【2025】工場へのAI導入とは？成功事例と失敗を防ぐ5つの手順を解説

工場では、人手不足や作業効率の低下が課題になっています。そんな中、​筑波大学発の「Closer」が開発したロボットが注目されています。​

このロボットは、AIの画像認識技術を活用し食品工場などでパッケージに詰める作業により、従来は人の手に頼っていた作業を自動化し、作業効率の向上や人手不足の解消が期待されています。​このように、工場でのAI活用は、今後ますます重要になってくるでしょう。​

今回は、工場におけるAI導入の成功事例や失敗しないための5つの手順を詳しく解説します。

工場でのAI導入とは

工場は常に効率化という課題を抱えており、特に人手がかかる工程や地味にボトルネックになってる作業は思った以上に多いです。そこで解決策となるのがAI。

AIと聞くと難しく感じるかもしれませんが、データから最適な動きを教えてくれるため、機械の動きや検査の精度をグッと引き上げてくれるのです。

例えば、よく止まってしまう部分の原因をAIが特定してくれるようになったり、次にどこが壊れそうか予測してくれたり、事前にメンテナンスすることでトラブルを回避できたりする予知保全ができるのです。

AIに任せることで、人間の従業員はよりクリエイティブな仕事に集中できるようになるのも魅力でしょう。

工場でAIを導入するメリット

工場におけるAI導入には、以下のようなメリットがあります。

• 生産性向上
• 品質管理の進化
• コスト削減
• 安全性向上
• 予知保全

以下でそれぞれのメリットを詳しく解説します。

生産性向上

AIによる自動化は単純作業を効率化させ、作業のスピードを向上させます。筑波大学発のロボットのように、これまで人手が必要だった工程をAIが行うことで、作業の流れがスムーズになり、全体の生産性が底上げされるのです。

なおかつ、24時間稼働が可能なので、作業の中断を減らし、時間のロスを最小限に抑えることができます。

品質管理の進化

AIの画像認識技術を使うことで、製品の外観検査や不良品の検出が向上します。人間の目では見落としがちな異常も、AIなら安定して検出可能です。そのため、質のばらつきも減り、顧客満足度やブランド価値の向上にも繋がります。

コスト削減

工場へのAI導入により、エネルギー使用の最適化や故障が事前に予測できるようになり、メンテナンスや修理にかかるコストを抑えることができます。

初期投資は必要ですが、長期的に見れば、無駄な支出の削減や設備の故障を未然に防ぐため、十分な費用対効果が期待できるでしょう。

安全性の向上

AIは工場での作業環境を監視し、危険な兆候を早めに検出できます。これにより、作業員の安全の確保や事故を未然に防ぐことができ、安心して働ける職場環境づくりが期待できるのです。

また、過去の事例データからリスクを分析し、改善策を提案してくれるのも魅力です。

予知保全

AIは、データから工場の稼働状況を分析し、トラブルの兆候がある箇所を早い段階で察知します。これにより、突発的な機械の故障やライン停止などのリスクを減らすことができ、計画的なメンテナンスや生産スケジュールの安定化も期待できます。

工場におけるAIの導入例

AIはすでに多くの工場で活用されており、従来の手法では実現が難しかった課題を解決に導いています。以下では、工場で導入が進んでいる代表的なAI技術と、その活用例をご紹介します。

機械学習での故障予測

機械学習は、過去のたくさんのデータからパターンを読み取り、設備の異常や故障の兆しを事前に察知することができます。例えば、機械の運転音や振動データなどを分析し、「この動きは少し危険かも」とAIが判断してくれます。

これにより、想定外のライン停止を避けることができ、安定した稼働と生産性を維持できるのです。

画像認識による品質検査

AIによる画像認識技術は、工場で特に活躍しています。従来の人手による目視検査では見逃されやすい欠陥も、AIなら常に同じ精度で検出できます。

自動車や電子機器など、精密さが求められる製品の製造ラインでは、すでにこの技術が広く導入されており、不良品の削減と検査スピードの向上に繋がっています。

RPA

RPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）は、ルール通りに繰り返される作業を自動化する技術です。特に、部品のピックアップや組み立てなどの一定の手順で進める工程を得意としています。

