製造業のAI活用事例19選！製品設計や需要予測など大手企業の成果を紹介

製造業におけるAI導入は、品質向上や歩留まり向上などさまざまなメリットがあります。製造の精度が上がれば、メーカーとしての競争力も強化できるでしょう。

そこで本記事では、製造業のAI導入事例をまとめました。部門ごとにAIをどのように活用しているのか、実際にどれ程の成果が出たかを詳しく紹介します。

また、AIの導入で失敗しないための注意点も解説。AIを自社で取り入れようと検討している場合は、ぜひ最後までご覧ください。

製造業のDX取り組み割合は13.3%

（※1）

総務省の統計によると、製造業でDXに取り組んでいる企業の割合は13.3%とあります。なかでもAIを導入している企業の割合は24.3%です。

（※1）

またアメリカと同じ程度にDX取り組み企業が増えた場合、製造業での約23兆円の利益増が見込まれています。こうした背景から、今後製造業ではAIの活用事例が増えていくでしょう。

製造業がAIを導入するメリット・デメリット

AIを導入する前に、製造業におけるAIのメリットとデメリットを見ていきましょう。

メリット	デメリット
・業務を自動化できる ・イレギュラーにも自動で対応できる ・勘や経験に頼る必要がなくなる ・安全性が向上する ・生産性が向上する ・ヒューマンエラーを減らせる ・従業員のモチベーションを高められる ・製造が最適化され歩留まりが上がる ・環境負荷を抑えられる	・コストがかかる ・セキュリティ面のリスクがある ・導入にITノウハウが必要 ・エラーや不具合が起きる可能性がある ・AIで代替できない技術もある ・現場の抵抗感がある

AIは上記のとおり、さまざまなメリットがあります。スムーズに導入できれば、現場担当者の負担を大幅に減らせるうえ、人材コスト削減にもなるでしょう。

一方、導入や運用にコストがかかるのも事実です。また適切なツールを選定するには、一定のITリテラシーも必要といえます。

こうした人材とコストの面が、DXの課題になることは珍しくありません。

（※1）

【開発・製品設計】AIの導入事例5選

ではここから、製造業のAI導入事例を紹介します。まずは開発・設計部門での事例を見ていきましょう。

・AIによる製造計画で年間1,000時間を創出
・生成AIで商品開発期間を10分1に
・AIによる設計でモーター出力を15%向上
・CMにAIタレントを活用し広告費削減
・AIにより材料開発の実験を大幅カット

AIによる製造計画で年間1,000時間を創出

（※2）

キリンビール株式会社はDXの一環として、2022年よりAI搭載の「資材需給管理アプリ」を導入しました。

同アプリは新商品発売やリニューアルの際、適切な包装資材の量の計算を支援します。また計算のシミュレーション結果が画面に分かりやすく可視化されます。

これにより資材管理の意思決定をスムーズにし、すべて手作業だった管理工程のシステム化を実現しました。

無駄な資材の発生を抑えられるほか、年間で約75%の業務時間を削減し、年間1,400時間以上の時間創出を見込みます（※2）。

生成AIで商品開発期間を10分の1に

（※3）　

セブン-イレブン・ジャパンは2024年春から商品企画に生成AI（人工知能）を導入しました。

全店舗の販売データやSNSの情報などを元に、生成AIで新商品の画像やコピーを出力します。これにより消費者のニーズや流行を押さえた商品をいち早く売り出せるというものです。

