生成AIで変革する製造業の未来｜メリットや事例・導入ポイント

製造業は、AI 技術によって根底から変革期を迎えました。特に、近年の生成AI の登場は、製品設計から顧客対応まで、製造プロセスのあらゆる局面に革新をもたらしています。

従来、専門家の経験と勘に頼っていた製造プロセスは、生成AI によってデータに基づいた最適化が可能になりました。複雑なデータ解析やパターン認識を瞬時に行い、製品設計の自動化や生産フローの最適化を実現し、これにより、製品開発のスピードアップ、コスト削減、品質向上など、多岐にわたるメリットが期待できます。

製造業への生成AI活用で得られる6つのメリット

まず生成AIを活用するメリットを以下6つの観点から紹介します。

1. 生産性の向上

生成AI は過去のデータに基づき、AI が非効率的な箇所を特定し改善策を提案するので、生産ラインの稼働率向上を実現できます。

例えば工場のある工程において、不良が発生し、再作業が必要になるケースが多いという問題が発生しているとします。この問題に対して生成AI が不良が発生しやすい、条件やロボットの動作パターンを特定することで、条件の最適化やロボットの修正が可能になります。

また生成AI は、単純作業や反復作業を自動化する能力を持っています。単純作業を AI に任せることで単純作業から解放された人材をより高度な業務に割り当てることができるようになり、大幅に生産性が向上するでしょう。

2. 製品・サービスの品質向上

AI がデータからリアルタイムで表面の傷、ひび割れ、異物混入などの製品の欠陥を検出し、修正することで製品の品質向上が期待できます。また品質管理システムの学習時間短縮にも貢献し、高品質な製品を安定して供給できるようになります。

さらに生成AI を活用したAI チャットボットや自動応答システムを導入することにより、顧客対応の効率化が可能です。顧客満足度向上とコスト削減を両立することができます。

3. イノベーション促進

意外に思われるかもしれませんが、生成AI は新材料の発見にも役立ちます。膨大な科学データベースを活用し、AI が未発見の材料の組み合わせや特性を予測します。そしてAIの予測を参考にすることで、新材料開発を加速し、製品性能向上やコスト削減を実現できます。

4. サプライチェーンの効率化

生成AI が膨大なデータを分析し、需要予測と在庫管理、輸送ルート効率化などを行うことでサプライチェーン最適化を支援します。

例えば需要予測に関しては、従来の手法は統計学的手法や専門家の直感に依存しており、精度面で限界を抱えていました。しかし生成AI を導入し、大量の複雑なデータを効率的に分析することで、古典的手法では難しかった市場の突発的な変化や新しいトレンドの出現を捉えられるようになります。

さらに需要予測に基づいて生産スケジュールや在庫管理を最適化することができ、過剰在庫や品切れのリスクを大幅に低減することが可能です。

5. 持続可能な社会への貢献

 AI によるエネルギー消費パターン分析を活用することで無駄を削減します。エネルギー消費や廃棄物の削減、リソース効率化のために AI の分析を活用することでコスト削減と環境保護を両立し、企業の社会的責任の達成に貢献します。

6. 開発期間の短縮

生成AI は高品質な3Dモデルを自動生成できるため、新製品開発サイクルを短縮し、市場投入を加速させることに繋がります。

テキストや簡単なスケッチから、高品質な3Dモデルを生成できることに加え、同一のコンセプトから様々なバリエーションの3Dモデルを生成することでアイデアの具体的な比較検討が容易にできてとても便利です。

製造業における生成AIの5つの具体的な用途

上述のように生成AIは目的に応じて柔軟な使用が可能なため、用途は無数にありますが以下では特に影響力の大きそうな5つに絞って紹介します。

特許文書や技術文書の翻訳、要約

生成AI は情報収集や学習の効率化に役立ちます。特許や技術文書は専門用語が数多く使われ、内容も複雑であるため、人が文書を理解するためには多くの時間と労力がかかっていました。ましてそれが外国語で書かれているのであればなおさらです。

しかし AI の進歩により、膨大な量の文書の中から、特定のキーワードや条件に合致する文書を検索し、翻訳や要約をすることができるようになりました。文書の種類に合わせてAIモデルを調整することで高い精度の翻訳、要約が期待できます。

