製造業は、常に生産性の向上や品質の維持という課題に直面しています。近年、その解決策として注目されているのが、生成AI技術の導入です。
本記事では、製造業における生成AIの具体的な活用事例を18選紹介し、各企業がどのようにAIを業務に取り入れ、成果を上げているのかを詳しく解説します。
AIがもたらす業務効率化やコスト削減、革新的なサービス開発の可能性について、読者の皆様に具体的な知見と将来のヒントをお届けします。
目次
生成AIを活用した「CCレモン」の擬人化キャラクター(サントリー)
AIアシスタントサービス「ConnectAI」(パナソニック)
画像生成AI「Stable Diffusion」(Turing株式会社)
「NEC Generative AI Service（NGS）」(NEC)
製造業における生成AIの活用事例18選
製造業では、生成AIの技術が革新的なソリューションを生み出し、さまざまな業務プロセスを大きく変革しています。
ここでは、実際に生成AIがどのように活用されているのか、具体的な18の事例を紹介します。
生成AI搭載ロボット(デンソー)
デンソーは、生成AIを搭載した自律型ロボットを開発し、自動車産業のデジタル化に貢献しています。
このロボットは、人間の指示を理解し、自律的に行動を選択できるため、従来のプログラム依存のロボットよりも柔軟で効率的です。具体的には、製造ラインでの柔軟な作業対応や人間との協働が実現されています。例えば、自動車部品の組み立て作業において、ロボットが人間の指示を理解し、適切な作業を自律的に選択・実行することで、作業効率が大幅に向上しました。
また、このロボットは異常検知機能も備えており、製造プロセス中の問題を早期に発見し、対処することが可能です。これにより、不良品の発生を抑制し、品質管理の向上にも寄与しています。
生成AIを活用した「CCレモン」の擬人化キャラクター(サントリー)
サントリー食品インターナショナル株式会社は、生成AI技術を活用してC.C.レモンの擬人化キャラクターを開発しました。このキャラクターは、AIが生成した顔や衣装、声や動きを持ち、セリフは文章生成AIによって作成されています。これにより、C.C.レモンの新たなファン層の獲得やブランドイメージの強化が期待されています。
このプロジェクトでは、AIがキャラクターのビジュアルを生成するだけでなく、自然言語処理を駆使してキャラクターが話すセリフやストーリーも自動生成しています。さらに、キャラクターの動きや表情もAIによってリアルタイムに生成されるため、非常に自然なコミュニケーションが可能となっています。これにより、ユーザーとのインタラクションが増え、ブランドの魅力が一層引き立つことが期待されています。
生成AIを活用したスマート保全と遠隔監視(三菱重工業)
三菱重工業株式会社は、生成AI技術を活用して、発電プラントのスマート保全と遠隔監視を実現する「TOMONI®」を展開しています。
TOMONI®は、運転データをクラウドに蓄積し、情報セキュリティを確保しつつ、遠隔から顧客の運転・運用を支援します。生成AIアプリ「TOMONI TALK with ChatGPT」を試験運用し、文章の推敲などに活用していますが、今後はこれをさらに発展させ、顧客向けサービスとして提供する計画です。
また、TOMONI®はデータドリブンなサービス業務プロセスを構築し、異常発生時の初動対応を迅速化するツールも整備しています。これにより、顧客の業務効率を向上させ、設備の信頼性を高めることが期待されています。
農業用無人自動運転ロボ(クボタ)
株式会社クボタは、世界で初めて無人自動運転でコメや麦の収穫が可能な「アグリロボコンバインDRH1200A-A」を発売しました。このコンバインは、AIカメラとミリ波レーダを搭載し、収穫対象の稲や麦と周囲の人や障害物を識別して停止することが可能です。無人自動運転による省力化と生産性向上が期待されており、日本の農業における人手不足問題の解決に貢献します。
この新型コンバインは、高精度な自動運転技術を備え、作業者がいなくても効率的に収穫を行うことができます。また、操作が簡単で、農業初心者でも安心して使用できる設計となっています。これにより、農作業の効率化と品質の向上が図られ、農業の持続可能性が高まります。
AIアシスタントサービス「ConnectAI」(パナソニック)
