【2025】製造業におけるAI活用！工程最適化で競争力UP

製造業を取り巻く環境は、AIの進化により大きな変革期を迎えています。AIを活用した工程の最適化は、製造業の効率化と品質向上に不可欠な要素となりつつあります。

名古屋大学発のスタートアップ企業アイクリスタルは、製造業のノウハウと最先端のAIを融合させ、各企業の課題に合わせた最適な解決策を提供しています。

AIを活用した製造工程の最適化は、製造業の未来を拓く鍵となるため、日本の製造業に新たな風を吹き込むことが期待されているのです。今回は、AIによる製造工程の最適化が注目されている背景やメリット、企業事例を詳しく解説します。

この記事の概要目次

1.AIによる製造工程の最適化が注目されている背景
2.AIで製造工程を最適化するメリット
3.AIによる製造の工程を最適化した事例
4.AIによる製造工程の最適化で競争力向上に役立つ

AIによる製造工程の最適化が注目されている背景

AIを活用した製造工程の最適化が注目されている背景には、製造業が抱える様々な課題があります。昨今の製造業界では、人手不足問題が深刻化しており、その原因として考えられるのは、少子高齢化に伴う従業員の高齢化と若手人材の不足です。

この問題が深刻化することで、工場の安全性を保ちにくくなるだけでなく、多くの経験を積んだベテラン従業員の技術やノウハウを次の世代に継承するのが難しくなりつつあり、事業のグローバル化や競争環境の激化なども大きな課題のひとつといえるでしょう。

製造業においては、いかに高品質を維持しながら効率性も高められるか、という点が最も重要な要素といっても過言ではありません。そのため、作業ミスが発生している現場においては、特にミスが起こらないようにするための対策が必要になるわけです。

とはいえ、人間の手によって作業が進められる以上、作業ミスをゼロにするのはほぼ不可能といって良いでしょう。また、そのミスをカバーするための作業に力を注ぐことで、大きなロスを生じさせてしまっています。

その点、AIを導入すれば、人間のようにミスが起きる確率を限りなく低くすることができ、生産性の大幅な向上が期待できるということです。

例えば、不良品の発生や異物混入など、人の目で完璧にすべてを見分けるのが難しい現場の場合、ミスを防ぐためには二重チェック、三重チェックなどのように人の目による監視量を増やさなければなりません。

しかし、AIを活用すれば、蓄積された過去の画像データと比較しながら異常を素早く検知していくことができるため、人間の目視によるチェックよりも遥かに高い精度で異常検知を行えるのです。

AIで製造工程を最適化するメリット

AIはデータ分析や予測、制御といった分野で卓越した能力を発揮し、製造工程のあらゆる側面を最適化することができます。以下で、AIが製造工程にもたらす具体的なメリットについて、様々な角度から解説していきます。

ヒューマンエラーを排除できる

製造業において、検品作業は製品の品質を保証する上で不可欠な工程です。従来は、人の目による複数回のチェックが主流でしたが、ヒューマンエラーを完全に排除することは困難でした。

しかし、AIの画像診断技術を活用することで、複雑な検品作業をAIに委ねることが可能です。AIは人間の目では見落としがちな微細な欠陥や不良品を、高速かつ正確に検出することができるため、検品作業の精度が向上し、品質管理が強化されます。

人手不足を解消できる

先述したように、多くの製造業者が人手不足を課題として抱えています。今後も少子化が進むことを考えると、この状況が劇的に改善されるとは考えにくいでしょう。かといって、既存の従業員に過度な負担をかけることは、さらなる人材流出を招きかねません。

AIによる作業の自動化や効率化は、このような人手不足を解消する上で有効な手段となります。AIに仕事を任せることで、従業員はこれまでその作業に費やしていた時間を、人間にしかできない創造的な業務に充てることができるでしょう。

また、AIは人件費がかからないため、人件費などのコストを削減することで、企業の収益性を大幅に向上させることが可能です。

危険予測の精度を高められる

製造現場におけるヒューマンエラーは、時に重大な事故を引き起こす可能性があります。しかし、AIを活用することで、このような事故を未然に防ぐことができるという大きなメリットがあります。製造業では、以下のように様々な場所で細心の注意が必要です。

ベルトコンベアやプレス機などの大型機械
高温
電気
有害物質

製造工程の多くにAIを導入することで、危険区域への立ち入りや不適切な運転の検知をリアルタイムで行うことが可能です。さらに、ディープラーニングを活用すれば、危険予測の精度を大幅に向上させることもできます。

表示の見落としを防ぎ、従業員がより安全に働ける環境を整える上でも、AIの活用は大きく貢献してくれるのです。

生産量の増加が期待できる

製造業において、適切な在庫管理は企業の収益に大きく影響します。必要な時に在庫が不足すれば、顧客は競合他社へ流れてしまい、過剰な在庫はコスト増に繋がります。特に食品メーカーでは、大量のフードロス発生はSDGsの観点からも大きな問題です。

在庫管理を最適化するためには、市場需要の変化、サプライチェーンの状況、自社の生産能力など、考慮すべき要素が多岐にわたるため、人間が常に正確に対応することは困難です。しかし、高度な情報処理能力を持つAIを活用することで、より高精度な在庫管理が可能になります。

AIを在庫管理に導入することで、企業は将来の需要予測を的確に行い、適切な在庫レベルを維持できます。これにより、欠品による販売機会の損失を防ぎ、在庫管理コストを削減し、効率的な生産活動ができるのです。

