【2026】製造業でのAI活用事例20選！導入のメリット・注意点も解説

製造業の現場では今、人手不足や技術継承の問題が深刻化しています。そんな中、注目を集めているのがAI技術で、いまや品質検査から生産計画、設備保全まで、製造業のあらゆる場面で活用され始めています。

本記事では、製造業のAI導入事例を紹介しながら、製造業におけるAI活用のメリットや注意点を詳しく解説します。

製造業でAI導入が必要とされている理由

製造業でAI導入が必要とされている背景には、主に以下の3つがあります。

1. 深刻な労働力不足を解消できるから
2. 熟練工の「勘と経験」をデジタル化し技術継承できるから
3. 膨大なデータから人間では不可能な微細な異常を検知できるから

①深刻な労働力不足を解消できるから

製造業では少子高齢化の影響により、現場を支える人材の確保が年々難しくなっています。AIを活用すれば、これまで人手に頼っていた検査作業や運搬業務を自動化できます。

24時間休むことなく稼働し続けることで、製造業における人材不足をカバーしながら生産性を維持できる点が注目されています。以下では、AIエンジニアが知るべき、製造業の現状や課題について言及しているので、ぜひご一読ください。

【2026】製造業の人材不足を乗り越える！AIエンジニアが知るべき業界課題と解決

②熟練工の「勘と経験」をデジタル化し技術継承できるから

製造業ならとくにベテラン作業員が持つ技術やノウハウは貴重ですが、その多くは言葉では説明しきれない「勘」や「感覚」に依存しています。従来は若手が何年もかけて習得していましたが、AIならこうした暗黙知をデータ化して学習できます。

製造業の現場では、熟練工の判断基準をAIに学習させることで、技術を次世代へ確実に引き継げるようになります。

③膨大なデータから人間では不可能な微細な異常を検知できるから

製造業の生産ラインでは、わずかな異常が大きなトラブルにつながります。人間の目視検査では、集中力の限界や個人差により、微細な不良品を見逃してしまうケースも少なくありません。

そんな中AIは画像認識技術を使い、髪の毛一本ほどの傷や0.1ミリ単位のズレまで正確に検出できます。製造業でAIを導入すれば、人間では気づけない異常を早期発見でき、品質も向上するでしょう。

製造業でのAI活用事例20選

ここからは、製造業でのAI活用事例として、以下の項目に分けて合計20個紹介していきます。

1. 検品・外観検査の自動化事例5選
2. 設備保全・予兆検知の効率化事例5選
3. 生産管理・需要予測の最適化事例5選
4. 開発・設計・物流の高度化事例5選

①検品・外観検査の自動化事例5選

まずは、検品・外観検査の自動化事例を紹介します。

トヨタ自動車

トヨタ自動車では、フロントハブの磁気探傷検査に熟練技能が必要で、従来の画像検査では見逃し率32%、過検出率35%という精度の低さに悩まされていました。そこでAI画像検査システム「WiseImaging」を導入し、大量の画像データを学習させました。

結果、製造業として理想的な見逃し率0%、過検出率8%を達成し、検査工程の従業員を4名から2名へ削減することに成功しています。

参考：シーイーシー

ブリヂストン

製造業におけるタイヤの成形工程では、従来は人手による微調整が不可欠で、従業員2名が必要でした。そこでブリヂストンは彦根工場に、AIを搭載した成形システム「EXAMATION」を導入し、数百のセンサーでゴムの位置や形状変化を把握しながら、AIが最適な制御を行う仕組みを構築しました。

結果、製造業の生産性は2倍に向上、必要な人手を3分の1に削減、また真円性も15%以上向上しました。

参考：MONOist

日本精工

製造業の品質管理では、過去の品質トラブルデータが専門性の高い形式で管理されており、因果関係を読み解くには熟練者の知識が必要でした。日本精工はAIを活用した品質トラブル参照アプリを開発し、約4,000件の品質トラブルデータをグラフで可視化、そしてAIによる要約機能を実装しました。