商品企画にはこれまで多くの検討時間を要していました。しかし生成AIを導入してからは、企画にかかる期間を最大で10分の1に短縮できているそうです（※4）。

AIで担当者の業務負担も大幅に抑えられた事例です。

AIによる設計でモーター出力を15%向上

（※5）

パナソニック ホールディングスは、電動シェーバー「LAMDASH（ラムダッシュ）」シリーズの商品設計にAIを導入しました。

「ムーバー」と呼ばれる駆動部分の設計にAIを用いたところ、実測値で出力を15％向上させることができたそうです。

同シリーズは発売から20年以上が経過しており、熟練技術者による改良は限界に近づいていました。

そこでゼロベースでモーターの構造を考案するAI設計手法の開発に着手し、高出力のモーターが実現したのです。

また今回開発されたAIは、人間の進化過程を模倣するアルゴリズムにより、より良い設計を自ら学習していきます。

今後はさらに高出力なモーターを実現し、さらに濃いヒゲも一回で剃れるシェーバーが誕生するかもしれません（※5）。

CMにAIタレントを活用し広告費削減

（※6）

株式会社伊藤園は、「お～いお茶」シリーズのTVCMにAIタレントを起用しました。

「より商品のコンセプトに合ったタレントを」という意図で、AIで複数生成した中から最適な人物像を選んだそうです。

またそれにデザイナー・クリエイターが微調整を加え、上記の専属AIオリジナルタレントができあがりました。

この取り組みは商品の訴求力向上や、タレント選定における時間やコストの削減にもつながります。

また同社は商品パッケージデザインにも、生成AIを活用しています（※6）。

AIにより材料開発の実験を大幅カット

（※7）

総合化学メーカーの住友化学株式会社は、材料開発にマテリアルズ・インフォマティクス（MI）を導入しています。

MIとは、AIや機械学習で膨大な量の実験や論文データの中から新素材を探索し、材料を効率よく提案する手法です。

耐熱性ポリマー（共重合体）の開発を例に挙げると、物質の組み合わせが100万通り以上あります。実験を行うには到底無理な数値です。

これにMIを活用したところ、わずか10〜20件程度の実験回数で、求める特性を持つ共重合体を発見できました。

住友化学ではこれまで、実際に実験を重ね材料開発を行っていました。しかし年々複雑化・高度化するニーズに対応すべく、MIの導入を決定したそうです（※7）。

今後はMIの力を借りて、材料開発が劇的に効率化されるでしょう。

【発注・製造ライン】AIの導入事例6選

続いては発注・製造ラインでのAI導入事例を紹介します。

AI需要予測システムで予測精度を20%向上

・AIで発注作業時間を約3割削減
・工場のライン人員配置をAIで最適化
・AIが外国人労働者向けにマニュアルを自動翻訳
・AIによる空調最適化で使用電力を29.6%削減
・AIが部材に合わせて製造工程を最適化

人材の確保や安全性などさまざまな課題が生じる製造ラインでも、AIは活躍します。

AI需要予測システムで予測精度を20%向上

（※8）

サッポロビール株式会社は、2023年からAIを用いた需要予測システムを導入しました。製造業において、在庫ロスは大きな課題です。

そこにAIを導入することで、在庫数の最適化に成功しました。機能検証時点ではAIの予測が人を超えられないケースもあったそうです。

しかし学習を重ねることと、人とAIが協働することで、当初より予測精度を20%も向上できました。これにより在庫ロスの削減、ひいては環境負荷の軽減にも貢献します。

また同社は今後もAIを育成・運用し、予測ノウハウを高度化させる見通しとのことです（※8）。人とAIがうまく協働し、DX化に成功した事例でした。

AIで発注作業時間を約3割削減

（※9）

株式会社イトーヨーカ堂は、AIを使った商品発注システムを導入しました。対象商品はカップ麺やお菓子、米など合計8,000品目にものぼります。

この商品発注システムは気温・降水確率などの天候情報、曜日特性や客数など幅広い情報をAIが分析します。そしてこれらを考慮したうえで、最適な販売予測数を発注者に提案するものです。

同社は小売店ですが、これは製造業においても応用できるシステムといえます。またこのシステムを導入したテスト店舗では、発注作業にかかる時間を約3割削減できました。

担当者の業務負担を減らすだけでなく、高精度の予測で商品の在庫切れを防ぐことも期待できます（※9）。

工場のライン人員配置をAIで最適化

（※10）

株式会社ニチレイフーズは、AI搭載システムで工場の人員配置立案を自動化しました。経験豊富な担当者が手作業で配置を考案するのに比べ、作業時間は約10分の1に短縮できたそうです。

