AIによる工場の自動化とは｜部署別のリアルな活用事例と進め方

工場の自動化というと、ロボットやセンサーによる作業の置き換えを思い浮かべる方が多いかもしれません。

そこに生成AIが加わることで、自動化の範囲は「作業」から「判断」へと広がり始めています。

異常を見つけるだけでなく、なぜ起きたのかを推定し、どう直すかまで支えられるのが、AIによる工場自動化の新しい姿です。

AIによる工場の自動化とは、作業の自動化から原因特定・判断までを担う「自律化」へ広げる取り組み

AIによる工場の自動化とは、これまで人が担ってきた検知・判断・対処の一部をAIに任せ、作業の置き換えにとどまらない「自律的な運用」へと広げる取り組みです。

ロボットやセンサー、ルールベースの制御による従来の自動化は、決められた動きや、あらかじめ定めた条件での検知を得意としてきました。

そこに生成AIやエージェント型AIが加わると、できることの幅が広がります。

たとえば設備の異常を検知するだけでなく、過去のトラブル事例やセンサーの動き、設備の全体像を照らし合わせて、原因の推定や対処案の提示まで支えられるようになってきました。

「見つける」で止まっていた自動化が、「なぜ起きたか」「どう直すか」まで踏み込める段階に入っています。

こうしたAIの活用は、生産ラインの現場に限りません。

設計や研究開発、知財、社内システムの企画まで、製造業のさまざまな部署で、判断や書類づくりの自動化が進み始めています。

本記事では、まず工場の自動化にAIが求められる背景を確認しておきましょう。

そのうえで、生産・保全、設計、研究開発、知財、システム企画、DX推進・経営企画という部署別に、AIで何がどう変わるのかを具体的な事例で見ていきます。

最後に、自社で始めるための進め方まで整理します。

なぜ今、工場の自動化にAIが必要なのか｜人手不足・技能継承・コスト

工場の自動化でAIが注目されているのは、人手不足と技能継承、コスト、サプライチェーンという複数の課題が同時に重なっているためです。

従来の人と経験を中心にした改善だけでは、これらに追いつきにくくなっています。

背景を3つに分けて見ていきます。

人手不足と熟練者の引退で、現場の維持と技能継承が難しくなっているため

製造業では、働き手の減少と高齢化が同時に進んでいます。

2026年版のものづくり白書でも、製造業の就業者数は長期的に減り続け、若い人材の確保や技能伝承が課題として挙げられています。

熟練者が引退していくなかで、その人しか分からない判断やノウハウが失われれば、現場の維持そのものが難しくなります。

限られた人数で品質と生産を保つには、人の判断を補い、技能を形に残すAIの力が欠かせません。

▼製造業の高齢化について詳しく知りたい方はこちら
製造業における高齢化｜深刻な問題とその解決策

参考記事：2025年版ものづくり白書（経済産業省）

原材料・エネルギー高騰で、従来の改善だけではコスト構造を守りきれないため

原材料やエネルギーの価格高騰が続き、コスト面の圧力は年々強まっています。

現場の地道な改善は今も重要ですが、それだけで利益を確保し続けるのは難しくなってきました。

AIで検査や計画、書類づくりといった工数の重い業務を効率化できれば、人手を付加価値の高い仕事に振り向けられます。

削れるコストを削りつつ、限られた人員をどこに使うかを見直すことが求められています。

▼収益構造の改革について詳しく知りたい方はこちら
営業利益率5％の壁を突破する製造業経営｜生成AIによる収益構造改革

サプライチェーンの変動に、素早く対応するレジリエンスが求められるため

地政学リスクや需要の急変で、サプライチェーンは以前より不安定です。

先を読みにくい状況では、変化に素早く対応できる力、いわゆるレジリエンスが競争力を左右します。

需給の変動や設備の状態をデータで早くつかみ、判断を素早く回せることが、変化への対応力を高める鍵です。

その土台として、現場の状態を見えるようにし、判断を支えるAIの役割が大きくなっています。

部署別に見るAIによる工場自動化の活用事例

ここからは、AIによる工場の自動化について、部署ごとに具体的な事例を用いて紹介します。

数値はいずれも導入効果の一例（掲載時点）です。

生産・保全：異常の検知から原因特定・復旧までをAIで支える

生産や保全の現場で長く課題だったのが、異常を検知したあとの対応です。

従来の異常検知システムは「異常あり」までは示せても、なぜ起きたのか、どう直すのかまでは教えてくれません。

とくに配管の中が見えない連続生産では、原因の特定に熟練者の経験が欠かせませんでした。

そこで生成AIを用いて設備の全体像や過去のトラブル事例、時系列のセンサーデータを結びつければ、原因の推定や対処の候補まで示せるようになります。

エムニは、化学プラントの設備保全でダイセルと、生成AIを用いた業務効率化に取り組んできました。

ダイセルが長年蓄積してきた設備保全データや関連法規・規格を学習させた生成AIとRAGを使い、工事仕様書や工事手順書といったドキュメントの作成・チェックを支援します。

