製造業のAI活用事例9選！稼働率向上や品質不良・コスト削減など

近年、製造業におけるAI（人工知能）の導入が急速に進んでいます。人手不足や品質管理の課題、コスト削減への要求が高まる中、AIは工場運営の様々な場面で革新的な解決策を提供しています。

本記事では、日本企業が実際にAIを活用して大きな成果を上げた事例を、効果別に分類してご紹介します。導入を検討している製造業の皆様にとって、具体的な参考となる情報をお届けいたします。

設備稼働率を大幅に向上させた事例

設備の稼働率向上は、製造業にとって収益に直結する重要な課題です。AIによる予兆保全や自律運転により、突発的な停止を防ぎ、安定した操業を実現した企業事例をご紹介します。

• 横河電機が化学プラントで35日間連続AI自律運転を成功させた事例
• ナブテスコが風力発電設備の突発停止を予防した事例

横河電機が化学プラントで35日間連続AI自律運転を成功させた事例

横河電機

項目	内容
企業名	横河電機
業界	化学プラント
ビフォー	気象変動・操業条件変化に熟練手調整依存
アフター	35日間連続AI自律運転成功、省エネ・高収率強化

横河電機は、化学プラントの運転において世界初となる長期間のAI自律制御を実現しました。従来は気象条件や原料の変動に対して、熟練オペレーターが手動でバルブやポンプを調整する必要があり、操業の安定性に課題がありました。

この問題を解決するため、強化学習と呼ばれるAI技術を活用した自律制御システムを開発。AIが過去の運転データから最適な制御パターンを学習し、人の介入なしに設備を運転できる仕組みを構築しています。

結果として35日間という長期にわたる連続自律運転に成功し、省エネルギー効果と製品収率の向上を同時に達成。人的ミスの削減や熟練技術者への依存度軽減も実現し、プラント運営の安定化に大きく貢献しました。

ナブテスコが風力発電設備の突発停止を予防した事例

ナブテスコ

項目	内容
企業名	ナブテスコ
業界	風力発電
ビフォー	突発停止多発で高コストリアルタイム予兆検知で停止予防・寿命向上
アフター	リアルタイム予兆検知で停止予防・寿命向上

風力発電機の精密減速機を製造するナブテスコは、設備の突発的な故障による損失を大幅に削減するAIシステムを開発しました。風力発電機は高所に設置されているため、故障が発生すると修理費用とダウンタイムによる損失が甚大になります。

同社は「Impulse」と名付けたAIプラットフォームを活用し、振動や音響データをリアルタイムで監視。異常の兆候を事前に検知することで、計画的なメンテナンスを可能にしています。IoT（モノのインターネット）センサーから収集したデータをクラウド上で解析し、設備の状態を常時監視する仕組みです。

この取り組みにより、予期しない停止を大幅に削減し、設備の長寿命化を実現。保守業務の効率化も図られ、メンテナンスコストの最適化につながっています。

品質不良・人的ミスを大幅に削減した事例

製造業において品質管理は競争力の源泉となる重要な要素です。AIによる高精度な検査や予兆制御により、人的ミスを削減し、安定した品質を実現した企業事例をご紹介します。

• トヨタ自動車が磁気探傷検査の精度を劇的に向上させた事例
• 住友精化がAI予兆制御で品質安定化を実現した事例
• 三菱ガス化学がAI異常予知で品質管理を高度化した事例
• 大阪ガスケミカルがデータ駆動型品質管理を実現した事例
• イートアンドがAI検品で検査速度と精度を両立した事例

トヨタ自動車が磁気探傷検査の精度を劇的に向上させた事例

トヨタ自動車

項目	内容
企業名	トヨタ自動車
業界	自動車製造
ビフォー	磁気探傷検査で見逃し32%、誤検出35%
アフター	見逃し0%、誤検出8%以下へ改善

トヨタ自動車は、自動車部品の品質検査において革新的なAI技術を導入し、検査精度の大幅向上を実現しました。磁気探傷検査とは、金属部品の内部欠陥を磁力で検出する重要な検査工程です。

従来の目視検査や既存の機械検査では、見逃し率32%、誤検出率35%という課題がありました。この問題を解決するため、ディープラーニング（深層学習）技術を活用した画像認識システムを開発。AIが大量の検査画像データから欠陥パターンを学習し、人間では判別困難な微細な異常も正確に検出できるようになっています。

さらに注目すべきは、自社内でAIモデルの開発・運用を行う内製化体制を構築したこと。「WiseImaging」と呼ばれる独自のAIプラットフォームを開発し、現場主導でAI活用を推進する文化を築いています。この取り組みにより、見逃し率を0%、誤検出率を8%以下まで改善し、製品品質の大幅向上を達成しました。