製造業のなかでも食品工場は、生産品目が多様なうえに手作業も多いのが特徴です。そのためラインの人員配置にはスタッフの習熟度なども考慮する必要があります。

今回導入されたAIシステムでは、こうした要素も踏まえ、最適な人員配置を立案します。さらに当日急な欠員が出た場合も、効率の良い配置を瞬時に組み直せる点も大きなメリットです。

またAIシステムがあれば、スタッフの出勤スタイルがより複雑化しても対応できます。これによりフレックスタイムや時短勤務など、多様な働き方の促進も可能になるでしょう（※11）。

人材不足という課題に対しても、大きなメリットがあるといえます。

AIが外国人労働者向けにマニュアルを自動翻訳

（※12）

レストランを展開する株式会社梅の花は、自社の食品工場のマニュアルにAIを導入しました。

同社は以前より外国人の技能実習生を積極的に採用していましたが、コミュニケーションに課題があったそうです。とくに食品製造における専門用語を伝えるのは難しく、誤った内容が伝わることも多々ありました。

そこでAI搭載システムを導入し、マニュアル作成を半自動化したのです。作業内容を動画に映すだけで、AIがマニュアルを作成したり字幕を付けてくれたりします。

自動翻訳機能（オプション）もある本システムは、説明文を20言語に翻訳できます。そのため、多様な国籍のスタッフにも対応することができました（※12）。

これにより「口頭で教える文化」を変革し、教える側と教えられる側双方にとってスムーズな業務を実現できます。

AIによる空調最適化で使用電力を29.6%削減

（※13）

カフェや蕎麦屋などの飲食店を展開する株式会社クレアは、自社工場にAI電力削減ソリューションを導入しました。

同システムは室温や人の動きのデータをセンサーで取得します。そしてそのデータをクラウドでAIが分析し、対象エリアの設定温度や風量などを制御するものです。

これにより、使用電力を29.6%削減することに成功しました。昨今の電力価格高騰を受けて、製造業の電力コストは大きな課題となっています。

AIによるこうしたコストカットは環境負荷を抑えるメリットもあり、今後広く導入されていくでしょう（※13）。

AIが部材に合わせて製造工程を最適化

（※14）

株式会社ブリヂストンでは、タイヤの製造工程にAI搭載のシステムを導入しています。「EXAMATION」という本システムは、タイヤ1本あたり480項目の品質データを計測します。

そのうえでAIが部材の組み立てが最適化されるよう、リアルタイムで自動制御するものです。

従来の生産方法はスタッフのスキルに依存していましたが、AIシステムの導入により品質のばらつきを極小化できました。

また従来製法に比べ、真円性（ユニフォミティー）を15%以上向上することにも成功しています。

生産性においても、複数の動作を同時に行えるようになったことで既存成型と比べて生産性が約2倍となりました（※14）。

【品質管理・検品部門】AI導入事例5選

続いて、品質管理や検品作業におけるAI導入事例を紹介します。

・AIが1パック（12個入）の検品を1秒に短縮
・AIによる不良品検査で作業効率を2倍に
・AIでプラント運転監視を自動化
・AIで石油化学プラントの定期修理フローを効率化
・AIがバイタルデータから危険を予測