エムニでも海外特許文献の翻訳に特化したLLMをオンプレミス環境上で独自開発した事例がありますので、ご興味のある方はぜひ一度ご相談ください。

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設備故障に対する予測保守

生成AI は設備から収集される振動、温度、圧力、音など様々なセンサーデータを分析し、故障の兆候を事前に検知することができます。

検知した兆候に基づいて計画的なメンテナンスを行うことで突発的な故障によるダウンタイムを最小限に抑え、メンテナンスコストの削減にも繋がります。

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ロボット操作の効率化

生成AI と音声認識、自然言語処理などの技術を組み合わせることで音声入力や自然言語のテキスト入力による機械の操作が可能になります。この技術によってコンピュータの操作に詳しくない従業員も直感的な指示で機械を操ることができるようになります。

3Dプリンティングにおける設計自動化

生成AIは、複雑な形状を作成したり、多様な素材の組み合わせを提案したりすることを得意としています。従来人間が手作業で行っていた複雑な設計作業を自動的に行うことで、設計期間の短縮、コスト削減、そしてデザインの多様化を実現します。

技術文書の解説

技術文書は誤解を招く表現を避けつつ簡潔に記述するため、専門用語の多い、堅い文章が多いです。そのため初学者や専門分野外の人にとってしばしば必要以上に読むハードルの高いものになってしまいます。

しかし生成AI の導入によって実現したコンピューターとユーザーの双方向のコミュニケーションを活用することで、難解な文書を効率よく読むことが可能になります。

製造業における生成AI の導入事例

以下では実際に生成AIが導入されて活躍した事例を企業ごとに紹介していきます。すでに生成AI を実務に取り入れている企業は数多くあり、生成AI は今やとても身近なものとなっています。

エムニの事例

エムニではMeta社が開発した大規模言語モデルを基盤として特許翻訳に特化したファインチューニングを行い、ベンチマークにおいて1.5倍〜3倍以上の応答制度改善を実現しました。

※学習前のBLEU（訳語の適切性・訳語の網羅性の評価）が17程度 → 学習後には55程度と「3倍以上改善」
※学習前のRIBES（語順の正確さの評価）が60程度 → 学習後には90程度と「1.5倍以上改善」

引用：【京大発・松尾研発スタートアップ エムニ】ファインチューニングを用いた特許翻訳特化型LLMの開発において、GPT-4oや翻訳モデルを凌駕する性能を達成

こちらは英語や日本語の特許文書を入力すると、オンプレミスのGPU環境で迅速に学習・推論が行われる仕組みになっており、日本特許翻訳株式会社が保有する大規模な対訳データを活用することで、特許特有の難しい用語や表現にも正確に対応できるようになりました。この成果により、従来の一般的な翻訳モデルでは難しかった高精度な特許翻訳が実現し、翻訳にかかるコストや時間の大幅な削減が期待されています。

海外企業の事例

■西門子（Siemens）

西門子はドイツに本社を置く電機メーカーである Siemens の中国現地法人です。生成 AI を製品設計、エンジニアリング、製造、運営の全工程にわたって活用しています。特に、Microsoft Azure AI Serviceを利用したスマートアシスタントが工場の自動化ソフトウェアのコード作成を最適化し、工場の生産ラインではAI視覚品質検査を導入しています。これにより、イノベーションの推進と運営効率の向上を実現しています。

■台積電 (TSMC)

台積電は台湾に本社を置く世界トップレベルの半導体企業です。内部専用の生成AI「tGenie」を開発し、社員がプログラムやレポートを書く際の支援ツールとして活用しています。この導入により、社員の作業効率が大幅に向上しました。

■ボッシュ

ボッシュはグローバルに事業を行う自動車システムサプライヤーです。生成AI を活用してドイツ・ヒルデンハイムの工場において、生産ラインの立ち上げ時のサイクルタイムを15％削減することに成功しました。また生成AI を使って不良品の合成画像を作成し、データセットを拡張することで光学検査のための AIソリューションの開発にも取り組んでいます。さらにボッシュは生成AI を活用した既存の AI モデルの最適化にも取り組んでいます。これにより、製造工程における AIアプリケーションの立ち上げにかかる期間を、現在は6〜12ヶ月かかるところ数週間に大幅短縮することが期待されています。

国内企業の事例

■リュウグウ株式会社

リュウグウ株式会社は製造業の設計を効率化するために、SUPWATが開発した「WALL」というサービスを導入しました。「WALL」はデータ活用によって、製品開発での材料選定を自動化するソフトウェアです。このサービスにより、文系や業界未経験者など背景知識の少ない人でも材料選定に携わりやすくなり、熟練者に依存する状態を緩和し作業の効率化に成功しました。