パナソニック コネクト株式会社は、OpenAIの大規模言語モデルをベースにしたAIアシスタントサービス「ConnectAI」を導入し、1年間で労働時間を18.6万時間削減しました。この生成AIは、業務生産性向上、社員のAIスキル向上、シャドーAI利用リスクの軽減を目的に展開され、検索エンジンの代わりから戦略策定の基礎データ作成まで幅広く活用されています。また、AIプロンプト添削機能を追加し、社員がより的確なプロンプトを入力できるようサポートしています。
今後は、自社特化AIの実用化を進め、品質管理や社内ITサポートなど多岐にわたる業務に生成AIを活用していく計画です。
社内チャットサービス(ソフトバンク)
ソフトバンク株式会社は、全従業員約2万人を対象に、生成AIを活用した社内チャットサービスを導入しました。このサービスは、文章作成、翻訳、営業マーケティング、サービス開発など多岐にわたる業務の効率化を実現します。生成AIにより、従業員の業務負担を軽減し、生産性向上と新たな価値創出を目指しています。
導入背景には、業務効率化と迅速な意思決定があり、生成AIの活用でこれらを支援しています。具体的には、文章作成やデータ分析の自動化、迅速な情報共有が可能となります。また、AI倫理ポリシーに基づくガバナンスや従業員向けのAI倫理教育も計画されており、安全かつ効果的なAI活用を推進しています。これにより、ソフトバンクは高度なデジタルトランスフォーメーションを実現し、企業競争力を強化しています。
画像生成AI「Stable Diffusion」(Turing株式会社)
Turing株式会社は、画像生成AI「Stable Diffusion」を活用し、完全自動運転EVのコンセプトカーを公開しました。このプロジェクトは、高速で革新的なデザインプロセスを提供し、わずか1ヶ月半で複数の成果を得ることができました。完全自動運転技術を搭載したこのEVは、2030年までに10,000台の販売を目指しており、AIデザインの可能性を象徴しています。
このコンセプトカーは、AI技術を駆使して設計され、未来のモビリティの在り方を示すものです。自動運転機能により、安全性と効率性が大幅に向上し、持続可能な交通手段として期待されています。さらに、AIデザインの導入により、開発コストの削減とデザインの多様化が可能となり、消費者のニーズに迅速に対応できるようになりました。
リバースエンジニアリングサービス(東芝)
東芝デジタルエンジニアリング株式会社は、生成AIを活用して保守困難に陥ったシステムを解析するリバースエンジニアリングサービスを開始しました。このサービスは、システム運用・保守担当者の不足に対応するためのもので、生成AIによりプログラムや運用マニュアルを解析し、ITエンジニアがその正当性を検証します。これにより、高精度な設計書を作成し、システムの安定稼働を支援します。
具体的には、生成AIがコードを解析してシステムの内部構造を明らかにし、設計書やマニュアルの生成を自動化します。このプロセスは、保守担当者が減少している現代において、システムの継続的な運用を支える重要な技術となります。さらに、このサービスは、システムの改修やアップデートの際にも有効であり、企業のITインフラの維持管理を効率化します。
AIタレント起用(伊藤園)
株式会社伊藤園は、AIタレントを起用した「お～いお茶 カテキン緑茶」の新作TV-CM「食事の脂肪をスルー」篇を4月4日より放映開始します。このCMでは、AIタレントが製品の機能性を紹介し、健康的な生活を促進します。また、生成AIを活用した新たなパッケージデザインを採用し、「お～いお茶 カテキン緑茶」をリニューアル発売します。このリニューアルにより、製品の視覚的魅力と機能性を強化し、消費者によりアピールすることを目指しています。
AIタレントの起用により、CMは視覚的に魅力的で革新的な内容となり、消費者の関心を引きつけます。これにより、伊藤園はブランドの認知度を高め、製品の売上向上を図ります。また、生成AIを活用したパッケージデザインは、持続可能なデザインとし、環境への配慮も行っています。
「Gemini」の活用(日立製作所)