製造業において、高い品質を実現することはブランドイメージに直結します。AIは防ぎきれないヒューマンエラーの防止や、作業効率向上に大いに役立つでしょう。

AIが1パック（12個入）の検品を1秒に短縮

（※15）

イートアンドホールディングスでは、餃子の大阪王将の製造工場でAIによる検品システムを導入しました。

このシステムはAIが画像解析し、トレイに並べられた餃子の個数や異物混入をチェックするものです。

本来は目視で行っていたこの工程をAIシステムに任せることで、12個入りパックを約1秒で検品できるようになりました。

これにより、味にこだわって時間のかかる製造方法を採用しても、トータルの生産性は向上したそうです。

なお大阪王将の餃子工場で稼働する成型機の能力は、1時間あたり7,200粒です。圧倒的な製造力を誇ります（※16）。

今後も目視や手作業で行っていた部分を、徐々にシステム化して生産性向上と品質向上を目指します。

AIによる不良品検査で作業効率を2倍に

（※17）

キユーピー株式会社では、20019年からAIを活用した原料検査装置を導入しています。主にお惣菜の原料となるカット野菜の品質確認に使用されるそうです。

本装置に採用されたのは、自社開発したディープラーニングを活用した画像解析メカニズムです。

また不良品を学習するのではなく、良品を学習させる逆転の発想で、高精度の検品が可能となりました。

さらに操作性にもこだわり、コンパクトで誰でも使いやすい設計を実現しています。これにより現場スタッフが使いやすく、作業効率や品質も向上できるようになったのです。

本装置はベビーフードの冷凍原料から稼働をスタートしており、これからも「食の安心」を届けるべく広く活用していくそうです（※17）。

AIでプラント運転監視を自動化

（※18）

花王株式会社では、プラント運転の異常予兆検知にAIを導入しています。まず導入されたのは運転パターンの複雑な、ケミカル事業のエステル設備です。

この製造ラインでは複数工程の同時監視が必要とされ、監視担当者の負荷が課題となっていました。

同システムはビッグデータ解析を用いており、オペレーターよりも5時間早く異常の予兆を検知できることが分かっています。

いち早く異常を検知できれば、大きなトラブルや事故を防ぎラインの安全性や生産性を維持することにつながるでしょう。

花王は今後、この技術を他の工程への展開や復旧対応にもつなげられる可能性があるとしています。

また本取り組みは一般社団法人日本化学工業協会の「第16回レスポンシブル･ケア大賞」を受賞しています（※18）。

AIで石油化学プラントの定期修理フローを効率化

（※19）

三菱ケミカルグループ株式会社は、石油化学プラントの管理にAIをはじめとするデジタル技術を活用しています。

これはAIやRPA・音響解析などを用いて操業データを分析し、トラブル削減や修繕コストの最適化を図るものです。

たとえば本システムを用いれば、プラントで稼働する機械の劣化状況や修理の必要性が可視化されます。

これにより、故障やトラブルを起こす前にメンテナンスを実施できるようになります。実際に延べ10万人超の動員数を従来より2割減らすことに成功しました（※20）。

製造業において大きなリスクとなる機械トラブルや稼働停止事案を防ぎ、高い生産性を維持できた事例です。

AIがバイタルデータから危険を予測

（※21）

エヌ・ティ・ティ・コムウェア株式会社（NTTコムウェア）は、AIを用いた現場管理ソリューションを提供しています。

本サービスはAIをはじめとするデジタル技術を用い、作業計画や設備保全を最適化するものです。

たとえば担当者のウェアラブルデバイスからバイタルデータを取得し、AIが解析します。これによりスタッフの体調に合わせた人員配置を提案します。

さらに心身の不調が検知されたスタッフには、管理者からのケアが促されるのも本サービスの特徴です（※21）。

体調を考慮したアサイン調整が可能となり、スタッフの負担も軽減されます。

【その他】AI導入事例3選

上記以外の場面でも、AIは幅広く導入されています。

・AI搭載サポートデスクで8割以上の業務を削減
・AI搭載ロボットを小売店に配置し実演販売
・AIにより帳票をデジタル化

業種や扱う商材によっても、AIの活用方法はさまざまです。ぜひ参考にしてください。

AI搭載サポートデスクで8割以上の業務を削減

（※22）

富士通株式会社は「生成AI活用PoCサービス」を提供しています。これはコンタクトセンターやサポートデスクの対応にAIを用い、業務効率化を図るものです。

富士通の実証実験ではこのサービスにより、問い合わせの処理にかかる平均時間「AHT」と問い合わせ後の処理にかかった平均時間「ACW」をともに8割以上削減できました。

