製造業におけるAI活用とは？導入が進まない理由と成功ポイントを事例付きで解説

製造業において、AI活用への高い関心とは対照的に、実際の現場では導入が進んでいないケースも少なくありません。そもそも何から始めればよいか分からないという声は、中小企業を中心に多くの現場で広く見られます。そこで、本記事では、AI導入が進まない理由から、具体的な活用事例、現場で無理なく進めるためのポイントを解説します。AI活用が進む大企業の事例17選付です。

製造現場でAI導入が進まない理由

製造業においてAI活用への期待は年々高まっています。しかし実際の現場では、AI導入はなかなか進んでいないのが実情です。これには、大きく分けて3つの理由があります。

経営層と現場のギャップが大きい

1つ目の理由は、多くの企業で見られるのが、経営層と現場の間にある「AIに対する認識のギャップ」です。経営者は漠然としたAIやDXの必要性を感じる一方で、現場側では具体的な課題意識まで落とし込めていないケースが見られます。代表的な意識のズレは以下の通りです。

	経営層の視点	現場の実態
AI導入の前提	AIを導入すれば業務は効率化できる	何を効率化すべきかわからない
データ活用	デジタル化・DXを推進したい	そもそも紙やエクセルでの管理が中心
業務プロセス	最新システム導入で標準化したい	慣れ親しんだ経験・勘を変えたくないシステム導入で失敗した実績がある
導入スピード	早期に成果を出したい	日常業務が優先で、対応する余裕がない
投資意識	将来のために必要な投資	活用方法の分からないムダな投資

AI導入の方針があっても、具体的なアクションへの落とし込みができないケースは少なくありません。

何から始めればいいかわからない

AI導入が進まないもう一つの大きな理由は、自社にとって何から取り組むべきか判断が難しいことです。AIの活用範囲は広いため、自社の課題に適した活用方法を見極めるのは容易ではありません。

また、情報として発信されている事例の多くは大企業が中心です。中小企業にとって現実的な進め方がイメージしにくい点も、AI導入のハードルを高めています。

紙・エクセル管理ではAIは活用できない

最も本質的な問題は、紙やエクセル管理の多い製造現場ではAI活用が難しい点です。

次のような現場では、AIへの入力情報が散在しており、データの活用が難しくなります。

• 作業日報は紙で記録
• 在庫は個別のエクセルで管理
• 工程情報も担当者ごとに分散

このように、前提となる情報の整理ができていない状態では、AI活用の検討を進めることは難しいといえます。

製造業でAIは何に使える？基本と活用イメージを解説

AI導入が進まない理由の一つは、AIそのものの理解が曖昧なまま検討されていることです。そこで、製造業におけるAIの基本的な考え方を整理します。

製造業でAIが注目される背景：人手不足・業務の複雑化

製造業でAIが注目されている最大の理由は、経験や勘だけでは現場運営が難しくなっているためです。背景には、人手不足、高齢化、多品種少量生産、短納期化などの変化があります。近年は、VUCA（不安定、不確実、複雑、曖昧）時代とも言われ、従来のやり方では対応が難しくなっています。

例えば、以下のような課題が挙げられます。

• 人手不足や高齢化による、技能継承の難しさ
• 多品種少量生産や短納期化による、生産管理の複雑化
• 属人的な判断による、業務運用の限界
• IoTやシステム導入による、データ蓄積の進展

こうした状況では、従来の経験・勘による判断に頼れないため、データを活用した意思決定が必要です。その中で、蓄積されたデータを分析・活用する手段として、AIへの関心が高まっています。

そもそもAIとは？データに基づく予測技術

AIとは「人工知能（Artificial Intelligence）」の略で、 蓄積されたデータをもとに予測や判断を行う技術を指します。製造業では、これまで人の経験や勘に頼っていた判断を、データに基づいて補助する役割を持ちます。

具体的には、以下のようなAIの活用イメージが挙げられます。

• 設備データから異常の兆候を検知する
• 過去の出荷実績から需要や生産量を予測する
• 品質データから不良の傾向を分析する

ただし、AIの判断は完璧なものではないため、人の判断を完全に置き換える技術とまでは言えません。

AIとDX・IoTとの違い

AIはあくまで業務の一部を支援・高度化する技術であり、製造現場全体の最適化を単独で実現できるものではありません。IoTが「データを集め」、AIが「分析・判断し」、DXが「業務を変える」関係にあります。設備保全を例に挙げると、その関係性は次のように説明できます。