住友精化がAI予兆制御で品質安定化を実現した事例

住友精化

項目	内容
企業名	住友精化
業界	化学
ビフォー	原料・設備変動で品質ばらつき
アフター	AI予兆制御で品質安定化、不良削減

化学製品メーカーの住友精化は、製品品質のばらつき問題をAI技術で解決しました。化学製品の製造では、原料の特性変動や設備の微細な変化が製品品質に大きく影響するため、安定した品質維持が重要な課題でした。

同社は多変量データ解析技術を活用し、製造プロセスの様々なパラメーターを同時に監視・制御するシステムを構築。AIが原料の状態、温度、圧力、流量などの膨大なデータから品質変動の兆候を予測し、問題が発生する前に製造条件を自動調整します。

従来は熟練オペレーターの経験と勘に頼っていた品質管理を、データに基づく科学的な制御に転換。結果として品質のばらつきを大幅に削減し、不良品の発生率低下と歩留まり向上を実現しています。

三菱ガス化学がAI異常予知で品質管理を高度化した事例

三菱ガス化学

項目	内容
企業名	三菱ガス化学
業界	化学
ビフォー	操業条件変化で品質不安定
アフター	AIで異常予知・品質安定化

三菱ガス化学は、複雑な化学プロセスにおける品質管理の高度化をAIで実現しました。同社の製造プロセスでは、わずかな操業条件の変化が最終製品の品質に大きな影響を与えるため、リアルタイムでの状況把握と迅速な対応が求められていました。

AIモデルを活用した異常予兆システムを導入し、製造データのパターン解析により品質異常の兆候を事前に検知。従来の統計的品質管理手法では捉えきれなかった微細な変化も、機械学習により早期発見できるようになっています。

システムは24時間体制で製造状況を監視し、異常の可能性を検出すると即座にアラートを発信。オペレーターは事前に対策を講じることができ、品質不良の発生を未然に防止しています。この取り組みにより、歩留まりの向上と安定した製品品質を実現し、顧客満足度の向上にもつながっています。

大阪ガスケミカルがデータ駆動型品質管理を実現した事例

大阪ガスケミカル

項目	内容
企業名	大阪ガスケミカル
業界	化学
ビフォー	工程微調整に人手依存
アフター	AI監視制御で歩留り改善

大阪ガスケミカルは、従来の人手による工程管理をAI監視システムに転換し、大幅な品質改善を実現しました。化学製品の製造では、微妙な工程変動が製品品質に影響するため、熟練者による細やかな調整が不可欠でした。しかし、人的判断には限界があり、調整のタイミングや程度にばらつきが生じていたのが課題です。

AIによるリアルタイム監視システムを導入し、製造プロセスの各段階で収集される膨大なデータを統合解析。温度、圧力、流量、成分濃度などの情報を総合的に判断し、最適な制御パラメーターを自動算出しています。

データドリブン（データ駆動型）の品質管理により、人的要因によるばらつきを排除し、安定した製品品質を維持。歩留まりの向上とともに、オペレーターの負担軽減も実現しています。

イートアンドがAI検品で検査速度と精度を両立した事例

イートアンド

項目	内容
企業名	イートアンド
業界	食品製造
ビフォー	目視検品で精度・速度限界
アフター	AI検品で1秒以下検査、精度向上

「大阪王将」ブランドで知られるイートアンドは、冷凍餃子の品質検査にAI画像解析技術を導入し、検査工程の革新を実現しました。従来は人の目による検品が中心で、製造ラインの速度向上に検査工程が追いつかない状況が課題でした。また、長時間の目視作業による検査員の疲労で、検査精度にもばらつきが生じていました。

同社ではAI画像認識システムを導入し、冷凍餃子の個数確認と異物検出を自動化。高速カメラで撮影した画像をAIが瞬時に解析し、約1秒以下で検査を完了できるようになっています。

システムは餃子の形状、色合い、配置などを総合的に判断し、人間では見落としがちな微細な異物も確実に検出。検査速度の大幅向上とともに、検査精度も従来を上回る水準を達成し、製品の安全性と品質向上に貢献しています。

生産コストを大幅に削減した事例

製造業における人件費や運営コストの削減は、競争力強化の重要な要素です。AIとロボット技術を組み合わせた自動化により、大幅な省人化とコスト削減を実現した企業事例をご紹介します。