通常AIは感情や経験がないため、言葉の背景やニュアンスの理解は難しいとされています。

しかし「グラウンディング」といって、人の抽象的な言葉を具体的なものや意味に関連付ける技術を用いることでより人間らしい受け答えや解釈を実現できました。

さらに導入後も学習を続けられるので、徐々に回答精度が高まるのも本サービスの特徴です（※22）。顧客対応をAIに任せれば、担当者の負担も大幅に軽減できるでしょう。

AI搭載ロボットを小売店に配置し実演販売

（※23）

森永乳業株式会社は料理愛好家の平野レミさんの姿をしたロボット「平野レミロイド」を開発しました。

このロボットにはChatGPTが搭載されており、本人そっくりの声で会話ができます。小売店の人手不足を受け、実演販売などを行う想定で開発されたそうです。

またそれだけではなく、将来的に営業や商談の場でロボットが活躍する可能性も見越して開発に臨んだとの話もあります（※23）。

今後はこうしたAI搭載のアンドロイドが、日常に浸透していくかもしれません。

AIにより帳票をデジタル化

（※24）

山崎製パン株式会社では「AI帳票OCR」を導入し、紙の帳票をデータベース化しています。これまで同社は6,000人以上の運転従事者の運転記録証明書を、紙ベースで管理していました。

AI帳票OCRの導入で帳票管理が効率化されただけでなく「交通違反歴」や「事故歴」のデータ化、日頃の指導や事故発生時の分析も実現しています。

本ツールは読み取りたい箇所をドラッグするだけで、活字や手書きにかかわらず高精度での読み取りが可能です。

誰でも使いやすい操作感も、スムーズに導入できたポイントといえます（※24）。

製造業がAIを導入する際の注意点

製造業がAIを導入する際は、以下の点に注意しましょう。

・課題と費用対効果を明確にする
・既存のシステムか自社開発か検討する
・自社の現場に合っているか検討する

むやみにAIを導入しても、「現場で根付かない」「コスト倒れになる」などの事態が起こりかねません。

課題と費用対効果を明確にする

AIは特定の課題を解決するためのツールにすぎません。まずは自社にとって最優先して取り組むべき課題をリストアップしましょう。

そのうえで、どのツールがそれを解決するのに最適か検討します。このとき、AI以外のデジタル技術も広く視野に入れましょう。

そのうえで導入後の生産性を試算し、費用対効果を見極めることが大切です。

既存のシステムか自社開発か検討する

AIシステムは支援会社の力を借り、自社開発することも可能です。以下のとおり、自社開発のメリットとデメリットを踏まえてどちらにするか検討しましょう。

自社開発のメリット	自社開発のデメリット
・ニッチな作業にもAIを用いれる ・自社のノウハウや知見を反映できる ・セキュリティ性を維持できる など	・既存システムを用いるよりコストがかかる ・開発期間が長く導入までに時間がかかる可能性がある

自社の現場に合っているか検討する

機能が優れたAIでも「使い勝手が悪い」、「現場の作業に合っていない」といった理由でなかなか現場に浸透しないことがあります。

またAI導入決定者と現場の求めるものにズレが生じていると、うまく運用できません。まずは現場と上層部の意識を統一しましょう。

そのうえで自社の現場に合ったツールを探します。可能であれば試験導入やお試し期間などを活用し、実際に導入したときのシミュレーションを行うのがおすすめです。

定型業務の自動化ならRPAがおすすめ

AIは自ら考え学習できる技術ですが、考える必要のない定型業務の自動化ならRPAがおすすめです。RPAとは、ロボティック・オートメーションプロセスを指します。

ロボットがプログラミングどおりに動き、業務を自動化します。オープン株式会社のBizRobo!シリーズは国内2位のシェアも獲得しており、製造業での導入事例も豊富です。

データの集計や抽出、メール送信、ネット検索といったあらゆる定型業務を自動化し、効率化を支援します。

自社用にロボットをカスタマイズ可能

BizRobo!LiteをはじめとするRPAは、使用者自らがロボットを開発するツールです。そのため、自社用にカスタマイズしたロボットを稼働させられます。

「製造過程のここだけ自動化したい」といったコアなニーズにも、応えられるツールです。

費用形態は分かりやすい年間利用料金形式です。そのため「他社にAI開発を任せると、費用がブラックボックスで不安…」といったお悩みのある企業様にもおすすめできます。

ロボットを増やし自動化対象をスケールできる

BizRobo!Liteは、1つのライセンスで無制限にロボットを開発できます。まずは実験的に小さなタスクから自動化を図り、徐々に幅広い業務を任せていくといったことも可能です。