これにより、製造業の現場で働く社員がわずか30秒で必要な情報を収集できる環境を整備し、品質向上とお客様対応の迅速化を実現しました。

参考：日本精工株式会社

ヨシズミプレス

製造業の検査工程では、直径5mm程度の小さな部品を顕微鏡で確認する必要があり、検査員6名が月産50万個の製品を10日間かけて目視検査していました。そこでヨシズミプレスは画像検査システムを導入し、自社で整列機を製作しながら、良品・不良品の画像をAIに学習させる取り組みを進めました。

結果、検査時間が月あたり40%削減され、AIが良品と判定した48万個はそのまま出荷、不良品と判定された2万個のみを再検査する体制を確立しています。

参考：東京商工会議所

墨田加工

製造業におけるプラスチック部品の品質管理では、3mmの円筒状部品を検査員2名が3日間かけて月4,320個検査していたことから、作業員の目の疲労や時間的コストが大きな課題でした。墨田加工はAI外観検査システムを導入し、検査機械に部品をセットするだけでAIが自動的にOK・NG判定を行う仕組みを構築しました。

これにより製造業の現場で目視確認の時間が36%削減され、12時間から7.7時間へと大幅に短縮、さらに検査員ごとのばらつきも解消されました。

参考：Ai-LinX

②設備保全・予兆検知の効率化事例5選

続いて、設備保全・予兆検知の効率化事例を紹介します。

ナブテスコ

製造業の風力発電機では旋回部分の故障が多大な損失を招く課題がありました。そこでナブテスコはAI異常検知ソリューション「Impulse」を導入し、既存データで検証を実施しました。

結果、製造業向けの故障回避・状態監視機器「CMFS」を短期間で製品化し、リアルタイムでの負荷可視化と異常履歴の確認を実現しています。

参考：ナブテスコ株式会社

SOLIZE

製造業における3Dプリンター工場では、熟練エンジニアが粉面状態を目視チェックし、装置パラメータを調整する必要がありました。SOLIZEは熟練者の暗黙知を36パターンに形式知化し、ディープラーニングで学習させました。

結果、製造業の現場で24時間365日のリアルタイム監視と不具合予兆検知が可能となり、歩留まり率と設備稼働率が向上しています。

参考：SOLIZE株式会社

Audi

製造業における車体製造では、1台あたり約5,000か所のスポット溶接を超音波で手動検査しており、膨大な時間を要していました。Audiは、AIを活用した品質管理システムを導入し、シフトごとに300台・約150万か所のスポット溶接をAIが自動分析する仕組みを構築しました。

結果、製造業の現場で溶接異常を早期発見できるようになり、検査効率が大幅に向上しています。

参考：Audi Japan Press Center

横河電機

製造業における化学プラントでは、天候変化に応じたバルブ操作をベテラン運転員のノウハウに依存していました。横河電機は強化学習AI「FKDPP」を開発し、過去2年間の操業データを学習させました。

結果、製造業として世界初となる35日間連続のAI自律制御に成功し、熟練者の技術をデジタル化して省エネと品質安定を実現しています。

参考：横河電機株式会社

JFEスチール

製鉄所では、照明条件が異なり多様な装置・作業姿勢があるため人物検知が困難で、安全管理が課題でした。製造業大手のJFEスチールはAI画像認識技術を開発し、立入禁止エリアへの進入時に自動警報・ライン停止するシステムを構築しました。

結果、国内製造業初のAI安全監視を実現し、知多製造所で有効性を確認して全社展開を決定しました。

参考：JFEスチール株式会社

③生産管理・需要予測の最適化事例5選

ここからは、生産管理・需要予測の最適化の事例を見ていきます。

LIXIL

製造業のLIXILでは、約120万機種の建材製品を人手で需要予測することが困難で、在庫過多や欠品などが課題でした。そこでAI需要予測ソリューション「MDF」を導入し、230万SKUを対象に高解像度な予測を実現しました。

結果、製造業としてエリア別予測精度が向上し、横持ち輸送コスト抑制や手動対応削減を達成しています。

参考：LIXIL

キング醸造

製造業の調味料メーカーでは、出荷予測のばらつきにより在庫過多・欠品が発生し、複数拠点・多品目の予測に膨大な工数を要していました。キング醸造はノーコードAI「UMWELT」を導入し、社内の基幹システムデータのみで需要予測を実現しました。

結果、製造業として既存手法より高精度な予測を達成し、月間・週間など柔軟な時間単位での出力が可能になっています。

参考：TRYETING Inc.