この取り組みによって単に作業負荷を減らすだけでなく、技能伝承の高度化、高速化も同時に期待できるのが大きなメリットです。

▼化学プラントの設備保全事例はこちら
エムニとダイセルが生成AIで化学プラントの設備保全業務を効率化するプロジェクトを開始

設計：図面の読み取り・整合性確認やFMEAの下書きをAIで担う

設計の現場には、図面の読み取りや突き合わせ、リスクの洗い出しなど、時間のかかる手作業が多く残っています。

そこで回路図やCAD図面を電子化し、図面どうしの整合性チェックや見積もりの下書きを任せれば、担当者は最終確認に集中できます。

実際にエムニは、回路図の接続関係を理解し、検索から自動編集までを支援するAIエージェントを開発しています。

これにより図面まわりの調査・修正業務を、より効率的に進められる形を目指しています。

さらに設計変更時のFMEA（故障モード影響解析）やDRBFMも、過去の資料をAIが参照してたたき台を作れば、リスクの抜け漏れを抑えながら工数の削減が可能です。

サンケイマニュファテックとは、FMEAやFTAを支えるAIアシスタントの開発に取り組んできました。

AIの活用によって個々の部品の最適化に加え部品同士の組み合わせや関係性を把握しやすくなり、さらなる品質向上が期待できます。

▼技能伝承・FMEA/FTAのAI活用事例はこちら
熟練技術の継承に向けた生成AI活用

研究開発：過去の研究データと論文をAIで再活用し、材料開発を加速する

研究開発では、過去の実験データや論文に、貴重な知見が数多く眠っています。

ただ、WordやExcelに形式がばらばらのまま保存され、後から使いにくいことが少なくありません。

生成AIを使えば、こうした乱雑なデータや外国語の論文からも、必要な物性値や根拠を読み取って再活用しやすくなります。

エムニは、住友電気工業とマテリアルズインフォマティクスへの生成AI活用に取り組み、論文からのデータ抽出などに取り組んできました。

研究者が手作業で読み解いていた頃と比べ、大幅に速くなったという声も届いています。

従来の技術と比べ、生成AIは数値以外の根拠などの情報も検索できる点が便利です。過去の資産を使える形に整えることが、材料開発を加速する土台になります。

▼研究開発でのMI×生成AI活用事例はこちら
製造業R&Dを変える生成AI・MI活用

知財：先行技術調査・侵害判定・特許翻訳をAIで効率化する

知財の業務は、膨大な特許を一件ずつ読み込む工数の重さが課題です。

生成AIを使うことで、検索式づくりから母集団のスクリーニング、クレームの対比、外国特許の翻訳まで、幅広く効率化できます。

エムニのAI特許ロケットは各特許の全文をAIが精査し、分析します。

外注すると数週間かかる特許分析を、99.9%低いコストで数時間のうちに実施できるのが強みです。

特許特有の言い回しに対応した翻訳特化型のLLMを、機密を守れるオンプレミス環境で開発してきました。

調べる・読む・訳すという重い工程をAIが引き受ければ、担当者は権利化や戦略の検討に時間を使えます。

▼AIによる特許調査の効率化について詳しく知りたい方はこちら
AIで特許調査のコストを1000分の1に｜活用戦略を詳しく解説

システム企画：散らばった社内データをAIで使える形にし、基幹システムへつなぐ

社内には、マニュアルや帳票、過去の記録といったデータが部署ごとに散らばっています。

そのままではAIが活用しにくく、必要な情報を探すだけで時間がかかりがちです。

生成AIとRAG（社内の情報を検索し、その内容をもとに回答する仕組み）を活用することで、散らばった社内文書から答えを返せるようになり、問い合わせ対応の負担を減らせます。