RPAの導入で、労働力の不足を補いつつ、工程の標準化と品質の安定化が可能なうえ、24時間稼働もできるので、時間帯による生産のムラも防ぎます。

工場におけるAI導入の成功事例

AIの導入は、実際の現場で確かな成果を上げています。以下では、さまざまな工場の中でも特に注目されているAI導入の成功事例を見ていきましょう。

わずかな異常を検出

ある大手自動車メーカーでは、プレス工場での板金の品質検査にAIを導入。従来は熟練の職人が目視で確認していたわずかな異常も、AIが数秒で検出できるようになりました。

何百万枚という画像データを学習させたことで、正常と異常の違いを高精度で判別できるようになったのです。これにより、検査のスピードと精度が向上し、作業効率と品質が同時に改善されるという成果を生んでいます。

作業者の動きの解析

工場内での作業者の動作をミリ波センサーで捉え、AIがその動きをリアルタイムで解析するという取り組みも進んでいます。ある製造企業では、作業者の姿勢や動線を見える化し、無駄な動きやリスクのある行動をAIが検知。

特に視界が悪い場所や障害物の多い環境でも、精度高くモニタリングできる点が評価されており、作業の効率化と安全管理の両立ができるようになりました。

職人技のデータ化

ある大手電気機器メーカーは、職人の技を再現しようと、金型づくりにAIを導入しました。長年積み重ねられてきた匠の技をデータ化し、AIに学習させたことで、繊細な加工工程を安定して再現できるようになったのです。

これにより、加工にかかる時間が約40%短縮され、工具の消耗も20%近く減少。技術の継承が難しくなる中で、AIは職人の右腕のような存在として期待されています。

工場におけるAI導入の5つの手順

AIを工場で活用するには、段階的に導入することが大切です。以下では、工場でAI導入を成功させるための5つの手順をご紹介します。

1.目的を明らかにする

まずは、何の目的でAIを導入するのかをはっきりさせましょう。例えば、作業時間の短縮や品質管理の強化、人手不足の解消など、達成したい目的によって導入するAIや体制も変わってきます。

現場の課題を洗い出し、AIでどんな成果を得たいのかを具体的にしておくと、その後の工程もスムーズです。

AIツールの選び方については、以下の記事でも詳しくご紹介しています。

【2025】AI導入をビジネスで成功させる方法！ツールの選び方も解説

2.PoC（実証実験）で効果を見極める

いきなり大規模なAI導入を行うのではなく、まずは小規模な実証実験（PoC）から始めるのが基本です。実証実験では、限られた工程にAIを試験的に導入し、期待していた効果が得られるかを確認します。

ここで現場の声や運用における課題を洗い出すことで、本格導入に向けたプランが立てやすくなります。

3.データ基盤を整備する

AIにとって最も重要なのがデータです。質の良いデータ学習のためには、工場の設備から得られるセンサーデータや検査結果などを、適切に収集・管理・活用できるような体制を整える必要があります。

質の高いデータが蓄積されていればいるほど、AIの予測や判断の精度も高精度になるでしょう。

4.AIを活用できる人材の育成を行う

現場で実際にAIを扱う人材が、仕組みや運用方法を理解し、効果的に使いこなせるようにすることも欠かせません。

導入時には、以下のようなセミナーを活用して、基礎的なAIリテラシーから実務レベルの活用法までを学ぶ機会を設け、継続的にスキルを高めていく仕組みづくりが求められます。

人材育成のステップについては、以下の記事でも詳しくご紹介しています。

【2025】AI社内研修で企業の競争力を強化！人材育成のステップと成果の測定方法を解説

生成AIセミナー

生成AIセミナーは、生成AIをどのように業務に活用できるかを実践的に学べる内容となっており、短期間でAIの基本から応用までを身につけることができます。

主なカリキュラム内容は以下の通りです。

特に、ChatGPTやClaudeなど、最新のAIを実際に使いこなすためのプロンプトエンジニアリングが学べるため、AIを最大限に活用する方法を理解でき、すぐに業務で役立てることができるでしょう。