サントリー

製造業の飲料メーカーであるサントリー食品では、原材料入荷から製造・物流・倉庫保管までの情報が個別システムで管理され、疑義発生時の調査に膨大な時間を要していました。そこで日立とLumadaを活用したシステムを開発し、国内全工場約60拠点・倉庫約300拠点で運用を開始しました。

結果、製造業として疑義影響範囲を即座に把握できるようになり、商品の安全安心追求と大幅な業務効率化を実現しています。

参考：サントリー食品インターナショナル株式会社

セブン-イレブン

製造業向けのAI技術を応用したセブン-イレブンでは、もともと全国21,000店舗で約2,800商品の発注を手動で行っており、欠品による販売機会ロスが課題となっていました。同社は発注システムを開発し、販売動向・天気・曜日などを考慮した予測を実現しました。

その結果、製造業の需要予測手法を小売に活かし、発注時間を最大4割削減、AI準拠率70%超を達成して欠品率を低減しています。

参考：atlax

パナソニック

製造業における品質管理では、経験者のノウハウに依存するため情報共有が困難で、過去事例の検索と精査に膨大な時間を要していました。そこで「ConnectAI」を導入し、品質管理規定630件・11,743ページを学習させました。

結果、製造業として設計段階での問題や製造方法の原因特定が容易になり、手戻り時間を削減して人手不足を補いながら精度の高いものづくりを実現しています。

参考：パナソニック株式会社

④開発・設計・物流の高度化事例5選

ここからは、開発・設計・物流の高度化事例を見ていきましょう。

デンソー

自動車部品メーカーであるデンソーは、製造業ロボット動作がプログラム依存で柔軟性を欠く課題に直面していました。同社は「Azure OpenAI Service」を活用し、口頭指示で自律的に行動するロボット制御技術を開発しました。

結果、製造業として人との柔軟な協働を可能にし、工場内だけでなく街中の商店での活用も見込まれる多能工型ロボットを実現しています。

参考：Microsoft

BMW

製造業のBMWディンゴルフィング工場では、毎日約1,600種類のコンテナが車両生産用部品輸送に使われていることから、手作業カウントによる時間ロスが課題でした。そこでBMWは、AI活用の空コンテナ自動カウントシステムを開発しました。

これにより、製造業の物流工程で時間節約とエラー回避を実現し、効率的な工場物流を構築しています。

参考：レスポンス

カブク

製造業向けにオンデマンド製造を提供するカブクでは、3Dプリント品の見積取得に多大な時間を要していました。同社はAIを活用した即時見積サービス「Kabuku Connect」を開発し、2D/3D図面アップロードのみで自動見積を実現しました。

結果、製造業として日本国内で業界最多の3Dプリント用素材を取り扱い、設計から調達までを大幅に効率化しています。

参考：キャド研

樫山工業

製造業の樫山工業では、1万5千種類もの部品図面が個別管理され、類似図面検索や発注実績確認に膨大な時間を要していました。同社は製造業データプラットフォーム「CADDi Drawer」を導入し、AI活用による図面の自動解析・類似検索を実現しました。

結果、製造業として発注業務を平均60%以上削減し、調達価格のブレを解消して標準化を推進しています。

参考：CADDi

東京エレクトロン

製造業の半導体業界では人材不足により雇用形態が多様化し、労働者の安全確保が課題でした。東京エレクトロンは労災防止AIを開発し、カメラとAI画像解析による24時間リアルタイム監視を実現しました。