株式会社日立製作所とGoogle Cloudは、生成AIを活用したイノベーション加速と生産性向上を目指し、複数年にわたる戦略的アライアンスを締結しました。日立は、Google Cloudの生成AIモデル「Gemini」やAIプラットフォーム「Vertex AI」を活用し、企業の課題解決を支援する新たな組織を設立します。これにより、デジタル事業の中核であるLumadaのさらなる成長を加速させ、業務効率化と生産性向上を推進します。
具体的には、GlobalLogic内にHitachi Google Cloud Business UnitとGoogle Cloud Center of Excellenceを設立し、Google Cloudのテクノロジーを迅速に提供します。また、日立の「Gen AI Professional」の育成プログラムにGoogle Cloudの技術研修を組み込み、デジタル人材育成を強化します。ソフトウェアのモダナイゼーションやカスタマーサービスの強化、安全な生成AIソリューションの提供も計画されています。
「NEC Generative AI Service（NGS）」(NEC)
NECは、生成AIの社内活用を目的に「NEC Generative AI Service（NGS）」を立ち上げました。NGSは、マイクロソフトのAzure OpenAI ServiceのGPT-3.5、GPT-4、およびNEC独自のLLMを採用し、従業員が適切に生成AIを利用できる環境を提供します。これにより、NECは業務効率化と生産性向上を実現し、デジタルトランスフォーメーション（DX）を推進します。NGSは、ビジネスの常識を変える生成AI技術を活用し、新たな価値創造とイノベーションを目指しています。
NGSの導入により、NECは多様な業務プロセスの最適化を図り、データ分析や自動化による業務の効率化を進めています。さらに、従業員のスキルアップとAIリテラシー向上を目的とした教育プログラムも実施し、生成AIの効果的な活用を支援します。
「ChatGPT」を活用(スズキ)
スズキ株式会社は、生成AI技術「ChatGPT」を活用し、社内のテキストデータ分析や顧客フィードバック処理などの業務を効率化しています。これにより、生産性が向上し、業務の質とスピードが大きく変革されました。特に、生成AIを用いた自動化プロセスにより、テキストデータの分析が迅速かつ正確に行えるようになり、多岐にわたる業務の効率化が実現されています。
スズキはまた、生成AIを活用して製品開発サイクルの短縮化や品質向上にも取り組んでいます。設計段階から製造工程まで、AIがデータを分析し最適化することで、効率的かつ高品質な製品の提供を実現しています。この取り組みは、競争力の強化と市場でのリーダーシップを維持するための重要な戦略となっています。
エアコンの運転異常予兆検出(ダイキン)
ダイキン工業株式会社とJDSCは、生成AI技術を活用してエアコンの不具合監視や運転異常予兆検出を行うプロジェクトを実施しました。この取り組みは、空調機器のIoTデータを用いて故障予兆を検出し、効率的な保守管理を実現しています。さらに、業務用エアコンのAI化も進めており、空調環境の最適化を目指しています。
生成AIは、エアコンの運転データを解析し、異常を検出するだけでなく、運転パターンの最適化やエネルギー効率の向上にも寄与しています。これにより、保守コストの削減やエネルギー消費の低減が図られ、持続可能な運用が可能となります。
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生成AIを活用した空調制御(三菱電機)
三菱電機とソラコム、松尾研究所は「IoT × GenAI Lab」を設立し、生成AIとIoT技術を活用した空調機器制御の実証実験を実施しました。この実験では、IoTセンサーから取得したデータを生成AIで解析し、空調機器の運転効率を最適化することを目指しています。これにより、エネルギー消費の削減と快適な空調環境の提供が期待されています。
実証実験の目的は、リアルタイムデータを活用して空調機器の制御精度を向上させることで、エネルギー効率の最適化と運用コストの削減を実現することです。さらに、生成AIは過去の運転データと環境データを解析し、将来の運転パターンを予測することで、より効率的な運転を可能にします。
新規用途探索における高精度化と高速化(三井化学)