• IoT：設備の稼働データをネットワーク経由で収集
• AI：収集したデータを分析して異常を検知
• DX：分析結果をもとに保全業務を見直し、予防保全へ移行

このように、AIは強力なツールですが、単独で機能するものではありません。IoTによるデータ収集やDXによる業務改革と組み合わさることで、初めて真価を発揮します。

製造業でAIを活用する4つのメリット

製造業においてAIを活用している企業は、2025年時点で24%、試験運用中も含めると38%となっています。（出典：経営コンサルティング大手デロイトトーマツ）

このように、製造業でもAI活用が進んでいる背景にある4つのメリットを紹介します。

生産性向上

AI活用の大きなメリットの一つは、生産性向上です。人が行っていた判断や分析の一部を効率化できるため、待ち時間や停止時間の削減につながります。アメリカの調査会社によると、生産性指標である製造スループットが20〜30%向上し、装置停止時間が50%削減できるとも言われます。

例えば、生産計画の調整や設備異常の早期検知により、ムダな待ち時間や停止時間を減らすことが可能になります。経験に依存していた判断をデータに置き換えることで、業務全体の効率化につながります。

品質の安定化

AIを品質管理に活用することで、品質ばらつきを抑えやすくなります。従来は検査員の経験・勘に依存していた判断であっても、AIによって高い再現性が得られます。

例えば、外観検査では、検査員ごとに「良品・不良品の判断基準」に差が出ることがあります。ある人は許容する微細なキズを、別の人は不良と判断してしまうといったケースです。キズの長さを規定したり、限度見本による傷の深さ等で、検査員ごとのばらつきを抑える取り組みも完璧とは言えません。しかし、AIではあらかじめ設定した基準に基づいて一貫した判定を行うことができます。

また、不良発生データを蓄積・分析することで、特定の設備×時間帯で不良が増えるといった傾向が把握できるケースもあります。原因特定や再発防止の取り組みが加速され、品質の安定化だけでなく、判断基準の明確化や継続的な改善にもつながります。

人手不足の解消

人手不足が深刻化する製造業において、AIの活用は現場の負担を減らします。特に、これまで人が対応していた確認作業の一部は、大幅な省力化を実現できます。

例えば、設備トラブルの兆候を見極めるには、定期的にデータを確認し、異常の有無を判断する必要があります。こうした作業をAIが代替することで、担当者は他の業務に時間を割けるようになります。

また、新人や経験の浅い作業者の場合、正常・異常の判断が難しい場面も珍しくありません。AIが過去データをもとに判断の目安を提示することで、熟練度の低い作業者でも適切に業務を進めることができます。

このようにAIは、人手そのものを減らすというよりも、限られた人員で定型業務を推進できることが大きなメリットです。

管理・間接コストの削減

AIの活用は、手戻りによるロスや確認作業といった管理・間接コストの削減にも繋がります。生産計画調整や不良の原因特定に至るまでの時間を短縮しやすくなるためです。

例えば、生産計画の調整に時間がかかる現場では、判断待ちなどで想定以上の工数が発生しているケースがあります。こうした調整を部分的にAIで補助すれば、業務滞留が減って作業が効率的に進みます。

また、品質トラブルや設備対応においても、原因の特定や判断に時間がかかるほど、対応コストは増加します。AIにより対応のスピードと精度が向上し、結果として間接的なコスト増加を抑えられます。

このようにAIは、直接的なコスト削減だけではなく、見える化しにくい間接コストの改善につながる技術といえます。

製造業でAI導入が失敗する典型パターン

AIには多くのメリットがある一方で、導入がうまくいかないケースも少なくありません。特に製造業では、経営層からのトップダウンで導入が進んだものの、期待した効果が得られないケースが見られます。ここでは、代表的な失敗パターンを整理します。

データ収集の基盤が整っていない

AI活用がうまくいかない最も大きな要因は、前提となるデータが整備されていないことです。

例えば、作業日報は紙、在庫はエクセル、設備データは個別管理、といった状態は、製造業でもよくある光景です。しかし、このようにデータが分散している状況では、AIがデータを認識することができません。