結果、製造業として保護具の不適切使用や危険行動を自動検知し、アラート通知により安全な職場環境を構築しています。

参考：PR TIMES

ここまで製造業のAI活用事例を紹介してきましたが、以下では製造業のDX事例を紹介しています。気になる方はぜひ参考にしてみてください。

【2026】製造業のDX事例5選！成功の要因と生産性向上のポイント・導入ステップも解説

製造業がAIを導入するメリット

ここでは、製造業がAIを導入するメリットを紹介します。

1. ヒューマンエラーによる不良品発生や事故を激減できる
2. 24時間365日の安定稼働により生産能力を最大化できる
3. ルーティン作業から解放され付加価値の高い業務に注力できる

①ヒューマンエラーによる不良品発生や事故を激減できる

製造業の検査工程では、どうしても人の目による見落としが発生します。長時間の作業が続くと集中力が低下し、不良品を見逃してしまうこともありますが、AI画像検査ならわずか数ミリの傷や異物も確実に検出できます。

また製造業の現場では、安全装備の着用忘れや危険エリアへの侵入といった事故リスクがありますが、AIによる監視システムを導入すれば、こうした危険をすぐに察知できます。

②24時間365日の安定稼働により生産能力を最大化できる

製造業では人手不足が深刻化しており、夜勤や休日のシフト確保が難しくなっています。人が働ける時間には限界があり、疲労による作業精度の低下も避けられません。

しかし製造業の生産ラインにAI搭載ロボットを配置すれば、従来は人がいない時間帯に止まっていた設備を動かせるようになり、生産量を大幅に引き上げられるでしょう。

③ルーティン作業から解放され付加価値の高い業務に注力できる

製造業の日々の業務では、図面探しやデータ入力などに想像以上の時間が取られています。こうした定型業務をAIで自動化すれば、スタッフは本来やるべき仕事に時間を使えるようになります。

製造業で働く人ならではの創造的な仕事へ人材を振り向けられるのが、AI導入の大きな魅力です。

製造業におけるAI導入のデメリットと注意点

ここでは、製造業におけるAI導入のデメリットと注意点を、以下のとおり紹介します。

1. 初期費用が高額になる
2. AIが学習するためのデジタルデータ収集・蓄積に手間がかかる

①初期費用が高額になる

製造業でAIシステムを導入する際、最初にまとまった投資が必要になります。AIソフトウェアのライセンス料だけでなく、製造業の場合カメラやセンサーといったハードウェア、既存設備との連携費用も発生するでしょう。

ただ、長期的に見れば、人件費削減や品質向上による効果で投資を回収できる可能性は十分にあります。

②AIが学習するためのデジタルデータ収集・蓄積に手間がかかる

製造業でAIを効果的に活用するには、大量の学習データが欠かせません。しかし製造業の現場では、図面や検査記録が紙のままだったり、システムがバラバラで統一されていなかったりするケースが多いです。

これらをデジタル化して整理する作業には相当な時間と労力が必要で、加えてAIの精度を高めるには、データを継続的に蓄積し続ける必要があります。

製造業に向いているAI活用企業は？

ここでは、製造業に向いているAI活用企業を一覧表にまとめました。それぞれの企業が得意とする分野や特徴を理解しておきましょう。

パナソニックのような大手は総合的なソリューションを提供し、グリッドやエイシングといったスタートアップは特定技術に特化しています。製造業でAI導入を成功させるには、まずは課題を明確にすることから入るのがコツです。

製造業でAIをスムーズに導入するなら

製造業でAI導入を検討する際、最大のハードルは「どこから動くべきかわからない」という点です。

初期投資やデータ整備の負担を考えると、二の足を踏んでしまう企業も少なくありません。しかし適切な知識があれば、製造業の現場でもAIを無理なく活用できます。

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製造業におけるAI導入についてまとめ

製造業の現場では、人手不足や技術継承といった課題が深刻化していますが、AIを活用すればさまざまなメリットが期待できます。製造業のみならず、初期投資をはじめとするハードルはありますが、多くの企業が実際に成果を上げています。

まずは課題をあぶり出し、それに見合った小さな導入から始めてみてはいかがでしょうか。