製造業の製品開発を支援するスプワットが手がけるシステムに、2024年12月からAIが製品の開発方法を提案する新機能が加わりました。
同社が独自に開発したAI技術は、数値の複雑な相関関係を正確に捉え、それを人間が理解しやすい文章でまとめ上げるという特徴を持っています。この技術は既に特許を取得しており、その高い精度が評価されています。
この新機能によって、製造業の製品開発における研究計画の立案作業が大幅に効率化されることが期待されます。
特に、大手の製造業メーカーからの需要が大きいと見られており、同社のシステムは、製造業全体の革新を加速させる可能性を秘めています。
今回は、製造業にAIを導入するとできることや製造業に導入が重要な理由、製造業に導入する際の注意点を解説します。
製造業にAI導入が重要な理由
AIは人間の知能をコンピューター上に再現したシステムです。製造業における従来の機械やロボットと異なり、学習を通じて自律的に思考し、人間を超える分析能力を発揮します。
近年、DX化が進む中、AIは製造業においても重要な存在となっており、製造プロセス全体を革新的に変革する可能性を持っています。以下で、製造業にAI導入が重要な理由を詳しく解説します。
製造業が人手不足のため
少子高齢化が進む日本において、製造業における人手不足は深刻な問題となっています。
限られた人員で生産性を維持し、高品質な製品を安定的に供給していくためには、新たな解決策が求められています。
その解決策の一つとして注目されているのが、AIの導入です。AIを製造業で活用することで、従来人手に頼っていた業務を自動化し、生産効率の向上や品質管理の強化が期待できるでしょう。
従業員の高齢化が加速しているため
従業員の高齢化は、製造業にとって無視できない課題です。高齢の従業員は、長年の経験と熟練の技術を持つ貴重な存在です。
しかし、病気による離職や新しい技術や設備への適応が困難といったリスクも抱えています。
また、製造業における最新の生産設備は、高度なIT技術を駆使しており、高齢者にとっては操作が複雑で、習得に時間がかかる場合があるのです。そのため、企業の生産性低下や製品品質の安定化を困難にする可能性があります。
さらに、熟練工の技術が失われることで、企業のノウハウが継承されなくなり、将来的な競争力低下にもつながる恐れがあります。
製造業で外国人労働者が増加しているため
日本国内の製造業では、深刻な人手不足を背景に、外国人労働者の採用が活発化しています。しかし、多様な国籍を持つ労働者に対して、製造業における業務を正確に伝え、円滑な作業を遂行させることは容易ではありません。
しかし、AIによる多言語翻訳機能を活用することで、言葉の壁を乗り越え、より正確なコミュニケーションが可能です。
また、AIによる画像認識技術は、製造業における作業手順の視覚的な説明や、品質管理における不良品の自動検出など、様々な場面で活用できるでしょう。
AIを活用した学習システムは、個々の労働者のスキルレベルや理解度に合わせた最適なトレーニングを提供でき、製造業における外国人労働者の早期戦力化が期待できます。
技術の継承ができなくなる可能性があるため
製造業は少子高齢化の進展に伴い、熟練工の数が減少する傾向にあります。製造業で長年培われた技術やノウハウが、若い世代に円滑に継承されなければ、企業の生産性低下や品質の悪化を招き、事業継続の危機に直面する可能性もあるのです。
AIは製造業における熟練工の作業を分析し、その動きや判断をデータ化することで、高度な技術を体系的に学習することができます。
学習した知識を基に、新人育成のためのシミュレーションや、製造業の現場での作業支援を行うことも可能です。
製造業にAIを導入するとできること6選
AIを導入することで、製造業では以下のようなことができるようになります。
- 作業の効率化が図れる
- 製造業における設計図面の効率的な管理ができる
- 品質を均一化できる
- 様々なコスト削減ができる
- 人員を減らすことができる
- 属人化の問題を解決できる
以下で、各項目を詳しく見ていきましょう。
①作業の効率化が図れる
製造業における製品の検品や品質検査は、熟練工による目視で行われることが一般的でしたが、人手による検査は、疲労による見落としや個人の主観的な判断による誤検出のリスクがつきまといます。
AIを活用した外観検査システムは、大量の画像データを学習することで、人間の目では見つけられないような微細な傷や汚れも検出することができます。