また、すべて電子データであったとしても、入力ルールが統一されていない場合も同様の問題に直面します。エクセルファイルの中で、同じ項目でも表記ゆれや抜け漏れが発生しているケースは意外と多いです。

整理されたデータが蓄積されていない状態では、AI導入による効果を得ることは困難です。

AIシステムは高額になりやすい

AI導入においては、想定以上にコストが膨らむケースも少なくありません。

急速な技術進歩によって、一般的な生成AIは安価に使用できるようになりました。しかし、製造現場で使えるAIシステムは、初期費用だけでなく、運用や保守にもコストがかかります。また、試験導入段階ではうまくいっても、本番環境向けに追加開発が必要になり、費用が増加することも少なくありません。

結果として、限られた業務にしか使えず、全社展開が難しいシステムとなってしまう場合もあります。

費用対効果が見えない

AI導入が進みにくい理由として、導入費用に見合った効果が見えにくい点も挙げられます。

一般的な現場改善では、改善前に期待できる効果を比較的算出しやすく、投資判断も行いやすい傾向があります。一方でAIは、管理業務や間接業務の効率化が中心となり、その影響を定量的に把握することは一般的に困難です。

また、AI活用は試行錯誤を重ねながら精度を高めていくケースが多く、短期間で明確な成果が出るとは限りません。そのため、導入効果を事前に具体的な数値として見積もることが難しくなります。

このようにAIは、あらかじめ成功要件を明確に定義しにくいため、結果として投資判断が困難です。その結果、取り組み途中で中断せざるを得ない現場も散見されます。

製造業におけるAI導入の成否は、事前準備で決まる

ここまで見てきたように、AI導入の成否は技術そのものではなく、事前の準備に大きく左右されます。特に製造業でAIを活用するためには、現場の業務フローや体系的なデータ蓄積に関する体制整備が欠かせません。

ここでは、AI活用に向けて本当に必要となる3つのポイントを整理します。

属人化された業務の記録

AIを活用するためには、属人化された業務の内容を記録し、後から参照できる状態にしておくことが前提となります。

例えば、設備トラブル発生時では「この設備はまずここを確認する」といった属人的な暗黙知に依存するケースがあります。さらに、初動対応やその結果を記録していない場合、ノウハウがデータとして蓄積されません。その結果、類似の不具合に対して、AIによる提案精度が大きく低下します。

まずは、トラブル対応も含めた業務内容を整理し、暗黙知やその対処方法を記録として残す仕組み作りを行います。AI活用に向けた土台づくりとして、こうした記録の積み重ねが不可欠です。

デジタルデータの蓄積

AIを活用するためには、データがデジタル形式で蓄積されている必要があります。

例えば、作業日報が紙帳票の場合、AIを活用して過去の記録を分析することができません。また、紙から手入力でデータ化する場合も、入力の手間やミスが発生しやすく、継続的な運用が負担になります。

このような状況の改善には、日々の業務データを無理なくデジタル化することが重要です。AIは「デジタルデータが蓄積されていること」を前提とした技術であり、アナログデータでは活用が進みません。

生産・在庫データの一元管理

データが分散している状態は、AI活用における大きな障壁となります。特に、製造現場を抱える製造業では、次の表のように種類ごとに情報がバラバラに管理されている状況も珍しくありません。

■製造業のデータがバラバラに管理されている一例

記録の種類	管理方法
生産実績	社内システム
仕掛品・製品の在庫	エクセル
工程ごとの作業実績	現場ごとの管理帳票

このように一元管理されていない状態では、AIによる予測・最適化を行っても十分な精度が得られません。ある工程の遅れがどの品目の在庫不足につながるのか、まで予測することは困難です。

AIによる業務効率化を進めるためには、生産・在庫・作業実績に関わるデータを一元的に管理することがカギとなります。データがつながることで、より精度の高い予測や、現場の状況を踏まえた判断が可能になります。

AI活用の土台となる「生産管理システム」の重要性

AI活用の基盤として重要になるのが、生産や在庫といった基幹データを一体的に管理できる「生産管理システム」です。

AI活用には、デジタル化やデータの一元管理といった土台が欠かせません。これらを現場で無理なく運用するためには、システム上での一元管理が望ましいといえます。

エクセル管理の限界

エクセルによる管理は柔軟で導入しやすい一方で、データ活用の観点では限界を迎えやすいというデメリットもあります。

例えば、ファイルが担当者ごとに分散し、最新情報を判別しにくくなるケースがあります。また、入力ルールの違いによってデータの形式が揃わず、集計や分析のために膨大な手間がかかることも少なくありません。

