AI導入で99%の製造業が変革！？知らないと損する成功事例7選

はじめに

製造業の現場が静かに変わり始めている

あなたの会社では、すでにAIを導入していますか？ それとも、「コストが高い」「効果が見えにくい」といった理由で導入をためらっていませんか？

近年、製造業ではAIの導入が急速に進んでいます。AIを活用することで、不良品の発生を抑えたり、設備の故障を未然に防いだりと、さまざまなメリットが得られるのです。実際に、AIを導入した企業の99%が何らかの改善効果を実感しています。

しかし、AI導入には課題もあります。「費用がかかる」「何から始めればいいかわからない」といった声も少なくありません。

この記事では、製造業におけるAI活用事例を7つ紹介し、それぞれの成功ポイントを解説します。あなたの工場や会社でもAIを活用できるかどうか、ぜひチェックしてみてください。

1. 製造業におけるAIの活用分野

AIは、製造業のさまざまな分野で活用されています。以下のような分野で導入が進んでいます。

この中でも、特に多くの企業で導入されているのが「品質管理」「予知保全」「生産性向上」の分野です。総務省の調査によると、2023年時点で日本の製造業の約45%が何らかの形でAI技術を導入しており、その中でも品質管理分野の導入率は特に高く、全体の25%を占めています。次章からは、具体的な成功事例を紹介します。

2. 製造業におけるAI活用事例7選

1. 品質管理：デンソー（自動車部品）

ポイント

AIを活用した画像認識システムにより、従来の目視検査よりも正確な品質チェックを実現。

具体例

デンソーは、自動車メーターの液晶画面の検査にAIを導入しました。これにより、

• 人の目では発見しにくい微細な欠陥を高精度に検出

• 検査のスピードが向上し、生産効率が大幅に向上

• 製品の信頼性が向上し、クレーム率が低下

2. 品質管理：キユーピー（食品業界）

ポイント

食品業界にもAIの波が押し寄せ、品質管理の精度が大幅に向上し、コスト削減にも貢献。

具体例

キユーピーは、AIを活用してカット野菜の品質検査を自動化しました。この導入により、検査にかかる時間が50%短縮され、年間の人件費が約20%削減されました。

• AIが野菜の色や形状を学習し、不良品を的確に検出

• 検査精度が向上し、人手不足の解消にも貢献

• 異物混入のリスクが大幅に減少

3. 予知保全：日立製作所（工場設備）

ポイント

AIによる予知保全システムで、突発的な設備トラブルを削減。

具体例

日立製作所は、工場設備の稼働データをAIで解析し、故障の兆候を検知するシステムを導入しました。

• 設備の故障を事前に察知し、計画的なメンテナンスが可能に

• 予期せぬダウンタイムが70%削減

• メンテナンスコストを年間30%削減

4. 生産計画最適化：ブリヂストン（タイヤ製造）

ポイント

AIを活用し、生産ラインの最適化を実現。

具体例

ブリヂストンは、AIを搭載したタイヤ成型システムを導入しました。

• AIがタイヤの真円度を最適化し、品質を向上

• 生産効率が向上し、コスト削減につながる

• 機械学習により工程の微調整が可能になり、材料ロスを低減

5. 自動化：アイリスオーヤマ（LED照明製造）

ポイント

AIとロボットを活用し、工場の完全自動化を推進。

具体例

アイリスオーヤマは、LED照明の生産ラインにAIと産業用ロボットを導入しました。

• 製造工程を自動化し、生産スピードを向上

• AIが生産スケジュールを調整し、効率的な運用を実現

• 人手不足の問題を解消し、労働コストを削減

6. 在庫・物流管理：ファーストリテイリング（ユニクロ）

ポイント

倉庫業務のAI最適化により、物流の効率を向上。

具体例

ユニクロを展開するファーストリテイリングは、AIを活用した自動倉庫システムを導入しました。

• AIが入出庫管理を自動化し、作業時間を大幅に短縮

• 物流コストを削減し、在庫ロスを最小化

• 需要予測をAIが行い、最適な補充計画を実現

7. 省エネルギー化：GE（ゼネラル・エレクトリック）

ポイント

AIを活用して工場のエネルギー消費を最適化。

具体例

GEは、AIを用いたスマートファクトリーシステムを導入し、エネルギー消費の最適化を図っています。

• AIが稼働状況を分析し、電力使用を効率化

• 設備の稼働を最適化し、CO2排出量を削減

• エネルギーコストを20%以上削減

4. 製造業でAIを導入する際のポイント

1. 目的を明確にする（品質管理の自動化、設備の予知保全など）

2. 小規模からテスト導入する（一部の工程で試験運用し、効果を検証）

3. 適切なAIソリューションを選ぶ（自社の課題に合った技術を導入）

4. データ活用の準備を整える（高品質なデータを収集・管理する体制を作る）

5. 社内のAIリテラシーを向上させる（従業員の教育とスキルアップを促進）

6. 外部パートナーとの連携を強化（AIの専門家やベンダーと協力）

7. ROI（投資対効果）を計算する（導入によるコスト削減・利益増加を試算）

多くの企業はAIの導入を進める際に、自社だけでは技術的な課題を解決できないことがあります。そのため、外部の専門家やAIベンダーとの連携が重要になります。

具体的な成功事例

• ファナック × Preferred Networks：工作機械のAI制御技術を共同開発し、ロボットの自律学習を実現。

• トヨタ × NVIDIA：自動運転向けのAI技術を共同開発し、製造ラインの最適化にも応用。

• 日立 × Google Cloud：製造業向けのAI予知保全システムを共同開発し、工場の安定稼働を支援。

このような提携により、企業は最新のAI技術を活用し、より短期間で導入効果を実現できます。 

まとめ

製造業におけるAI活用は、多くの企業で成果を上げており、今後さらに普及が進むと考えられます。導入が遅れると競争力の差が広がる可能性があるため、今こそAI活用の第一歩を踏み出す時です。

次のステップ

1. 現状分析を行う：自社の課題や改善したいポイントを洗い出す。

2. 小規模な試験導入を実施：コストを抑えつつ、効果を測定できる範囲で導入を開始。

3. 適切なAIソリューションを選定：複数のベンダーや専門家の意見を参考に最適なツールを選ぶ。

4. データ収集と活用体制の整備：AIの効果を最大化するために必要なデータの整理と管理を行う。

5. 社内のAIリテラシーを向上させる：研修や外部の専門家の協力を得て、AIの活用を促進。

これらのステップを踏むことで、スムーズにAI導入を進めることができます。今こそ、自社の未来に向けてAIの活用を考える時です。

製造業におけるAI活用は、すでに多くの企業で成果を上げています。これからの時代、AIを活用する企業とそうでない企業で大きな差がつくでしょう。今から準備を始めて、競争力を強化しましょう。