製造業にAIを導入するメリットは？事例や導入手順も紹介！

製造業におけるAI導入は、深刻化する人手不足やサプライチェーンの課題に対応する有効な手段として注目を集めています。設計から出荷まで、製造業の様々な工程でAIを活用することで、業務効率化や生産性向上、技術継承などの多様なメリットが得られます。

この記事では、製造業においてAI導入が進んでいる背景やメリット、AIの活用事例を紹介します。製造現場でのAI導入を検討している企業はぜひ参考にしてください。

製造業でAI導入が進んでいる背景

製造業でAI導入が進んでいる背景は多岐にわたりますが、代表的なものは以下の3つです。

• 人手不足・後継者不足の加速でAI活用が急務になっている
• 社会情勢の影響で混乱するサプライチェーンへの対応が必要となっている
• システム・設備の老朽化への対応が求められている

それぞれの概要を解説します。

人手不足・後継者不足の加速でAI活用が急務になっている

製造業における人手不足や後継者不足の問題は年々深刻化しています。経済産業省などが発表した「2024年版ものづくり白書」によると、製造業の若年就業者数は2002年から減少が続き、就業者に占める若年層の割合も2002年の30％超から2021年には約25％まで低下しています。

出典：「2024年版ものづくり白書」経済産業省・厚生労働省・文部科学省

人口減少が進む現状では、人の手に頼る従来の製造プロセスを維持することが困難になっています。そのため、AI技術を活用した自動化や効率化が急務となっており、人手不足を補いながら技術継承を実現するための手段としてAI導入が進んでいるのです。

社会情勢の影響で混乱するサプライチェーンへの対応が必要となっている

社会情勢は刻々と変化しており、近年では、新型コロナウイルスの世界的拡大やウクライナ情勢、世界的な原材料高騰などの社会情勢の変化により、部品調達から製品完成、出荷までの一連のプロセスに混乱が生じてきました。2020年には多くの工場が稼働を停止したため、様々な製品・部品が不足する事態となりました。

このように不安定な状況下では、サプライチェーンの最適化が重要な課題ですが、AIを活用することで、大量のデータ分析に基づいたより正確な需要予測や生産計画の最適化が可能になります。また、AIを用いて製造プロセスを自動化することによって人的要因に左右されない安定した生産体制を構築することもできます。それらによって、社会情勢の変化にも強いサプライチェーンの構築ができるようになります。

システム・設備の老朽化への対応が求められている

経済産業省が「DXレポート」で提唱した「2025年の崖」問題も重要な課題です。近年、多くの企業で使用されている設備の老朽化「レガシーシステム化」が進んでおり、放置をしていれば深刻な問題を引き起こすことが指摘されています。具体的には、企業では各部署で異なるシステムを導入しているケースが少なくなく、それによるシステムの複雑化や統一性の欠如により、システム故障時の対応が困難になるなどのリスクがあります。

こうした状況を改善する上でもAI技術が有効で、例えば設備の状態をAIで常時監視することで、適切なメンテナンスが可能になります。

出典：「DXレポート」経済産業省

製造業でAIを導入するメリット

製造業でAIを導入する代表的なメリットとしては、以下が挙げられます。

上表の通り、AIでの業務効率化によって実現する業務時間の短縮や不要なコスト・損失の削減などにより、生産性の向上が期待できます。

製造業におけるAI開発・活用事例

製造業における各社のAI開発・活用事例をご紹介するので、AI活用の取り組み内容と導入効果のイメージを掴む上でご参考にしてください。なお、他社にAIソリューションを提供している企業もあれば、自社で開発し自社でのみ活用している企業もあります。

キャディ株式会社：AIデータプラットフォームで、設計・調達業務の効率化などを支援

キャディ株式会社は、AIを搭載したデータ基盤システムを各社に提供しており、特に機械メーカー分野における設計・調達プロセスの効率化や生産性向上を支援しています。

以下では、同社が提供する二つのAIソリューション「CADDi Drawer（キャディドロワー）」と「CADDi Quote（キャディ クオート）」の導入事例の一例をご紹介します。

設計部門での「CADDi Drawer」導入事例（株式会社SUBARU）

▼課題・背景

自動車産業が100年に一度と言われる大きな変革期を迎える中、株式会社SUBARUでは生産性向上が急務となっていました。特に設計図面の管理・共有において、既存システムでは品番や品名などの基本情報がなければ検索できず、設計部門への問い合わせに1～2週間かかることも多く、業務の停滞を招いていました。また、設計部門内でも、異なる領域の設計者や経験の浅い担当者が図面を探し出すのは困難でした。

▼取り組み内容

この課題に対し、同社はAI搭載のデータ活用クラウド「CADDi Drawer」を導入。同システムは、独自の画像解析アルゴリズムにより、図面に記載された文字情報をキーワードにして精度高く検索できる機能を備えています。それにより、例えば、品番が分からなくても部品名で検索すれば、必要な図面データを即座に見つけられるようになりました。また、AI類似図面検索機能により、形状の特徴から登録図面全体から類似図面を検出し精度高く表示することも可能となりました。

加えて、蓄積されたデータを分析することもできるため、類似図面間のコスト変動要因を技術的な観点から検討できるようになりました。

▼成果

導入後、図面の探索および問い合わせにかかる時間が全社で月間約数百時間削減されました。また、設計者への問い合わせが不要となり、担当者が自ら図面データを探し出せるようになったことで、人材育成面でも効果が表れています。

出典：「株式会社SUBARU」CADDi

調達部門での「CADDi Quote」導入事例（ハカルプラス株式会社）

▼課題・背景

ハカルプラス株式会社では、見積業務の属人化や非効率な業務プロセスが長年の課題でした。特に、取引先からの見積回答を個別に管理し、手作業で集計・比較する作業に多くの時間を費やしていました。また、見積業務の知識やノウハウが特定の担当者に集中していたため、業務の属人化にも問題を抱えていました。

▼取り組み内容

この課題を解決するため、同社はAIを搭載した見積もり支援クラウド「CADDi Quote」を導入。同システムの導入によって、見積依頼から回答の集計までを一元管理できるようになりました。例えば、見積作成日や回答期限、回答単価などの情報をシステム上で管理し、取引先との進捗状況も一覧で確認できるため、メールやFAXでの個別確認が不要となりました。

さらに、AIによるサプライヤー選定支援機能により、AIが解析した過去の実績データに基づいて、新規案件の部品の類似品を製造する相見積先・実績価格を候補として確認できるようになりました。

▼成果

システムを導入して3ヶ月後には調達業務時間が30～40%短縮されるほど業務効率化を実現。また、経験の浅い担当者でも適切な取引先を選定できるようになりました。AI導入によって、見積業務の効率化と属人化の解消が実現し、担当者の作業負担が大幅に軽減された好例です。

出典：「ハカルプラス株式会社」CADDi

まとめ

製造業でAIを導入することで、業務効率化や生産性向上、技術継承の容易化、人的事故の減少などが期待できます。

AIの進化は今後も続き、その活用が当たり前となる時代が近づいています。そのため、手書きメモや紙図面などの非構造データを構造化し、データ活用ができるようにするなど、AI活用に向けた準備を計画的に進めていくことが重要です。

キャディ株式会社では、製造業のデータ活用支援を行っています。自社に眠るデータの有効活用ができていない企業の方は、ぜひこの機会にサービス資料をご一読ください。

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