

適切な教育やトレーニングを行うことで、現場での活用精度が上がり、属人化の緩和や業務効率化にも効果が現れます。

製造業における生成AI導入・活用事例

最後は製造業における生成AI導入・活用事例を2つ紹介します。

• タック株式会社
• 株式会社ホリゾン

タック株式会社

課題	・人手不足・熟練者の減少により現場判断が属人化 ・IoTで大量のデータを収集しているが、改善に活かしきれない
取り組み	・工場内AIエージェントの構築 ・生成AI/RAGを活用した報告書・保守記録の検索・要約
成果	・現場担当者が必要な情報に短時間でアクセス可能に ・設備トラブル対応が迅速化

タック株式会社では、製造業のDXを加速させるために、IoTで収集した膨大な生産データを有効活用する取り組みを進めています。しかし、データが増えるほど「どの情報をどう分析すべきか」が現場で課題になっていました。

そこで生成AIや異常検知モデルを活用し、報告書・保守記録・設備ログなどを自動で整理・要約して必要な情報を素早く提示できる仕組みづくりを支援。

これにより、現場担当者が過去のトラブル事例や改善案にすぐアクセスできるようになり、設備トラブル対応の迅速化や生産計画の精度向上にもつながっています。

こちらの事例について詳しく知りたい方は以下の記事で確認してみてください。

事例記事：AI・データサイエンスの力で、製造業のDXを推進

株式会社ホリゾン

出典：経済産業省｜2021年度AI Quest 中小企業と外部AI人材の協働事例集

課題	・製本パラメータが複雑で属人的 ・現状のデータ量では最適パラメータをAIで高精度に推定できない
取り組み	・SVM・DNN・LightGBMでAIモデルを検証 ・必要データ項目の洗い出し、および変数選定
成果	・AI導入の課題が明確化 ・今後必要なデータ追加や実運用ステップが具体化

株式会社ホリゾンでは、製本工程で必要となるパラメータ設定の最適化を目的にAIモデルの検証を行いました。用紙サイズや折りパターン、紙質など複数の変数を組み合わせて予測モデルを構築しましたが、現状のデータ量では高精度な推定が難しいことが判明。

その結果を踏まえ、今後は追加すべきデータ項目や業務でのAI活用方法、システム実装に向けた環境設計など、精度向上と実運用に向けた具体的なアクションプランが整理されました。

製造業の生成AI活用を進めるうえで、「どこから着手すべきか」「社内に知見がない」「実装までの道筋が描けない」といった課題は多くの企業が直面する共通の悩み。

こうした状況を解消し、成果につながるAI活用を実現するために、リベルクラフトではビジネス課題の整理から要件定義、モデル開発、実装・運用まで一気通貫で伴走する支援をご提供しています。以下のリンクからまずはお気軽にお問い合わせください。

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製造業の生成AI活用は「リベルクラフト」

製造業では、人手不足や技術継承の停滞、部門ごとに分断されたデータの活用不足など、従来の仕組みだけでは解決が難しい課題が増えています。しかし、生成AIは構造的な課題を根本から改善できます。

本記事を参考に製造業の生成AI導入・活用を検討してみてはいかがでしょうか。また、生成AIの導入は、単にツールを取り入れるだけでは現場に定着せず、効果を最大化するには「目的の明確化」「必要データの整理」「現場への実装設計」まで一貫した支援が必須です。

リベルクラフトでは、導入の初期検討からPoC、業務設計、運用支援までを一気通貫で伴走し、製造業特有の課題に合わせて最適なAI活用の仕組みを構築します。「何から始めればよいかわからない」「自社で導入可能なのか相談したい」という段階でも、お気軽にお問い合わせください。

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