• アイリスオーヤマがAGVとロボットで1ライン1人化を達成した事例

アイリスオーヤマがAGVとロボットで1ライン1人化を達成した事例

アイリスオーヤマ

項目	内容
企業名	アイリスオーヤマ
業界	電気機器（LED）
ビフォー	人手作業多く、生産ボトルネック
アフター	AGV・ロボで1ライン1人化、省人化達成

生活用品メーカーのアイリスオーヤマは、LED照明の製造ラインにおいて革新的な自動化システムを導入し、劇的な省人化を実現しました。従来のLED製造工程では、部品の搬送、組み立て、検査、梱包など多くの工程で人手作業が必要で、人件費の増加と採用難が深刻な課題となっていました。

この問題を解決するため、AGV（無人搬送車）と産業用ロボットを組み合わせた統合自動化システムを構築。AGVは部品や製品を工場内で自動搬送し、ロボットが精密な組み立て作業を担当します。AIはこれらの機器を統合制御し、製造スケジュールに応じて最適な作業順序と搬送ルートを決定。

製造から最終的な梱包工程まで、一貫した自動化を実現しています。結果として、従来は複数名が必要だった製造ラインを1人で運用できる体制を構築。大幅な人件費削減とともに、24時間連続稼働による生産性向上も達成し、製造コストの大幅削減につながっています。

新規事業・サービス化に繋がったAI活用事例

AI技術の活用は、既存業務の効率化だけでなく、新たなビジネス機会の創出にもつながります。自社で培ったAI技術を外部顧客向けのサービスとして事業化し、新たな収益源を確立した企業事例をご紹介します。

・ナブテスコがAI予兆保全技術を新規事業化した事例

ナブテスコがAI予兆保全技術を新規事業化した事例

ナブテスコ 予兆保全サービス

項目	内容
企業名	ナブテスコ
業界	風力発電
ビフォー	設備突発停止リスク、予防保全体制不十分
アフター	Impulseで予兆検知、CMFS製品化

精密減速機メーカーのナブテスコは、自社の風力発電機向けに開発したAI予兆保全技術を新規事業として製品化することに成功しました。当初は自社製品の保守効率化を目的として開発した「Impulse」AIプラットフォームでしたが、その高い性能と汎用性が評価され、外部顧客向けのサービス事業に発展。

「CMFS（Condition Monitoring & Forecasting Service）」という製品名で事業化し、風力発電事業者向けの予兆保全サービスを提供しています。CMFSは、風力発電機に設置したセンサーから振動や温度などのデータを収集し、クラウド上でAI解析を実施。設備の異常兆候を早期発見し、最適なメンテナンス時期を予測します。

従来の定期点検から予知保全への転換により、顧客の運用コスト削減と稼働率向上に貢献。自社技術の外販により新たな収益源を確立し、AI技術を核とした事業拡大のモデルケースとなっています。

製造業・工場にAIを導入するときの注意点

製造業でAI導入を成功させるためには、技術面だけでなく組織や運用面での準備が重要です。事前に把握すべき注意点を整理し、失敗リスクを最小化する取り組みが求められます。

社内調整を円滑に進める方法

AI導入における最大の課題の一つが、社内の理解と協力を得ることです。特に現場作業者からは「仕事を奪われる」「操作が難しそう」といった不安の声が上がりがちです。成功のポイントは、導入の目的と効果を明確に伝え、現場の負担軽減や働きやすさ向上につながることを具体的に説明すること。

経営層、管理職、現場作業者それぞれの立場に応じたメリットを整理し、段階的な説明会や勉強会を開催します。また、導入プロセスに現場の意見を反映させる仕組みを作り、一方的な押し付けではなく協働での取り組みとして進めることが重要です。

初期コストを正確に把握する重要性

AI導入では、システム開発費用だけでなく、データ整備、従業員教育、運用体制構築など様々な費用が発生します。予算オーバーを防ぐためには、事前の詳細な見積もりが不可欠。ハードウェア費用、ソフトウェアライセンス料、開発・カスタマイズ費用、保守・サポート費用を明確に分けて算出しましょう。

また、導入後の運用コストも含めた総合的な投資計画を立てることが重要。公的補助金や助成金の活用可能性も併せて検討し、実質的な負担額を正確に把握することで、経営判断の精度を高められます。

信頼できる外部ベンダーの選び方

AI開発会社の選定は、プロジェクト成功の鍵を握る重要な要素です。技術力だけでなく、製造業への理解度、過去の導入実績、アフターサポート体制を総合的に評価しましょう。

特に重要なのは、単なる技術提供ではなく、課題解決のためのコンサルティング能力を持つパートナーを選ぶこと。現場の課題を正確に理解し、最適なソリューションを提案できる会社であれば、導入後の効果も期待できます。