講師は、実際にAIを導入している企業での事例を交えながら、具体的な業務で役立つ知識を提供するため、参加者は理論だけでなく、実務に即した技術を学ぶことができます。

5.スモールスタートで段階的に広げる

AIの導入は、スモールスタートが鉄則です。初めは限られたラインや工程に導入し、効果を確認しながら徐々に範囲を広げていきます。

この段階的な導入により、現場の混乱を防ぎつつ、実績とノウハウを積み上げることができます。成功体験を重ねながら導入範囲を広げていくことで、無理なく効果的なAI活用が可能です。

工場におけるAI導入時の注意点

AIの導入は多くのメリットをもたらしますが、現実にはスムーズに進まないことも。現場での混乱を防ぎ、AIの効果を最大限に活かすためには、あらかじめ把握しておきたい注意点がいくつかあります。

以下で、工場におけるAI導入時の注意点を詳しく見ていきましょう。

高額な導入コストに注意する

AIの導入には、システム構築や機器の購入、人材の教育など、初期に一定の高額なコストがかかります。特に中小規模の工場では、この投資額がハードルになるケースも。

そのため、費用対効果が見込めるか、どれだけの利益が得られるか、といった視点で、長期的な視点で判断することが大切です。

セキュリティ対策をする

AIを本格導入すると、リアルタイムでさまざまなデータを扱うことになります。そのため、セキュリティ体制が整っていないと、サイバー攻撃や情報漏洩のリスクが高まります。

特に、顧客情報やノウハウなどの機密情報を扱う場合は、データの暗号化やアクセス制御、バックアップ体制の整備など、幅広い対策が欠かせません。

従業員にスキルアップの機会を提供する

AIの導入で、一部の作業が自動化されると、従来の業務内容が大きく変化する可能性があります。これに伴い、従業員のモチベーション低下や不安感が生じることも。

そのため、導入前から、人とAIが協力することが前提となることを社内に共有し、必要に応じて各役割の見直しや新たなスキルの習得など、スキルアップの機会を行うことが、スムーズな導入に繋がります。

既存システムとの連携ができるか確認する

新たに導入するAIが、既存の業務システムや設備とうまく連携できないケースもあります。特に、古い設備やカスタマイズされたシステムを使っている場合は、互換性がない傾向があります。

そのため、AI導入前には入念な現状把握とシステム検証を行い、必要であれば設備の一部見直しも視野に入れる必要があるでしょう。

導入後も継続的な運用と改善を重ねる

AIは一度導入すれば終わりではありません。そのため、データの変化や現場の状況に応じて、定期的なアップデートや再学習が必要です。

また、運用中にトラブルが発生した際には、迅速に対応できる体制づくりも重要です。定期的な効果測定とフィードバックを行いながら、導入した時よりもさらに効果的にAIを活用できるよう、継続的な改善を図ることがポイントです。

最新の情報をチェックするクセをつける

AIは常に進化しており、新しい技術や機能がどんどん登場しています。そのため、導入したAIが数年後には時代遅れになる可能性も。

そのため、AIシステムのアップグレードや改善だけでなく、新しいAI技術が登場するたびに、工場に導入することでどんな成果を見込めるかなどの考え方も重要です。

技術変化への対応を怠らないためには、最新のAI情報を常に収集し、企業内での知識共有を促進することも重要なのです。

工場でのAI導入は強力なパートナーになる

今回は、工場におけるAI導入の成功事例や成功させるための5つの手順について解説しました。AIの導入は単なる作業の自動化に留まらず、生産性や品質、安全性など、さまざまな面で、工場の在り方そのものを見直すきっかけとなっています。

もちろん、導入には時間もコストもかかり、既存のやり方を大きく変えることへの抵抗もあるでしょう。でも、それを乗り越えた先には、データに基づいた判断やムダのない運営が期待できます。

AIは万能ではありませんが、正しく向き合い、使いこなすことができれば、今よりもっと人が活きる工場が実現できるでしょう。