社内で徐々にRPA担当者を増やし、自動化業務を拡大していくこともできるでしょう。

BizRobo!LiteならAIとの連携も可能

BizRobo!Liteは、高い拡張性も特長のRPAです。MicrosoftやGoogle関連ツール、salesforceといった社内ツールはもちろん、AIとの連携もできます。

既存のシステムを変えることなく自動化を図れるため、現場の負担も少なく抑えられます。

まとめ

製造業は、人の手がかかわる工程が非常に大きい業種です。しかしAIをはじめとするデジタル技術の発達により、徐々にオートメーション化しやすい環境が実現しています。

場合によっては、人の手で行うよりも作業精度を高められる場合もあるでしょう。ぜひAIやRPAなどの技術を駆使し、業務効率化やコスト削減に取り組んでみてください。

RPAの「BizRobo!」シリーズは、これまで製造業でも幅広く導入されています。AIや既存システムとの連携もできるため、ぜひご活用ください。

【参考】

※1 「令和３年「情報通信に関する現状報告」」を加工し作成
※2 「キリンビールとブレインパッドが、ICTを活用したSCMのDXを推進する「MJ（未来の需給をつくる）プロジェクト」を始動」 を加工し作成
※3 「セブン-イレブン」を加工し作成
※4 「セブンイレブン、商品企画の期間10分の1に　生成AI活用」を加工し作成
※5 「人知を超えた構造のモーターを生んだパナソニックのAI、熟練者を凌駕」を加工し作成
※6 「AIタレントを起用した「お～いお茶 カテキン緑茶」のTV-CM第二弾！新作TV-CM「食事の脂肪をスルー」篇を、4月4日（木）より放映開始」を加工し作成
※7 「MIで先陣を切る住友化学、材料開発で驚きの効率化」を加工し作成}
※8 「AI需要予測システムの本格運用開始」を加工し作成
※9 「発注業務を効率化し、接客や売場づくりをより強化「AI（人工知能）発注」の仕組みを全店に導入」を加工し作成
※10 「船橋工場（千葉県）」を加工し作成
※11 「ニチレイフーズ、AIで工場の人員配置最適化」を加工し作成
※12 「「3人に1人は外国人労働者」　梅の花、福岡の食品工場のマニュアルをAIで自動化　言葉の壁をどう越えたか」を加工し作成
※13 「AI電力削減ソリューション「AIrux8」、導入工場にて29.6％の電力削減を実現」を加工し作成
※14 「ブリヂストン独自のモノづくりICTを搭載 最新鋭タイヤ成型システム「EXAMATION」を彦根工場に初導入」を加工し作成
※15 「大阪王将の日本最大最速級の餃子製造工場のご紹介」を加工し作成
※16 「AIを活用して「大阪王将」ブランド冷凍餃子を生産・イートアンド「関東第二工場」竣工」を加工し作成
※17 「AIを活用した原料検査装置をグループに展開」を加工し作成
※18 「先進的AI技術を導入したプラントの異常予兆検知の取り組みが第16回日本化学工業協会「レスポンシブル･ケア大賞」を受賞」を加工し作成
※19 「設備管理」を加工し作成
※20 「三菱ケミカル、プラント修理のムダ省く　作業動員2割減」を加工し作成
※21 「プラントコラボ®」を加工し作成
※22 「コンタクトセンター 生成AI活用PoCサービス」を加工し作成
※23 「“メカ平野レミ” と平野レミが対面　ChatGPT搭載ロボ登場　本人そっくりのAI音声で会話」を加工し作成
※24 「山崎製パン株式会社にパナソニックが「帳票OCR」を納入」を加工し作成