エステーとは、社内向けの生成AI環境『STAiBLE』にRAGを追加し、社内の問い合わせをユーザー自身で解決しやすくする取り組みを進めました。

さらに、PoC（試作による効果検証）で作ったAIを工場の基幹システムへ連携させれば、現場の運用に無理なく組み込めます。

散らばった情報を使える形に整え、既存の仕組みへつなぐことが、システム企画の役割になります。

▼社内向けのRAG活用の取り組みについてはこちら
生成AIワークショップとRAG実装への軌跡｜株式会社エムニ

▼AIによるデータ分析について詳しく知りたい方はこちら
「AI x データ分析」で経営戦略の精度を向上・経験と勘からの脱却

DX推進・経営企画：全社のAIリテラシーを底上げし、投資対効果を見極めて広げる

AIの効果を全社に広げるには、ツールを入れるだけでは足りません。

使う人のリテラシーが伴わなければ、せっかくの環境も使われないまま終わってしまいます。

ハンズオン研修やワークショップで現場の使い方を底上げし、投資対効果を見極めながら対象を広げることが、DX推進や経営企画の役割です。

エステーとは、ワークショップで現場の課題とユースケースを洗い出し、取り組みやすさとインパクトからテーマを選ぶ進め方をとりました。

小さく試して効果を確かめ、うまくいった形を横へ広げることが、定着への近道になります。

工場のAI自動化を成功させる進め方｜小さく始めて現場に定着させる

AIによる工場の自動化は、いきなり全社へ広げるより、小さく始めて育てるほうがうまくいきます。

目的を絞り、実現性を確かめ、現場に定着させるという順序が、失敗を避ける近道です。

3つのステップで見ていきます。

目的と対象を絞り、負担の大きい工程から小さく始める

最初につまずきやすいのが、目的があいまいなまま導入を進めてしまうことです。

「AIを入れること」が目的になると、効果を測れずに立ち消えになりがちです。

まずは負担の大きい工程を1つ選び、何をどう改善したいのかという目的を具体的に決めることが出発点になります。

対象を絞れば、必要なデータもそろえやすく、効果も見えやすくなります。

無料の高速デモとPoCで、投資判断の前に実現性を確かめる

AIの投資は、効果が読みにくく、判断に踏み切りにくいのが実情です。

そこで有効なのが、実際に動くデモやPoCで、投資を決める前に実現性を確かめる進め方です。

エムニは、無料の高速デモで手元に動くプロトタイプを用意し、精度や効果を見てから判断できるようにしています。

製造業で80社・180プロジェクトを超える支援を重ねてきた経験も、こうした進め方を支えています。

紙の上の提案ではなく動く形で確かめられれば、社内の合意も進めやすくなります。

現場と一緒に運用へ定着させ、段階的に広げる

デモやPoCで効果を確かめたら、本番の運用へ移し、現場に定着させる段階に入ります。

新しい仕組みは、現場の理解がなければ使われずに終わってしまいます。

操作のハンズオンや現場との対話を重ねて定着を支え、うまくいった形を少しずつ横へ広げることが、成果を全体へつなげる鍵になります。

一度にすべてを変えようとせず、段階的に育てる姿勢が、AIによる自動化を根づかせます。

▼DX推進の進め方について詳しく知りたい方はこちら
製造業DXを成功させるための5ステップを解説

AIによる工場の自動化は、部署ごとの小さな一歩から全体最適へ

AIによる工場の自動化は、ロボットやセンサーによる作業の置き換えにとどまりません。

異常の検知から原因の特定、対処の判断まで踏み込み、生産や保全だけでなく、設計・研究開発・知財・システム企画といった各部署の業務にも効いてきます。

人手不足やコスト、サプライチェーンの変動という課題を抱える製造現場にとって、AIは変化に対応するための土台になりつつあります。

ただし、いきなり全社へ広げようとすると、目的があいまいになり立ち消えになりがちです。

まず取り組むべきは、自部署の負担の大きい工程を1つ選び、小さく始めることです。

無料のデモやPoCで実現性を確かめ、現場に定着させながら広げていけば、部署ごとの小さな一歩が、やがて工場全体の最適化につながります。

もし、自社のどの部署・工程からAIによる自動化を始めるべきか判断がつかない場合は、ぜひエムニにご相談ください。

爆速のデモ開発で、手元で動く形から実現性を確かめられます。

エムニへの無料相談のご案内

エムニでは、製造業をはじめとする多様な業種に向けてAI導入の支援を行っており、100社以上の支援実績があります。

案件事例やエムニならではの強みが気になる方はぜひこちらの記事もお読みください。

開発パートナーを検討中の企業様へ

自社に最適なAI導入戦略や現場に定着させるまでの流れについて、疑問や不安をお持ちの方はぜひお気軽にご相談ください。