そのため、製品の品質を大幅に高め、不良品による返品や手直しといったコストを削減することが可能です。
さらに、AIは24時間365日稼働でき、検査結果をデータとして蓄積し、分析することで、製品の品質向上や生産プロセスの最適化にも役立てることができます。
この技術の注目度の高さは、IT業界大手のGoogleが大手企業に外観検査システムを導入していることからも窺えます。
②製造業における設計図面の効率的な管理ができる
製造業では従来、人手で行われていた図面からの寸法や部品情報の抽出、資材量の計算などの作業をAIで自動化することで、大幅な時間短縮ができます。
特に、設計変更が頻繁に行われる製品開発においては、変更箇所を自動的に検出し、関連図面の更新確認を行うことで、ヒューマンエラーを防止し、作業効率を飛躍的に向上させます。
また、過去の類似図面を迅速に検索・参照できるようになるため、設計ノウハウを効果的に活用し、新たな製品開発を加速させることも可能です。
さらに、手書きや劣化が進んだ古い図面もデジタル化できるため、図面の一元管理による情報共有が促進され、設計データの永続的な保存にも繋がります。
そのため、設計情報の紛失や改ざんのリスクを軽減し、企業全体の設計能力の向上にも期待できるでしょう。
AIによる図面読み取りシステムの導入にあたっては、まずは標準的な図面から始め、徐々に対象範囲を拡大していく段階的なアプローチが効果的です。
③品質を均一化できる
人手による作業や検査は、どうしても作業者間のスキル差や集中力のばらつきが生じ、製品の品質に影響を与える可能性があります。
しかし、製造業でAIを活用することで、製品の品質を均一化し、生産効率を向上させることも可能になるでしょう。
特に、AIを活用した異常検知システムは、従来の人手による検査では見つけることが難しかった微細な欠陥や異常を高精度で検出することができます。
さらに、機械の稼働データを分析することで、故障の兆候を早期に検知し、計画的なメンテナンスを実施することができます。
これにより、製造業における生産ラインの停止時間を最小限に抑え、生産効率を向上させることができるでしょう。
④様々なコスト削減ができる
製造業におけるAI導入は、業務の自動化を通じて、大幅なコスト削減が可能です。AIを活用することで、従来は多人数で行っていた作業を少ない人員で効率的に行うことができ、人件費を削減することができます。
さらに、高精度な需要予測は、製品の過剰生産や廃棄ロスを大幅に減少させる効果をもたらすことも可能です。
⑤人員を減らすことができる
従来、人間が行ってきた製造業における業務の一部をAIが担うことで、必要な人員数を減らすことが可能になります。
これにより、少ない人員でも円滑な生産活動が維持され、人手不足による生産性の低下を防ぐ効果が期待できるでしょう。
AIは、膨大なデータを分析し、製造業における最適な生産計画を立案したり、製造工程における異常を早期に検知したりすることも可能です。
⑥属人化の問題を解決できる
製造業における従業員の高齢化や若年層の減少により、熟練工の技術継承が困難になっている現状は、多くの企業が抱える深刻な問題です。
製造業における熟練工の技術は、長年の経験と勘に基づいたものであり、数値化や言語化が難しいとされてきましたが、AIの登場により、その技術をモデル化することができます。
そのため、熟練工の退職や技術者の不足によって失われてしまう貴重なノウハウを企業内に継承することが可能になるでしょう。
単純作業や反復作業をAIに任せることで、人材はより付加価値の高い業務に集中できるようになります。
そのため、生産性の向上だけでなく、従業員のモチベーション向上にもつながる可能性があります。
製造業でAIを導入する際に注意すべき点
製造業におけるAIの導入は、製造業の生産性向上やコスト削減に繋がる期待がありますが、万能ではありません。
成功するためには、事前に注意すべき点が多く存在します。以下で、製造業でAIを導入する際に注意すべき点を詳しく解説します。
責任の所在が不明瞭になる
製造業においてAIを搭載したロボットが事故を起こした場合、その責任は誰にあるのかという問題が浮上します。
現時点では、このようなケースにおける責任の所在を明確に定めた法律は存在しません。そのため、製造業での事故発生時に責任の所在が不明確となり、様々な問題を引き起こす可能性があります。
