業務効率化やコスト削減を目指し、製造業でも生成AIの導入が注目されています。しかし、どのように活用すればよいのか、導入時のリスクや注意点に不安を感じている方も多いのではないでしょうか。
本記事では、製造業における生成AIの具体的な活用シーンやメリット・デメリット、導入時の注意点まで、わかりやすく解説します。
自社に合ったAI活用のヒントを知りたい方はぜひご覧ください。
目次
製造業では生成AIを活用することで、業務の効率化や品質向上、顧客対応の強化などさまざまな分野で効果を期待できます。ここでは具体的な活用シーンとして、以下の6つを紹介します。
それぞれ見ていきましょう。
設計書や図面の自動作成が可能で、従来は時間がかかっていた初期案の作成や複数パターンの検討も短時間で行えます。
たとえば、過去の設計データや仕様情報をもとに新しい部品や製品の設計案を自動生成できるため、設計担当者の負担が軽減されます。その結果、より多くのアイデアを短期間で形にでき、製品開発のスピードアップが見込めるでしょう。
さらに、設計プロセスの効率化には、生成AIだけでなく、設計後の図面やデータを適切に保管が可能な「図面管理システム」の導入も欠かせません。製造業に特化した図面管理システムをお探しの方は、「NAZCA5 EDM」をぜひご覧ください。
参考｜NAZCA5 EDM 「NAZCA5 EDMのページ」
生産ラインに生成AIを導入することで、各設備や工程から集めたデータをリアルタイムで分析できます。
たとえば、センサーやIoT機器から収集した情報をもとに、生産ラインのどこにボトルネックや異常が発生しているかをAIが自動で特定します。これにより、迅速かつ的確な改善策の検討が可能なため、無駄な作業やダウンタイムが減り、生産効率の向上につながります。
なお、工場設備の見える化や実績管理、詳細な分析まで実現したい方には、「Nazca Neo Linka」もおすすめです。
参考｜新明和ソフトテクノロジ 「Nazca Neo Linka」
参考｜稼働監視導入により生産性向上に成功した事例 「導入事例一覧ページ」
顧客から寄せられるフィードバックや市場の動向をAIが自動で分析します。どのような製品やサービスが求められているのか、具体的なニーズを把握しやすいのが特徴です。分析結果をもとに、改良すべきポイントが明確になり、新たな製品開発のヒントも得られるでしょう。
お客様の声をタイムリーに反映することで、より市場ニーズにマッチしたものづくりが可能です。
画像認識などのAI技術を活用することで、従来は人の目で行っていた外観検査や品質チェックを自動化できます。
たとえば、これまで製品にキズや汚れがないかを担当者が目視で確認していた場合、見落としが避けられませんでした。しかし、生成AIを使った画像判定システムを導入すれば、カメラで撮影した画像から、わずかなキズや異常も瞬時に見つけられます。
このようにAIを活用することで不良品の流出を防げるため、品質管理の精度向上につながります。
AIを活用した自動応答システムを導入すると、顧客からの問い合わせに迅速かつ的確に対応できます。そのため、担当者が不在の時間帯や、問い合わせが集中するタイミングでも、安定したサポート体制の維持が可能です。
また、よくある質問への対応を自動化することで、スタッフの負担も軽減されるでしょう。結果として、顧客満足度の向上につながり、より信頼されるサービス提供を実現できます。
見積もり業務は、担当者の経験やノウハウに依存しやすく、属人化しがちです。しかし、生成AIを活用することで、過去の見積もりデータや仕様書、材料費などの情報をもとに、自動で見積もりを作成できます。
その結果、見積もりの精度とスピードが大幅に向上し、業務の効率化につながります。また、担当に関わらず同じ基準による見積もり作成が可能なため、誰でも安定した対応を見込めるでしょう。
生成AIを活用することで、製造業の現場にはさまざまなメリットが生まれます。ここでは、以下の4つを説明します。
それぞれ見ていきましょう。
自動化によって作業効率が向上し、人件費や運用コストの削減が可能です。手作業や繰り返し作業をAIが担うことで必要な人員や作業時間が減り、企業の収益性が高まるためです。
このように、生成AIの活用は単なる業務の自動化にとどまらず、間接的なコスト削減や経営資源の有効活用につながります。
日々のルーチンワークの自動処理により、従業員が繰り返し作業に追われる負担が軽減されます。その分、従業員は本来注力すべき企画や改善、顧客対応などの重要な業務に集中しやすくなります。
