常に変動する市場への対応や業務効率化のため、さまざまな業界で生成AIの活用を検討する企業が増えています。製造業においても、業務の属人化や情報共有に関する課題に加え、人手不足という新たな課題の解決策として、生成AIの導入が進んでいます。
本記事では、製造業で生成AIの活用が求められる理由やメリット、注意点などを、AIに詳しくない人でもわかりやすいようまとめました。具体的な活用事例も紹介していますので、製造業で生成AIを導入するきっかけになれば幸いです。
製造業で生成AIの活用が求められる3つの理由
製造業では、大きく分けて3つの理由により生成AIの活用が求められています。
- 変動し続ける市場への素早い対応
- 品質を上げ不良品を減らす
- 事故発生率の低減
理由1. 変動し続ける市場への素早い対応
製造業では、需要に合わせた生産計画が欠かせません。生成AIをデータ分析や予測モデルの作成に活用することで、需要予測の精度が向上します。
過去のデータを詳細に分析することでより正確な生産計画を立てられるため、生産量と実際の需要との差を最小限に抑えられれば、リソースが無駄になることもありません。
また、人間だけでは見つけにくい生産工程の停滞や遅延を特定し、生産効率の向上が期待されている点も、生成AIが求められる理由のひとつです。製品開発サイクルの短縮にもつながるため、今後製造業において生成AIがより求められていくと予想されます。
理由2. 品質を上げ不良品を減らす
製造業において、製品の品質確保は非常に重要です。品質の低い製品を流通させることは、企業の信用に関わります。
品質管理システムで生成AIを活用すると、不良品のリアルタイムでの検出が可能です。事前に正常品を学習させておき、画像認識技術と組み合わせることで、製造ラインの段階で異常がある製品を検知できるのです。
加えて、これまでの生産データを分析すれば、品質低下の兆候を早期に見つけられるため、製品の欠陥を未然に防げる可能性が高くなります。
生成AIの活用でリアルタイムに異常を検知するだけでなく、品質低下を早期に見つけて改善する予防的な使い方も採用されています。
理由3. 事故発生率の低減
従業員の安全確保や、機器の故障による製造停止を防ぐためには、事故の発生率を下げることが重要です。
人では見逃してしまうような事故の兆候でも、生成AIであれば高精度で検出できます。設備のカメラ映像をリアルタイムで分析し、危険な状況を検知した際、アラートを発信する仕組みです。
特に、安全装備の未着用や不安全行動が同時多発的に発生すると、人間の監視が追いつかないこともありますが、AIならこのような危険な状況に幅広く対応できるため、事故発生率を下げられます。
加えて、過去のデータを基に機械の劣化や故障を事前に予測したり、早期に発見したりすることも可能です。最適なタイミングでメンテナンスを実施することで、設備の故障による事故の予防につながります。
突然の故障による機械の入れ替えが発生しにくくなるため、設備投資コストの削減も期待されます。
ユースケースから見る、生成AIを製造業で活用する5つのメリット
製造業で生成AIを活用するメリットについて、ユースケースをまじえて紹介します。
- 自動化による作業時間の短縮
- 製品・業務品質の標準化
- 情報共有の効率化
- 効果的なコスト削減
- 生産性の向上
1.自動化による作業時間の短縮
人力では多くの時間を要する市場調査や自社分析などの業務は、生成AIを使って自動化できます。AIに分析を任せると、人がおこなうのはデータの用意と読み込ませる作業のみとなるため、これまで分析業務に費やしていた時間を、他の重要な作業に使えるようになります。
他にも、社内で発生する問い合わせへの対応や、あらゆる文章・資料の作成など、生成AIを使うことで作業時間の大幅な短縮がかないます。
ユースケース1：カスタマーサポートや社内問い合わせ対応の自動化
カスタマーサポートやシステム部署への問い合わせ対応は、生成AIで自動化できる業務です。電話がかかってくるたびに作業中の手を止める必要がなくなり、本来の業務やコア業務に集中して取り組めるようになります。
ユースケース2：資料やメール作成の効率化
資料やメール作成も生成AIに任せられます。生成AIが作成した文章やスライドなどを人間が手直しするだけで会議・プレゼンの準備が完了するため、一から作る手間がかかりません。さらに生成AIは音声の文字起こしにも対応しており、会議の議事録を手軽に作成できます。
2.製品・業務品質の標準化
品質の低い製品の検出や分析・予測業務の精度向上など、生成AIの活用により、製品や業務の品質標準化が実現します。
ユースケース3：製造ラインの段階での不良品検出の自動化
生成AIに製品情報を学習させ、画像認識技術と組み合わせることで不良品検知を自動化します。不良品の検知を人間の目視でおこなっていると、従業員は「見逃してはいけない」というプレッシャーから、精神的な負担が重くなりやすいです。生成AIを使うことで、従業員の負荷と負担を減らしつつ、検知の精度向上にも貢献します。
ユースケース4：AIの需要予測を活かしたより正確な生産計画の立案
需要予測は生成AIの得意分野です。AIは大量のデータを使って精度高く分析・予測するので、人が担当していたときよりも正確な生産計画が立てられ、在庫余剰や緊急の増産などを避けられます。