製造業におけるAI導入に際しては、このようなリスクを十分に認識し、事前に対策を講じておくことが重要です。
AIを導入するだけでなく、長期的な視点で、法的な整備や倫理的な問題など、様々な側面から慎重に検討を進める必要があるでしょう。
一定のコストや知識が必要になる
製造業におけるAI導入には、数百万円から数千万円という、決して安くない初期費用がかかります。
補助金や助成金制度も存在しますが、企業側が負担すべき費用は依然として大きいのが現状です。また、製造業でAIを効果的に活用するためには、高度なノウハウが求められます。
まだ製造業での成功事例が少ないため、導入方法や具体的な成果について、企業は不透明感を感じているのが実情です。
AIを学習させ、自社の業務に最適化するためには、技術に精通した人材が欠かせません。
しかし、このような人材の確保は、多くの企業にとって大きな障壁となっています。さらに、デジタル化に対応できる人材の不足も、導入を阻む要因の一つです。
既存の従業員に対して、製造業におけるAIの活用方法やデジタル技術に関する人材教育を行う必要があるため、企業は以下のようなサービスを用いて、人材育成にも力を入れる必要があります。
AIのスキルを高めるために企業が行うべき対策については、以下の記事でも詳しくご紹介しています。ぜひ参考にしてください。
AIエンジニア育成講座
AIエンジニア育成講座は、2日間でプログラミングの基礎をしっかりと学び、AIエンジニアとしての第一歩を踏み出すことができる講座です。オンラインでも受講できるため、いつでもどこでも学ぶことができます。
1日目では、AI開発に必要な基礎知識と、Pythonを用いた実践的なプログラミングスキルを習得し、2日目では、より実践的な開発スキルを習得することを目標とします。
ディープラーニングの代表的なライブラリであるKeras（TensorFlow）を用いて、高度なAIモデルを構築する手法を学ぶ内容です。
| 1日目 | 2日目 |
| 機械学習の基礎 | 実践的なAIモデルの作成 |
| 開発に必要なPython環境の構築 | 画像データを処理してAIモデルを開発 |
| Pythonの基本的な文法 | 自然言語処理の基礎 |
| ニューラルネットワークの実装 | 言語処理のためのデータ前処理方法 |
| AIに学習させるための前処理 | 時系列データを扱いプログラミングを実装 |
| 作成したモデルの評価とチューニング | 高品質なデータをAIモデルに与える方法 |
この講座では、製造業におけるAIエンジニアとして活躍するために必要な実践的なスキルを身につけることができます。
Pythonの基本知識については、以下の記事でも詳しくご紹介しています。ぜひ参考にしてください。
ビジネス向けAI完全攻略セミナー
ビジネス向けAI完全攻略セミナーは、AIビジネスの基礎を1日でしっかりと学ぶことができます。
会場受講はもちろん、オンラインでも受講できるため、時間や場所に縛られず、ご自身のペースで学習を進めることができるでしょう。主な学習内容は以下の通りです。
| 基礎 | 応用 |
| AIの基礎知識 | AIモデル構築の実践 |
| AIモデル構築の基礎 | プログラミング言語を用いた機械学習の実践 |
| 機械学習の仕組み | ニューラルネットワークを用いた画像認識 |
| ディープラーニングの理論 | 機械学習ライブラリの特徴比較 |
| プログラミング | AIモデルのサービス化 |
このセミナーを受講することで、AI開発の基礎から応用までを網羅的に学ぶことができ、製造業におけるビジネスに貢献できるでしょう。
製造業にAIを導入することで発展が期待できる
今回は、製造業にAIを導入するとできることや製造業に導入が重要な理由、製造業に導入する際の注意点を解説しました。
製造業におけるAI技術の導入は、自動化やデータ分析、異常検知など多岐にわたる業務を効率化し、生産性の向上やコスト削減、品質の安定化に繋がります。
また、収集した膨大なデータを高度に分析することで、生産計画の最適化や不良品の早期発見が可能になるでしょう。
製造業でAIを活用することで、より高品質な製品を迅速かつ低コストで提供できるようになり、市場での優位性を確立することができます。
AIの導入はもはや選択ではなく、製造業の成長を加速させるための必須事項となりつつあるでしょう。