■ダイセル

ダイセルは東京大学と共同で開発したAIを使い、自律型工場の実現に取り組んでいます。過去に蓄積された熟練作業員のノウハウや意思決定データを学習させたAIを司令塔とし、無駄の少ない運転や、設備の変調の予測を生かした対応を目指します。

■トヨタ自動車

トヨタ自動車では外観目視検査では検出できないキズを検査することを目的として磁気探傷検査をAIによって自動化しました。従来は熟練工が必要だったこの業務に、シーイーシーのAIであるWiseImagingを導入することで、見逃し率0%、過検出率8%という高精度な検査を実現し、人員リソースも削減されました。

■ブリヂストン

ブリヂストンは2016年に AI を導入したタイヤ成型システム「EXAMATION」を公開しました。このシステムは AI に人間の高度な技術とノウハウを吸収させたもので導入によりタイヤの真円度が15%向上し、生産性も約2倍に向上しました。

■サントリー食品インターナショナル

サントリー食品インターナショナル株式会社では、調達・製造・出荷過程における全てのデータをIoTに集約してデジタルツイン空間を作り、製品1つ1つと対応データを紐づけることで、高度なトレースを実現しました。これにより、生産設備や機器のエラー原因を瞬時に特定できるようになり、生産性が向上しました。またデジタルツイン導入により、報告書作成や単調なルーティン作業をAIに任せることができるようになったため、人員削減による働き方改革の推進も可能にしました。

製造業における生成AI活用で用いられる技術

以下では生成AI の活用に関連する技術をいくつか紹介していきます。

異常検知

センサーデータや稼働データから、機械の異常や故障の予兆を検知する技術です。生成AIは、正常なデータのパターンを学習し、そのパターンから外れる異常なデータを検出できます。

従来の統計的手法による異常検知と比較して、より複雑なパターンや、少数の異常データでも高精度に検出できるようになりました。

▼異常検知について更に詳しく知りたい方はこちら
異常検知モデル｜導入メリットやAI活用事例を解説

GAN（敵対的生成ネットワーク）

GAN（Generative Adversarial Network）は、敵対的生成ネットワークと訳され、2つのニューラルネットワークが互いに競い合いながら学習を進めることで、非常に現実的なデータを生成する技術です。

GANを活用すると少量の良品データから、様々なバリエーションの欠陥画像を生成し、品質管理システムの学習データを増やすことができます。生成したデータを学習することで、先述した異常検知などをより高精度に行えるようになりました。

データ拡張

既存の画像データに回転、反転、ノイズ追加など様々な変換を施し、学習データのバリエーションを増やす技術です。データの数は生成AI を含む AIモデルの出来を左右する非常に重要な要素です。

拡張したデータを用いてモデルを学習することで、汎化性能を高め、未知の欠陥にも対応できるようになります。

音声認識

音声による指示をテキストに変換する技術です。従来の音声認識技術は、主に統計的な手法に基づいていました。音声信号を特徴量に変換し、その特徴量とあらかじめ用意された音声モデルとのマッチングを行うことで、音声をテキストに変換していました。

従来手法は認識精度に限界があることや、特定のタスクに特化したモデルしか作れないことなど問題を抱えていましたが、生成AIの登場により高精度な認識や多様なタスクへの応用、個人の声の特徴に合わせたカスタマイズなど様々なことが実現しました。

オンプレミス環境での開発

オンプレミス環境とは、企業が自社の施設内にサーバーやネットワーク機器などのITインフラを設置し、自社で管理・運用するシステム環境のことを指します。自社内で完結させることで高いセキュリティとカスタマイズ性を実現でき、さらに工場などの特殊な場所でも不自由なく生成 AI を利用できるといったメリットもあります。

ただし、ハードウェアやソフトウェアの購入費用、設置費用がかなり高額であったり、管理のために専門的な知識を持つ人材が必要だったりと導入のハードルは比較的高いです。

エムニではオンプレミス環境の構築に関して一貫した支援を行っているため、セキュリティ面などでの不安から導入を検討されている方はぜひ一度ご相談ください。

▼「生成AI x オンプレミス」について更に詳しく知りたい方はこちら
生成AI x オンプレミス｜セキュアかつ柔軟なAI活用の実現

実際に生成AIを導入する際のステップと注意点

ここまで生成AIを活用するメリットや実際の活用事例を紹介してきました。以下では実際に導入する際の手順を説明します。

生成AI導入ステップ

ステップ１：生成AI導入の目的を明確にする:

生成AIを導入する際には、具体的な課題解決や価値創出の目標を明確に設定することが重要です。例えば、「3年以内に生産効率を20%向上させる」といった具体的な目標を設定することで、プロジェクトの方向性が明確になります。

ステップ2：生成AIで効率化したい業務をリストアップする

製造業のプロセスの中から、生成AIの適用が最も効果的な領域を特定します。品質管理や設備保全など、生成AIによる改善効果が高いと予想される業務を洗い出し、優先順位をつけて段階的な導入計画を立てます。

ステップ3：生成AIのガバナンス体制を構築する

データの取り扱いに関する明確なルールや責任体制を定め、効率的かつ安全なAI活用が可能になるようにします。

ステップ4：生成AIを選定・導入する

自社の目的や業務プロセスに最適な生成AIツールを選定し、セキュリティ対策やサポート体制も考慮して導入します。適切な選定により、導入後のスムーズな運用と高い効果が期待できます。

ステップ5：継続的な実践・評価・改善を心がける

生成AIの導入は一度で完了するものではなく、継続的な実践、評価、改善のサイクルを回すことで効果を最大化し、長期的な価値を創出します。

生成AIを製造業に導入するための注意点

生成AIの導入の際に注意すべきポイントを７つ説明します。

技術の選定とカスタマイズ

生成AIの技術は多岐にわたり、すべての製造プロセスや製品に適合する万能なものはありません。効果的な導入のためには、自社のニーズに最も適した技術を選定し、必要に応じてカスタマイズすることが重要です。技術選定の際には、将来的な拡張性や互換性も考慮し、長期的な視点を持つことが望ましいです。

規制遵守と倫理的考慮

生成AIの活用は、特定の規制や法的な制約の対象となる場合があります。また、AIの判断や自動化されたプロセスが倫理的な問題を引き起こす可能性もあります。このため、技術を導入する際には、関連する法律や規制を遵守するとともに、倫理的なガイドラインを設け、適切な使用を心掛けましょう。

持続可能な投資計画

生成AIをはじめとする技術革新は、一時的な投資ではなく、持続可能な成長を目指すための長期的な計画が必要です。初期投資だけでなく、継続的なメンテナンス、アップグレード、従業員の研修などにも資金を割り当てる必要があります。また、技術的な進化に合わせて投資計画を柔軟に調整することで、変化する市場のニーズに対応することが重要です。

データマネジメント

生成AIは入力されたデータに基づいて動作するため、データマネジメントの質がAIの出力品質に直結します。データの正確性、偏りのなさ、機密性の保持はリスクを最小化する上で極めて重要です。適切なデータマネジメントの実施により、データの質を確保し、情報漏洩や不正確な情報生成のリスクを低減します。

従業員向けの利用ルール・マニュアルの策定

生成AIの効果的な利用とリスクの最小化のためには、企業が従業員向けの明確な利用ルールやマニュアルを策定することが重要です。具体的には、社内でのAIの使用目的、使用範囲、倫理ガイドライン、データ取り扱いのルール・マニュアルを策定する必要があります。

従業員の生成AI活用リテラシーの向上

生成AIのポテンシャルを最大限に活用し、同時にリスクを管理するためには、従業員のAIに関する理解とスキル（AIリテラシー）を向上させることが不可欠です。研修プログラムや実践的なトレーニングを通じて、従業員が生成AIの基本的な知識、適切な使用方法、関連するリスクを身につけ、効率的かつ責任ある方法で使用できる環境を構築することが求められます。

最新動向を踏まえた生成AI活用方法の定期的な見直し

生成AIの技術・サービスは日々進化しており、新たな活用方法や利用プロセスが登場し、それに応じて新たなリスクが生じる可能性があります。したがって、国内外の生成AIに関する最新の動向を常に把握し、企業の生成AI活用方法を定期的に見直し、更新することが必要となります。

まとめ：勘と経験からデータ駆動型の新時代へ

本記事では、製造業の現場で生成AIがどのように活用されているのかについての概要を具体的な事例を交えながら紹介しました。生成AIの導入は、製造業における効率化と革新の推進力として多方面で大きな経済効果をもたらしています。日々進化するAI によって今後も革新的な活用事例が続々と増えていくことでしょう。常に最新の動向に目を向けて、積極的な姿勢を持つことが重要です。

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