3.情報共有の効率化
紙ベースのデータやPDFの内部文書など「社内に蓄積されているものの、アクセスしづらい情報」を生成AIに登録することで、情報共有を効率化します。
ユースケース5：情報共有の効率化による属人化の解消
誰でも簡単に情報を取り出せるようになるため、業務が属人化しづらくなります。業務内容に対する専門知識のない従業員はもちろん、ベテランから新人まで同等のクオリティで業務に取り組めるようになります。
ユースケース6：データ入力の時間短縮
これまでは、入力フォーマットに合わせるために時間がかかっていたデータ入力も、生成AIに任せられます。
生成AIの強みは、大量のデータをミスなく一定のスピードで処理できることです。業務の効率化だけではなく、データの品質向上や従業員の負担軽減などにも効果があります。
4.効果的なコスト削減
生成AIは、人件費や在庫コストの削減にも貢献します。
ユースケース7：人件費の削減
これまで人がおこなっていた業務を生成AIに任せることで、従業員の残業を減らし、人件費を削減した事例があります。
在庫や販売データを紙ベースで管理していると、ケアレスミスやチェック不足により在庫の誤差やデータ入力ミスが起こりがちです。結果的に、ミスしたところを探したり、修正したりといった追加の作業による残業が発生します。生成AIに社内情報や製品情報などを登録し、ペーパーレス化を実現することで、人的ミスを解消し、リカバリーにかかる人件費を削減します。
ユースケース8：需要予測による在庫の最適化
製造業において、在庫の最適化は必須業務です。在庫が多すぎると保管コストがかさみ、少なすぎると機会損失につながりかねません。生成AIに需要予測を任せることで、さまざまな要因を組み合わせて適切な在庫の保持ができ、保管コストの増加や機会損失を避けられます。
生産データの学習により設備の故障を予測し、適切なタイミングでメンテナンスをおこなうことで、急な故障による設備投資コストの抑制も実現できます。
5.生産性の向上
頻繁に発生する問い合わせ対応や、工数がかかる分析・検品などの業務で生成AIを活用することで、業務改善による生産性の向上が期待されています。
ユースケース9：定型的な作業の自動化
「顧客からのよくある質問への回答生成」「品質管理のための検品作業」など定型的な作業は、生成AIに任せることで生産性の向上につながりやすいです。従業員は作業中に発生したイレギュラー対応に集中でき、作業負担の大幅な軽減に貢献します。
生成AIの活用によって空いた時間を、新製品や新技術の開発など、より生産性の高い業務にあてられるようになることで、企業の成長の後押しにもなります。
製造業における生成AIの活用事例
生成AIの導入が進む製造業では、実際どのようにAIを活用しているのでしょうか。ここでは、製造業における生成AIの活用事例を2つ紹介します。
東洋建設株式会社でRAGシステムを自社開発した事例
まずは、生成AIを使って自社でシステムを開発した東洋建設株式会社の事例です。
同社は生成AIが社内の情報を扱える「RAGシステム」を自社開発し、従業員がさまざまな情報を簡単に調べられるよう、社内の安全基準や災害対策・ヒヤリハット例・社内ファイルなどを学習させました。
社内のあらゆる情報を生成AIに学習させることで、従業員が簡単に情報を引き出せるようになります。
社内外のドキュメントを参考にする際、出典根拠を確認しながら安心して情報を取り出せるようになりました。さらに、ドキュメント名がわからなくてもキーワードで検索できるようになったことで、業務の効率化やスムーズなナレッジ共有が実現しました。
| 【合わせて読みたい】 ・RAG（検索拡張生成）とは？仕組みや生成AIとの関係性をわかりやすく解説 |
製造業でRAGツールを導入した事例
自社開発のハードルが高い場合は、ツールを導入する方法があります。
こちらはRAGツール「OfficeBot」を、製造業の技術部門でナレッジ共有に使っている事例です。
どれだけ研修で資料を用意していても、従業員にすべてを読んでもらうのは難しく、読んだとしても覚えられるとは限りません。そのため、経験や知識が豊富な従業員に、同僚からの質問が殺到してしまいがちです。
設備マニュアルや仕様書、禁止事項などをOfficeBotに読み込ませることで、従業員は生成AIに質問するだけで情報を引き出せるようになりました。人に尋ねなくても知りたい情報を得られるため、質問する側・される側ともに負担になることがなく、従業員の知見向上に役立っています。
加えて、従業員の情報収集にかかる時間が短くなり、業務効率も上がりました。
生成AIの活用方法はさまざまありますが、まずは「社員の情報共有」という基礎的な部分から始めてみてはいかがでしょうか。
OfficeBotの詳細は下記のサイトで確認できます。
参考
生成AIを製造業で活用する際の注意点
生成AIは便利なツールですが、活用するにはさまざまなリスクが潜んでいます。製造業で生成AIを使用する際の注意点を紹介します。
- 誤った情報を生成するリスク（ハルシネーション）
- 情報漏洩につながる危険性
- 著作権を侵害する可能性
- スキル不足と人材教育