効率的な働き方が実現し、働く人のモチベーション向上や、より高付加価値な業務へのシフトも期待できるでしょう。
プロセスの自動化やデータ分析を取り入れると、生産効率を高めることが可能です。
たとえば、作業手順をAIが最適化し、無駄な工程を削減できます。また、過去のデータをもとに生産計画を立てることで、より少ないリソースでも高い成果を得られます。
限られた人員や設備を有効活用できるため、業務全体のパフォーマンス向上にもつながるでしょう。
市場のトレンドをリアルタイムで分析することで、変化する顧客ニーズや競合の動きにも素早く対応できます。
たとえば、新たなトレンドをいち早くキャッチし、商品開発や生産計画に反映させることが可能です。迅速な情報収集と分析によって、企業の競争力強化を高められます。
生成AIにはメリットがありますが、いくつかの注意点も存在します。ここでは、導入を検討する際に知っておきたい、おもなデメリットを3つ紹介します。
それぞれ見ていきましょう。
生成AIを活用するためには、システム導入や運用に関する初期投資が必要です。たとえば、専用のソフトウェアやハードウェアの購入、既存システムとの連携費用などが発生します。
また、導入後すぐに効果が出るとは限らず、費用対効果が見えにくいケースもあります。
AI技術は仕組みが複雑なため、導入しても十分に使いこなせないリスクがあります。実際には、生成AIや業務に合わせたカスタマイズには専門的な知識が必要です。
そのため、社内リソースのみの運用に不安を感じる方も多いでしょう。もし、生成AIや製造業向けのソリューション導入にお困りの場合は、製造業ITに強いベンダーへの相談がおすすめです。ぜひ、新明和ソフトテクノロジのホームページからお気軽にお問い合わせください。
参考｜新明和ソフトテクノロジ 「お問い合わせページ」
生成AIを導入しても、社員一人ひとりが基礎知識や運用ルールを十分に身につけておかなければ期待した効果は得られません。たとえば、新しい製造設備を導入した直後は、操作方法が分からず現場で戸惑いが生じることがあります。これは生成AIも同様です。
これらの問題を解決するために、社内での教育やトレーニングを計画的に行うことが必要です。
生成AIの導入には、いくつかの押さえておくべき注意点があります。以下の4つのポイントを意識することで、トラブルを防ぎながら安心して導入を進められます。
それぞれ見ていきましょう。
AIを活用する際は、情報の取り扱いや著作権の管理を徹底することが大切です。たとえば、生成AIに入力するデータや出力結果に、第三者の著作物や機密情報が含まれる場合、意図せず法的なトラブルにつながる可能性があります。
事前に社内で利用ルールを明確にし、リスクを未然に防ぐよう心がけましょう。
AIが出した結果をそのまま採用せず、専門家による確認や検証することが大切です。AIは多くの情報をもとに判断しますが、必ずしも正確とは限りません。誤った内容が含まれていると、業務上のトラブルにつながる可能性もあります。
AIの提案を参考にしつつも、人で最終判断する体制を整えましょう。
生成AIを安全かつ効果的に活用するためには、社内で明確なルールや基準を設定しましょう。たとえば、どの業務でAIを使うのか、どのような手順で活用するのかをあらかじめ定めておくと、従業員が迷わずに運用できます。
全員が同じガイドラインに従うことでトラブルを防ぎ、一定の品質を保ちながらAIを活用する環境が整います。
生成AIを導入する際は、具体的な目標とステップの明確化が欠かせません。たとえば、「どの業務で、どのような効果を期待するのか」を事前に整理し、段階的に導入を進めることが大切です。
計画的に進めることで、現場の混乱を防ぎ、成果を実感しやすくなります。無理なく進めるために、定期的に進捗を確認しましょう。
生成AIは、設計や生産管理、品質向上など製造業のさまざまな業務効率化に役立つツールです。ただし、導入にあたってはデメリットや注意点も十分に理解し、段階的に取り組むことが大切です。
まずは自社の課題や目的を明確にし、最適な活用シーンから導入を始めてはいかがでしょうか。製造業DXやAI導入に不安がある場合は、専門知識をもつ製造業ITベンダーへの相談をおすすめします。
親会社が大手製造業の新明和ソフトテクノロジへ、ぜひお気軽にお問い合わせください！
参考｜新明和ソフトテクノロジ 「お問い合わせページ」