製造業でのAI導入成功事例：出力向上からコスト削減まで

はじめに：製造業におけるAI導入の波

近年、製造業界ではAI技術の導入が急速に進んでいます。AIは、製造プロセスの効率化や製品の品質向上、さらにはコスト削減に至るまで、さまざまな分野でその力を発揮しています。特に、生成AIや強化学習アルゴリズムといった先進的な技術が、従来の製造業の枠組みを超えた新たな可能性を切り開いています。日本の製造業においても、AIの導入は着実に進んでおり、総務省の調査によれば、2023年には16.9％の企業がAIやIoTを活用していると報告されています（※1）。このような背景の中で、AI技術をどのように活用し、どのような成果を上げているのか、具体的な事例を通じて探っていきます。

AI導入の背景と現状

製造業におけるAIの必要性

製造業におけるAIの必要性は、技術革新と競争力の強化にあります。AIは、製造プロセスの自動化や効率化を実現し、人的リソースの最適化を可能にします。これにより、企業は生産性を向上させるだけでなく、製品の品質を一貫して高めることができます。さらに、AIはデータ分析を通じて市場の変化に迅速に対応する能力を提供し、競争力を維持するための重要なツールとなっています。

技術革新と競争力強化のためのAI

AI技術は、製造業における技術革新の推進力として機能しています。例えば、AIを活用した設計プロセスの自動化により、製品開発のスピードが飛躍的に向上しています。これにより、企業は市場のニーズに迅速に応えることができ、競争力を強化することが可能です。また、AIは製造ラインの最適化や品質管理の自動化を通じて、製品の一貫性と安定性を確保する役割も果たしています。

製造業におけるAI導入の現状と統計

日本の製造業におけるAI導入は、年々増加傾向にあります。総務省の報告によれば、2023年には16.9％の企業がAIを導入しており、これは前年から3.4％の増加を示しています（※1）。このような導入の進展は、AI技術が製造業において実用的かつ効果的であることを示しています。AIの導入により、企業は生産性の向上やコスト削減、品質の向上といった具体的な成果を上げており、今後もその活用範囲は広がっていくと考えられます。

AI導入による成功事例

パナソニック：出力向上を実現した電動シェーバーのモーター設計

パナソニックは、電動シェーバー「LAMDASH」シリーズの次期モデルにおいて、AI技術を活用した新しいモーター設計を採用しました。このモーターは、AIがゼロベースで考案し、従来の熟練技術者による設計と比較して出力が15％向上しています。特に注目すべきは、AIが進化的アルゴリズムを用いてモーターの駆動部分である「ムーバー」の構造を自動で設計・改善した点です。この成果は、AIが従来の「経験と勘」に基づく設計の限界を超える可能性を示しています（※2）。AIと技術者の協力により、製品の性能向上とデザインプロセスの革新が実現されました。

住友ゴム：タイヤ開発における官能評価のAI化

住友ゴム工業は、NECと協力してタイヤ開発における官能評価をAI化するプロジェクトを進めています。官能評価は、テストドライバーの感覚に基づく評価であり、熟練者の解釈に依存していました。しかし、AIを活用することで、これまで体系化が難しかった官能評価の解釈や改良案の考案プロセスを自動化し、若手設計者への技能伝承を可能にしました。グラフAIを用いて熟練設計者の思考プロセスを「見える化」することで、技能の伝承が促進され、開発効率が向上しています（※3）。このシステムは、タイヤ開発全体のプラットフォームとして活用され、さらなる技術開発が期待されています。

横河電機：化学プラントの自律制御に成功

横河電機は、JSRと共同で化学プラントの自律制御を実現しました。AIの強化学習アルゴリズム「FKDPP」を用いることで、従来の制御手法では自動化できなかった複雑な制御を可能にしました。特に、外気温の急激な変化や天候の影響がある中で、品質の安定化や省エネの目標を達成したことが評価されています（※4）。この成果により、化学プラントの自動化が進展し、AIによる制御が省エネや収量の最大化、安全性の向上に貢献できることが証明されました。

BMW：意思決定と生産性向上のためのEKHOプラットフォーム

BMWは、生成AIを活用した新しいプラットフォーム「EKHO」を北米全域で展開し、意思決定や生産性の向上を図っています。EKHOは大規模言語モデル（LLM）を利用して企業のデータをリアルタイムで分析し、ビジネスの課題を解決する能力を持つプラットフォームです。販売業務に導入することで、顧客へのカスタマイズ提案を迅速化し、生産性が30～40％向上しました（※5）。また、在庫管理や物流プロセスの最適化にも応用され、急速な変化に対応する力を提供しています。

川崎重工業：バイク組み立てラインでの作業分析

川崎重工業は、カワサキモータースのバイク組み立てラインにAIを活用した作業分析を実施しました。AI技術を使って作業者の行動をカメラで分析し、従来手動で行われていた作業時間の計測や工程最適化を自動化することを目指しています。AIが「バイクと人」「人とツール」などの関係性に注目して行動を分析することで、作業遅延の検知や効率的な人員配置が可能となり、製造プロセスの効率化が大幅に進むことが期待されています（※6）。

三菱重工業：航空機製造における生産材料の需要予測最適化

三菱重工業は、Google CloudのBigQueryとVertex AIを活用して、航空機製造における生産材料の需要予測を最適化しました。AIによる需要予測により、シールの廃棄額を大幅に削減し、最終的には廃棄ゼロを達成しました（※7）。この成功は、デジタル化の推進と持続可能な航空機生産を目指す取り組みの一環であり、他の材料や製造プロセスにも応用される可能性があります。