- 費用対効果
誤った情報を生成するリスク（ハルシネーション）
生成AIは、すでに誤ったデータを学習しているリスクがあります。誤ったデータを学習していると、回答に間違った情報が含まれる現象「ハルシネーション」が起こる可能性があるため、回答内容のすべてを鵜呑みにするのは危険です。
生成AIを業務で活用するには、本当に正しい情報なのかどうか人間が確認する「ファクトチェック」が必要になります。誤った情報が含まれている場合に備え、生成AIが作ったコンテンツは人間によるチェックと修正が欠かせません。
対策として、自社で学習させた情報のみでコンテンツを生成できる「RAG（検索拡張生成）」の利用が挙げられます。RAGツールとは、社内の情報をデータベースに登録して、その情報を検索して回答を提示する仕組みです。
RAGツールを利用すれば、信用性の高い情報だけを登録することで、ハルシネーションのリスクを抑えられます。
| 【合わせて読みたい】 ・生成AIのハルシネーションはなぜ発生する？原因と即実践できる対策を解説 |
情報漏洩につながる危険性
Web版のChatGPTはユーザーが入力した情報を学習に使用するため、情報漏洩につながる危険性があります。
AIが質問文の情報を学習するので、適切な対策を講じていない場合、顧客情報や個人情報、機密情報などが他人の回答に出力されてしまうリスクがあります。社外秘や機密情報の入力は厳禁です。
ChatGPTを業務で使用する場合の対策として、プロンプトを学習しないよう制御するオプアウトの申請やAPI版の使用が挙げられます。詳しくは以下の記事で解説していますので、チェックしてみてください。
| 【合わせて読みたい】 ・【対策必須】生成AIのリスクとは？安全に利用するための対処法を紹介 |
著作権を侵害する可能性
生成AIが生成したコンテンツには、第三者が著作権を有する内容が含まれる可能性もあります。出力した文章・デザインなどが既存の内容に酷似していると訴訟につながるリスクがあるため、注意が必要です。
文化庁が開催したセミナーの資料において、AIと著作権の関係がくわしく説明されています。資料を一読し、著作権について把握しておくことをおすすめします。
参考：A I と 著 作 権
著作権侵害のリスクを回避するため、学習データの安全性が保障されている生成AIを活用しましょう。
スキル不足と人材教育
生成AIの活用において、生成AIに関するスキル不足と人材教育に課題を持つ企業が多いです。
生成AIは、製造業に適したカスタマイズをおこなうことで、業務の効率化・製品品質の向上が実現できます。しかし、生成AIを適切にカスタマイズするスキルや、既存のシステムと連携させるためのスキルを持つ人材は多くありません。
製造業において、生成AIを使いこなせる人材の育成は急務といえます。単にツールを導入するだけでなく、業務設計に組み込み、新たなスキルを習得しながら実践できる教育プログラムを整えることが重要です。
このスキルや人材不足の解消には、政府の人材育成支援制度を活用するのもひとつの手です。こうした取り組みを上手く活用すれば、社内の負担を抑えながら、生成AI活用のスキルを身につけた人材を育てられます。
しかし、人材の育成には時間がかかるため、すぐに生成AIを使いこなせるわけではありません。スキルを持つ人材が育つまでの間、生成AIの導入を先送りにしてしまうと、業務の効率化や競争力向上のチャンスを逃してしまう恐れがあります。
生成AIをいち早く活用するためには、ゼロから生成AIをカスタマイズするのではなく、データをアップロードするだけで手軽に使える外部ツールを活用するのがおすすめです。
「OfficeBot」なら、社内の情報を登録するだけでナレッジ共有を効率化でき、特別な技術スキルがなくてもすぐに運用を始められます。
詳細については、OfficeBot公式サイトをご覧ください。
費用対効果
生成AIの導入には、初期投資だけでなく、ランニングコストやセキュリティ対策費、人材の確保・育成にかかる費用など、さまざまなコストが発生します。導入規模が大きくなるほど、想定以上の費用がかかる場合も少なくありません。
「とにかく生成AIを導入すること」だけを目的にしてしまうと、十分な成果が得られず、費用対効果が低くなることがあります。実際に、適切な計画なしに導入を進めた結果、期待した効果が得られずに失敗することもあります。
費用対効果を最大化するには、初期コストだけでなく、長期的な運用コストまで見据えた上で検討することが重要です。また、AIツールごとに得意な業務が異なるため、それぞれの特性を理解し、自社のニーズに最適なツールを選定しましょう。
まとめ
近年、製造業で生成AIを活用する企業が増加しています。生成AIの導入によって、業務の効率化や製品品質の向上、さらには事故の削減といった多くの効果が期待されています。
しかし、生成AIを使用する際には著作権や費用面など、さまざまなポイントに注意が必要です。メリットとデメリットを把握した上で、業務に最適な生成AIツールを選びましょう。
まずは、社内ナレッジの効率的な共有から生成AIの活用を進めていきたいという場合には、OfficeBotの導入がおすすめです。詳しくは以下の資料をダウンロードしてご覧ください。