さらに、AIは生産工程における様々なデータを分析し、ボトルネックとなっている箇所を特定したり、設備の故障を予測したりすることも可能なため、生産効率の向上や設備の稼働率向上も期待できます。AIを積極的に活用することで、企業はより効率的で持続可能な生産体制を構築することができるでしょう。

AIによる生産管理については、以下の記事で詳しくご紹介しています。

【2025】AIによる生産管理とは？実施できる業務やメリット、デメリットも紹介！

AIによる製造の工程を最適化した事例

製造業では、すでに製造の工程を最適化するAIの活用が進んでいます。以下でAI導入の効果や実際の事例をご紹介します。

高精度な生産計画の策定

製造業において、原材料の手配や人員の確保、製造ラインの切り替えなど、綿密な計画なしに多様なニーズに応えることはできません。しかし、熟練担当者の経験や勘に頼る従来の生産計画では、いずれ限界が訪れる可能性があります。

ある食品メーカーでは、AIを活用した生産計画の自動立案システムを導入し、業務効率化と精度向上に取り組んでいます。AIを活用した生産計画の自動化は、属人的な要素に頼っていた従来の生産計画から脱却し、データに基づいたより合理的な意思決定を支援するのです。

高精度な需要予測

製造業において、需要予測はすべての生産計画の基盤となるため、その精度が非常に重要です。予測が高すぎれば過剰な在庫を抱え、低すぎれば欠品による機会損失を招く可能性があるでしょう。市場の状況を的確に把握し、適切な量の在庫を確保することが求められます。

AIを活用することで、従来の方法では困難だった多岐にわたる要素を考慮に入れた需要予測が可能です。AIは季節や天気、トレンドなどの人間の脳では処理しきれない複雑な要素を分析し、高精度な予測をすることができるためです。

特に多品種を扱う製造業においては、それぞれの品種に対する需要予測の精度が重要です。AIを活用することで、多様な品種に対して精度の高い予測を行い、より多くの顧客ニーズに応えることができるようになるでしょう。

AIによる高精度な需要予測は、過剰な在庫を削減し、保管コストや廃棄コストを低減するだけでなく、欠品による販売機会の損失を防ぎ、顧客満足度向上や企業の収益向上にも繋がります。

競合他社の動向や社会情勢など、様々な外部要因も分析に取り込むことができるため、より正確でリアルタイムな需要予測が可能となり、市場の変化に迅速に対応することも可能です。

属人化した作業の標準化及び自動化

製造現場では、熟練作業員の経験と勘に頼る部分が少なくありません。設備の調整や異常の察知など、長年培ってきた知見によって対処できているケースは多いです。しかし、熟練作業員の高齢化や労働力不足などを考慮すると、従来のやり方だけに頼ることはできません。

熟練作業員が培ってきた知識や経験をAIに習得させることで、ロボットによる作業の代替が可能です。例えば、感覚で行っていた作業を一つひとつ数値化し、AIにフィードバックすることで、機械学習によって熟練作業員に近いレベルの作業を行えるようになります。

これまで技術継承が難しいとされていた以下のような領域においても、AIを活用する事例が増えています。

金属加工後の精度確認	AIが加工後の製品画像を解析し、微細な欠陥や歪みを検出
機械加工のビビリ対策	AIが加工中の振動データを解析し、最適な切削条件を提案することで、不良品の発生を抑制

AIは熟練作業員の思考プロセスをデータとして解析し、ノウハウをロボットに効率的に伝達するため、属人化していた作業の標準化や自動化が進み、生産性の向上や品質の安定化も期待できるのです。

製造ラインの自動制御

製造ラインにAIを導入することで、異常の自動検知、フィードバック、制御が可能となり、生産効率の大幅な向上が期待できます。製造管理においては、膨大なデータが存在しており、ビッグデータ処理に長けたAIは自動で処理し、有益な情報として活用することができます。

例えば、製造ライン上に設置されたセンサーから得られるデータを基に機械学習を行うことで、高精度な自動制御ができます。あるプラスチックメーカーでは、AIを活用した製造ラインの自動制御を導入した結果、生産効率が20%向上しました。

これは、AIがリアルタイムでデータを分析し、異常を迅速に検知し、適切な制御を行うことで、無駄な工程や停止時間を削減できたことによるものです。

AIによる物流効率化

製造業における物流は、原材料や製品の移動など、効率的な生産活動を支える重要な要素です。近年、この物流分野においてもAIによる効率化が進んでいます。

例えば、フォークリフトによる運搬作業では、操作ミスによる荷崩れや事故といったヒューマンエラーのリスクが常に存在しますが、AIが状況を自動で判断して作業を行うことで、事故リスクを低減できるだけでなく、作業にかかる人員の削減にも繋がります。

従来、製品の搬送には無人搬送車（AGV）などが利用されてきましたが、事前に決められたルートを走行するのみで、状況に応じた柔軟な判断はできませんでした。しかし、ある機械メーカーでは、AGVにAIロボットを搭載し、周囲の環境や状況を把握しながら自動で最適なルートを決定し走行するため、多様な業務に対応できるようになったのです。

AIを搭載したAGVは、倉庫内の障害物を回避したり、混雑状況に応じて搬送ルートを変更したりすることが可能なため、搬送作業の効率化だけでなく、倉庫全体のレイアウト最適化にも繋がります。

物流DXについては、以下の記事で詳しくご紹介しています。