三井化学株式会社は、Microsoft Azure OpenAIのGPTとIBM Watsonを融合させ、生成AI技術を活用した新規用途探索の効率化と高精度化を実現しました。この取り組みにより、辞書作成数が約10倍に増加し、新規用途の抽出作業効率が3倍に向上し、新規用途の発見数が約2倍に増加しました。生成AIを用いてニュース、SNS、特許などのビッグデータを効率的に分析し、製品の機能特性に関連する新しい用途を発見することが可能になりました。
さらに、三井化学は生成AIを活用して、既存の技術と新たなアイデアを組み合わせることで、革新的な製品開発を推進しています。生成AIは、膨大なデータから価値ある情報を抽出し、研究開発の方向性を示すための強力なツールとなっています
生成AIを活用した製造業向けデータ生成基盤 『Anomaly Generator』(日本精工)
日本精工株式会社は、データグリッドが提供する生成AIを活用したデータ生成基盤「Anomaly Generator」を導入しました。このシステムは、少数の不良品データから多様な不良品データを生成し、外観検査システムの精度向上と早期構築を実現します。これにより、不良品データ不足の課題を解決し、効率的な検査プロセスをサポートします。
Anomaly Generatorは、AIを活用して新たな不良品データを生成し、検査システムのトレーニングデータを増やすことで、検査精度を向上させます。この取り組みは、不良品検査の精度を高め、生産ラインの品質管理を強化するための重要な一歩です。また、データ生成技術により、検査システムの導入期間を短縮し、早期のシステム運用を可能にします。
生成AIを活用した日本酒の開発(津南醸造株式会社)
MEMORY LABのサービスを活用して、サステナブルな社会実現のための日本酒×飼料分野での研究開発について研究分野を探索した事例
Memory Lab株式会社と津南醸造株式会社は、生成AIを用いて日本酒の新たな香りと味を創出するプロジェクトを実施しました。この取り組みでは、生成AIを活用して発酵過程を最適化し、独自の風味プロファイルを持つ日本酒を開発しています。AIは、様々な酵母と発酵条件をシミュレーションし、最適な組み合わせを提案することで、品質の向上と新しい製品の創出をサポートします。
具体的には、生成AIが発酵中のデータをリアルタイムで分析し、最適な発酵条件を調整します。このプロセスにより、従来の手法では見つけにくいユニークな風味を持つ日本酒を開発することが可能になりました。
参考サイトをご参照ください。
パンの新しいレシピを開発(木村屋総本店)
木村屋総本店は、生成AIを活用してパンの新しいレシピを開発しています。このプロジェクトでは、生成AIが過去のレシピデータを学習し、新しい組み合わせや調理方法を提案します。これにより、独自性のある新製品を迅速に市場に投入することが可能となり、顧客のニーズに応える多様な商品ラインアップを提供しています。生成AIは、パンの風味、食感、見た目を最適化するための革新的なツールとなっています。
具体的には、AIが材料の組み合わせや発酵時間、焼成温度をシミュレーションし、最適なレシピを生成します。この取り組みは、新しい風味や食感のパンを創出するだけでなく、生産効率の向上にも寄与しています。また、生成AIは市場のトレンドを分析し、消費者の嗜好に合った製品を提案することで、売上向上にも貢献しています。
製造業が抱える課題
製造業は、急速に変化する市場環境や技術革新の中で、多くの課題に直面しています。特に、労働力不足や生産効率の向上、品質管理の強化、そしてコスト削減などの問題は、企業の競争力を左右する重要な要素となっています。
これらの課題に対処するためには、新しい技術の導入が不可欠です。製造業が抱える主要な課題は以下のようなものがあります。
| 課題 | 詳細内容 |
|---|---|
| 労働力不足 | ・少子高齢化による労働力の減少が深刻化。 ・熟練工の引退に伴い、技術継承が課題。 |
| 生産効率の向上 | ・生産プロセスの複雑化により、効率的な生産管理が求められている。 |
| 品質管理 | ・高品質な製品を安定的に供給するため、品質管理の強化が必要。 ・製品の不良率低減が求められる。 |
| コスト削減 | ・競争力維持のためにはコスト削減が不可欠。 ・原材料費やエネルギーコストの削減が求められる。 |
製造業に生成AIを導入するメリット