AI導入の効果と期待される影響

出力の向上とコスト削減

AI技術の導入により、製品の出力が向上し、製造コストの削減が実現されています。例えば、パナソニックの電動シェーバーのモーター設計では、AIが出力を15％向上させることに成功しました。これにより、製品の競争力が高まり、コスト削減にも寄与しています。AIは、製造プロセスの最適化や自動化を通じて、効率的な生産を可能にし、コスト削減を実現する重要なツールとなっています。

開発サイクルの短縮

AIを活用することで、設計や開発プロセスが高速化され、開発サイクルが短縮されています。例えば、BMWのEKHOプラットフォームは、販売業務の効率化を通じて、生産性を30～40％向上させました。AIは、データ分析や意思決定の迅速化を支援し、企業が市場の変化に迅速に対応できるようにします。これにより、製品の市場投入までの時間が短縮され、競争力が強化されます。

品質の一貫性と安定性の確保

AIによる自律制御や品質管理は、製品の品質の一貫性と安定性を確保する上で重要な役割を果たしています。横河電機の化学プラント自律制御の事例では、AIが品質の安定化を実現し、省エネの目標を達成しました。AIは、製造プロセスの監視と制御を通じて、品質のばらつきを最小限に抑え、安定した製品供給を可能にします。

イノベーションの加速

AIと人間の協力により、新しいアイデアやイノベーションが生まれ、業界内でのリーダーシップが確立されています。AIは、従来の設計プロセスを劇的に高速化し、新しい製品やサービスの開発を促進します。これにより、企業は市場のニーズに迅速に応えることができ、競争力を維持することが可能です。

AIと人間の協力：未来の製造業を形作る

技能伝承と若手教育の新たな形

AIは、技能伝承と若手教育の新たな形を提供しています。住友ゴムの事例では、AIが熟練設計者のノウハウを「見える化」し、若手設計者への技能伝承を促進しました。AIは、熟練者の知識をデータとして体系化し、若手技術者が効率的に学ぶことを可能にします。これにより、技能の継承がスムーズに行われ、技術者の育成が加速されます。

持続可能な製造プロセスへの貢献

AIは、持続可能な製造プロセスの実現に貢献しています。三菱重工業の事例では、AIによる需要予測が廃棄量の削減に寄与し、持続可能な航空機生産を実現しました。AIは、資源の最適利用や廃棄物の削減を通じて、環境への影響を最小限に抑えることができます。これにより、企業は持続可能なビジネスモデルを構築し、社会的責任を果たすことが可能です。

リスク管理と安全性の向上

AIは、製造プロセスのリスク管理と安全性の向上に寄与しています。横河電機の化学プラント自律制御の事例では、AIが安全性の向上に貢献しました。AIは、リアルタイムでデータを分析し、異常を検知することで、リスクを最小限に抑えることができます。これにより、製造現場の安全性が向上し、事故の発生を防ぐことが可能です。

データ分析と意思決定の迅速化

AIは、大量のデータをリアルタイムで分析し、迅速な意思決定を支援します。BMWのEKHOプラットフォームの事例では、AIがデータを分析し、ビジネスの課題を解決する能力を提供しました。AIは、データから有用な情報を抽出し、意思決定をサポートすることで、企業の生産性を向上させます。これにより、企業は市場の変化に迅速に対応し、競争力を維持することが可能です。

結論：製造業におけるAI導入の未来展望

製造業におけるAI導入は、今後ますます重要性を増していくでしょう。AIは、製造プロセスの効率化や製品の品質向上、コスト削減に寄与し、企業の競争力を強化するための重要なツールとなっています。AIと人間の協力により、新しいアイデアやイノベーションが生まれ、業界内でのリーダーシップが確立されることが期待されます。今後も、AI技術の進化とともに、製造業におけるAIの活用範囲は広がり続けるでしょう。企業は、AIを活用した新しいビジネスモデルを構築し、持続可能な成長を実現するための取り組みを進めていくことが求められます。

※1 総務省 情報流通行政局 令和5年 通信利用動向調査報告書（企業編）
https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/statistics/data/240607_1.pdf

※2 日経クロステック 『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』
https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/00001/07922/

※3 住友ゴム工業株式会社 『タイヤ開発における体系化が困難な匠のノウハウをAI化～技能伝承とともに技術開発体制を強化～』
https://www.srigroup.co.jp/newsrelease/2022/sri/2022_082.html

※4 横河電機株式会社　JSR株式会社『【横河電機/JSR】世界初 AIによる自律制御で化学プラントを35日間連続制御』
https://www.yokogawa.co.jp/news/press-releases/2022/2022-03-22-ja/

※5 アクセンチュア 『事例紹介・北米BWM　生成AIをドライバーシートに搭載』
https://www.accenture.com/jp-ja/case-studies/automotive/bmw-puts-generative-ai-in-the-drivers-seat

※6 株式会社フツパー『【AI×製造業の最前線】川崎重工業株式会社と株式会社フツパー、バイク組み立てラインでAIを活用した作業分析の実験を開始』
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000042.000058475.html

※7 Google Cloudブログ『三菱重工: Vertex AI で航空機製造における生産材料の需要予測を最適化し、廃棄量の大幅な削減に成功』
https://cloud.google.com/blog/ja/topics/customers/mhi-vertex-ai-optimizes-demand-forecasting-in-aircraft-manufacturing