データ整備の重要性と準備方法

AIの性能は、学習に使用するデータの質と量に大きく左右されます。製造現場では、設備データ、品質データ、作業記録など様々な情報が蓄積されていますが、形式がバラバラだったり、欠損があったりするケースが多く見られます。

AI導入前に、必要なデータの洗い出し、形式統一、品質チェックを実施することが重要です。また、継続的にデータを収集・更新する体制も整備しておく必要があります。

トラブル発生時の対応策

AI系統に障害が発生した場合の代替手段と復旧手順を事前に準備しておくことが重要です。システム停止時でも製造を継続できるバックアップ体制、迅速な障害対応のための連絡体制、定期的な動作確認とメンテナンス計画を整備しましょう。

また、AI判断の妥当性を人間が確認できる仕組みや、異常値検出時のアラート機能も併せて構築することで、安全で安定した運用が実現できます。

製造業・工場におけるAIの投資対効果の図り方

AI投資の効果を適切に評価し、継続的な改善につなげるためには、ROI（投資対効果）の正確な測定が重要です。投資判断の基準となる指標と測定方法について詳しく解説します。

現実的な投資回収期間の設定

AI導入の投資回収期間は、適用分野や導入規模によって大きく異なります。予兆保全システムでは故障回避による損失削減効果が大きく、比較的短期での回収が期待できる一方、品質管理システムでは長期的な品質向上効果を含めた評価が必要。

一般的に製造業では導入から効果発現まで半年から1年程度の期間を要するケースが多く、その後の継続的な改善により効果が拡大していきます。投資回収期間を設定する際は、直接的なコスト削減効果だけでなく、品質向上による顧客満足度向上や作業員の負担軽減による間接効果も含めて総合的に評価することが重要です。

効果測定の具体的手法

AI導入効果の正確な測定には、導入前後の比較データが不可欠です。稼働率、不良率、作業時間、エネルギー消費量など、定量的に測定可能な指標を事前に設定しましょう。測定期間は最低でも導入前後各3ヶ月程度を確保し、季節変動や外部要因の影響を排除できるよう配慮が必要。

また、AI導入による間接効果として、従業員の働きやすさ向上、技術継承の促進、新たな改善提案の創出なども重要な成果指標となります。

従来設備投資との比較ポイント

AI投資は従来の設備投資と異なる特徴を持つため、評価方法にも工夫が必要です。物理的な設備と違い、AIシステムは継続的な学習により性能が向上するため、長期的な効果拡大が期待できます。また、一度開発したAIモデルは他の工程や設備への横展開が可能で、追加投資を抑えながら効果を拡大できる点も大きなメリット。

ただし、データ整備やシステム運用に継続的なコストが発生するため、トータルコストでの比較が重要。設備の物理的な耐用年数ではなく、技術の陳腐化リスクも考慮した投資計画を立てることが求められます。

運用コストの継続的管理

AI システムの運用には、ソフトウェアライセンス料、クラウドサービス利用料、保守サポート費用、システム管理者の人件費など様々なコストが継続的に発生します。これらの運用コストを適切に管理し、導入効果と比較することで、真のROIを把握できます。

特にクラウドベースのシステムでは、データ処理量に応じて費用が変動するため、定期的なコスト見直しが重要。また、システムの機能拡張や性能向上のためのアップデート費用も事前に見込んでおく必要があります。

成功指標の明確化

AI導入プロジェクトを成功に導くためには、プロジェクト開始時に明確な成功指標を設定することが重要です。売上向上、コスト削減、品質改善、作業効率向上など、企業の経営目標と連動した指標を選定しましょう。

また、短期目標と中長期目標を分けて設定し、段階的な成果確認を行うことで、プロジェクトの方向性を適切に管理できます。定期的な効果測定により、目標未達の場合は迅速な改善策を講じ、目標を上回る成果が得られた場合は更なる展開を検討しましょう。

製造業AI導入ならニューラルオプト

製造業におけるAI導入を成功させるためには、技術力と課題解決力を兼ね備えたパートナー選びが重要です。合同会社ニューラルオプトは、世界的生成AI「ChatGPT」の開発に携わるAI開発企業として、確かな技術力を基盤としています。単なるシステム開発会社ではなく、課題解決コンサルティングから対応可能な点が最大の特徴。

製造現場の課題を深く理解し、「失敗リスクを最小化する」をコンセプトに、課題起点での最適なソリューション提案から組織への定着支援、運用改善まで総合的にサポートします。データサイエンス領域にも豊富な知見を持ち、工場内に蓄積された膨大なデータの有効活用も実現。

ECサイトの価格自動設定AIや手書き文字認識システムなど、多様な業界での導入実績を活かし、お客様の製造業務に最適化されたAIソリューションを提供いたします。