製造業における生成AIの導入は、生産性や品質の向上に大きな可能性をもたらしています。従来の生産工程では困難だった精密な予測や効率化が、生成AIの活用により実現し、競争力の維持にも寄与しています。
以下に、生成AIを製造業に取り入れることで得られる主なメリットです。
| メリット | 詳細内容 |
|---|---|
| 生産効率の向上 | - 生成AIによる予測分析や最適化で生産プロセスを効率化。 - リアルタイムのデータ分析でボトルネックを特定し、迅速に対策が可能。 |
| 品質向上 | - 画像認識技術を活用した生成AIで検査精度を向上。 - 不良品の検出を迅速かつ正確に行える。 |
| 予知保全 | - 機械の異常検知や予測メンテナンスで、突発的な故障を未然に防止。 - 設備の稼働率向上に貢献。 |
| 人材不足の解消 | - 自動化とAI導入で労働力不足を緩和。 - 熟練工の知識を生成AIに取り込むことで技術継承が可能。 |
製造業でAIを活用できる業務【✅AIサービス例付き】
製造業におけるAIの活用は、製品開発からマーケティングまで、多岐にわたる業務の効率化と高度化を実現します。
ここでは、AIがどのように製造業の各プロセスに貢献できるのか、具体的な事例とツールを交えながら解説します。
製品開発・設計
製品開発や設計のプロセスでは、革新と効率化が求められています。従来の方法では時間やコストがかかり、競争力を維持するためには迅速な対応が必要です。
生成AIを活用することで、デザインやレシピの最適化が自動化され、開発プロセスを大幅に短縮することが可能になります。
新製品のデザイン生成
生成AIを活用し、新しいデザインの提案を自動で行います。製品の外観や内部構造のデザインを多数生成し、最適なものを選定することで、従来のデザインプロセスを大幅に短縮できます。
レシピ・配合の最適化
AIによるデータ分析を活用し、製品の材料配合やレシピを最適化します。食品や化学製品など、製品の品質向上やコスト削減につながる配合の最適化が可能です。
設計図面の自動生成
機械学習を用いて設計図面の作成を支援し、設計者が手作業で行っていた工程を効率化します。AIが過去の設計データを学習し、自動的に適切な設計案を提示することで、設計プロセスが迅速に進められます。
- ツール例：
Siemens NX：公式HP
品質管理・検査
品質管理と検査は、製造業において最も重要な業務の一つですが、効率よく正確に行うのは大変です。
AIを活用すれば、外観検査や不良品検出が自動化され、品質の均一化と精度の向上が実現します。さらに、AIが製造データを分析することで、品質の問題を予測して事前に対策を取ることも可能になります。
外観検査の自動化
AIの画像認識技術を活用し、製品の外観検査を自動化します。カメラと連携して製品表面の傷や異常をリアルタイムで検出することが可能です。
- ツール例：
Keyence Machine Vision System：商品紹介
不良品検知
製品の製造過程で発生する不良品をAIが検出します。高度な画像解析技術により、目視では発見しにくい微細な不良も識別できます。
品質予測
製造プロセスのデータをもとに、品質に影響を及ぼす要因を分析し、製品の品質を予測します。これにより、製造段階での品質トラブルを未然に防ぐことが可能です。
- ツール例：
SAS Advanced Analytics：使い方紹介
生産管理・最適化
生産管理や最適化は、製造業の効率化に欠かせない重要な要素ですが、需要や在庫の予測はしばしば困難です。
AIを活用することで、需要予測に基づいて効率的な生産計画が立てられ、在庫の過不足を防ぎ、製造ラインの稼働率を最大化できます。
生産計画の立案
AIが需要予測や在庫状況を分析し、効率的な生産計画を立てます。生産ラインの稼働率やリードタイムの最適化により、製造効率の向上が図れます。
在庫の最適化
需要予測に基づき、AIが適切な在庫量を提案します。在庫の過不足を防ぐことで、保管コストや機会損失を削減できます。
- ツール例：
NetSuite Demand Planning：商品紹介
需要予測
過去の販売データや市場のトレンドをAIが解析し、精度の高い需要予測を行います。これにより、製品の需給バランスを最適化し、在庫管理や生産計画の効率化が図れます。
- ツール例：
Amazon Forecast：商品紹介
設備保全・監視
設備保全や監視は、製造業において生産性や安全性を維持するために非常に重要です。しかし、設備の異常を事前に察知することは難しく、問題が発生した時点で対処することが多くあります。
AIを使った異常検知や予知保全により、設備の稼働データをリアルタイムで分析し、故障や異常を未然に防ぐことができます。
異常検知
AIが設備の稼働データを監視し、異常が発生した際に即座に検知します。これにより、製造ラインの停止や事故を未然に防ぐことが可能です。
- ツール例：
Seeq：公式HP
予知保全
機械の劣化や故障予兆をAIが予測し、必要なタイミングでのメンテナンスを提案します。突発的な故障を防ぎ、設備の稼働率を向上させることができます。
設備診断
各種センサーから得られるデータをもとに、AIが設備の状態を診断します。設備の異常や故障リスクを早期に発見することで、設備のライフサイクルを延ばすことができます。
研究開発支援
研究開発のプロセスは多岐にわたり、膨大なデータの収集と解析が必要です。しかし、従来の方法では時間がかかり、情報の整理や最適化が難しいこともあります。
AIの力を借りることで、研究開発を加速し、より効率的な意思決定が可能になります。
技術文献の分析
AIが技術文献や学術論文を解析し、必要な情報を抽出します。
これにより、新しい技術やトレンドの把握が効率化され、研究開発の方向性を見出す手助けになります。
特許調査
AIを活用して特許情報を調査し、新規技術の開発や技術競争力の強化に役立てます。
特許出願の重複を防ぎ、開発リスクの低減に貢献します。
新規用途探索
AIによりロボットの動作を最適化し、効率的かつ安全な作業が実現します。
これにより、単純作業の自動化が進み、人的リソースの削減につながります。
作業支援・自動化
作業現場での効率化と安全性向上は、製造業における重要な課題です。AI技術の導入により、単純作業の自動化や作業手順の最適化が進み、人的リソースの削減やミスの減少が期待できます。
また、作業中のリアルタイム監視をAIが行うことで、作業の進捗を確実に把握し、異常を即座に検知できるようになります。
これにより、安全性を高めるとともに、現場作業の効率化が進みます。
ロボット制御
AIによりロボットの動作を最適化し、効率的かつ安全な作業が実現します。
これにより、単純作業の自動化が進み、人的リソースの削減につながります。
作業手順の最適化
作業データをAIが分析し、作業手順の最適化を図ります。効率的な動作を促進することで、作業時間の短縮や人的ミスの減少が期待されます。
遠隔監視
AIが遠隔で作業の進捗を監視し、異常を検知します。
特に安全性が求められる作業において、リモートでの監視が可能になり、現場の安全性が向上します。
- ツール例：
SparkCognition's Visual AI Advisor：公式HP
マーケティング・販促
製品のPR活動やマーケティング戦略において、魅力的な素材やデザインを作成することは非常に重要です。
しかし、これらを効率的に生成するためには、時間とコストがかかることもあります。
AIを活用することで、製品PRのための素材や広告画像、さらにはキャラクターやパッケージデザインを短時間で効果的に作成することができます。
製品PR素材生成
AIにより、製品のPR素材や広告画像を生成します。デザインやコンテンツを効率的に制作することで、販促活動を効果的に進められます。
キャラクター開発
生成AIを用いて製品のイメージキャラクターを作成します。
顧客の関心を引きやすいデザインが短時間で生成され、マーケティング効果を高められます。
パッケージのデザイン
パッケージのデザイン提案をAIが行い、製品イメージに合ったデザインを効率的に作成します。
ターゲットに響くパッケージを選定し、ブランディングの強化が可能です。
まとめ
本記事では製造業への生成AI導入事例を紹介しました。
生成AIは生産現場から社内チャット、品質管理に至るまで、製造業全体に革命的な変化をもたらしています。各企業は生成AIを利用して効率化を図り、高品質な製品を安定的に供給することを目指しています。
生成AI技術の進展に伴い、製造業はこれまでにない速度で進化を遂げており、その影響は業界を越えて広がりつつあります。今後もこの分野の発展に注目し、技術革新がもたらす可能性を最大限に活用しましょう。