こうした状態では、データは存在していても、AIによる分析や予測に活かすことは難しくなります。

クラウド化によるデータ活用加速

エクセル管理で生じる課題を解決する手段としては、生産管理システムのクラウド化が有効です。

クラウド上でデータを一元管理することで、入力ルールの統一やリアルタイムでの情報共有が可能になります。これにより、日々の業務データがそのまま分析可能な形で蓄積されていきます。

AI活用は特別な取り組みではなく、こうした日常データの蓄積の延長線上にあります。

なぜ生産管理システムがAI活用の前提になるのか

生産管理システムは、多くの担当者が同時に利用しながら一元的にデータ蓄積できる仕組みであり、AI活用のベースとなります。AI活用には、日常業務の中で発生するデータを安定して蓄積できる環境が欠かせません。

クラウド型のファイル共有（Google スプレッドシートなど）でも一定のデータ蓄積は可能ですが、同時アクセス数やファイルサイズに制約があります。また、他の担当者による更新と競合して正しく反映されなかったり、入力ミスでデータの整合性が保てなくなることもあります。このような状態では、データの信頼性が低く、AIによる分析や予測に活用することは難しくなります。

生産管理システムは、複数人での同時利用を前提に設計されている点も強みの一つです。AI活用の土台となる安定したデータ基盤を提供します。

「SmartF」で実現するAI活用の基盤づくり

AI活用に向けた第一歩を進めたいけれど、大掛かりなシステム導入は難しいといった声も少なくありません。そこで有効なのが、生産管理・在庫管理を中心に、スモールスタートできるクラウド型の生産管理システム「SmartF」です。

AI活用準備①：ムリなく実績データを記録・収集

SmartFでは、生産実績や在庫情報といった日常業務のデータを、ムリなく整理された形で記録・蓄積することができます。

現場の工程進捗や在庫情報は、バーコード管理やタブレット入力を活用して、手軽かつ正確にデータ化できます。これにより現場の負担を抑えながら、精度の高いデータ収集を実現可能です。

このように、無理なく継続できる形でデータを蓄積できることが、AI活用に向けた第一歩となります。

AI活用準備②：スモールスタートでシステムを小さく始める

SmartFは、初期費用を抑えて始められるクラウド型生産管理システムです。トライアル運用や、必要な機能から段階導入もできるため、大きな初期投資を伴わずにスモールスタートが可能です。

AIやシステム導入に対して、初期コストが高い、失敗できないといった不安を感じる現場も少なくありません。まずは一部の業務から運用を開始し、効果を確認しながら少しずつ適用範囲を広げられます。

このように、導入リスクを抑えつつ小さく始めて着実に運用定着へ導くことが、結果的にAI活用への近道となります。

AI活用準備③：運用が定着したら、AI活用に向けて現場データを一元管理

運用が定着し、データが蓄積されてきた段階では、情報の一元管理によってAI活用に向けた事前準備が整います。

SmartFでは、週1回のアップデートで機能が進化し続けています。AI機能の開発も進んでおり、実装時には蓄積されたデータをスムーズに活用することも可能になります。

AI導入の一歩手前：データ化で現場が変わった成功事例

生産管理システムの導入により、AI活用準備が大きく進展した企業様の事例を紹介します。

事例①：脱エクセル化、情報精度アップとリアルタイム化を同時に実現

従来、エクセル管理を行っていた成型品業界の企業様では、情報の正確性や共有スピードに限界がありました。しかし、生産管理システムSmartFの導入により、入力ルールを統一し、個別管理していたデータも一元化しました。

その結果、在庫や生産状況をリアルタイムで把握できるようになり、情報の精度が向上。確認や修正にかかる手間も削減され、現場の判断スピードが大きく改善されました。

さらに入力ミスや更新漏れ、ファイルの分散といった課題に対しても、バーコード管理によってミスを撲滅。このように、エクセル管理からの脱却により、業務全体が大きく効率化しました。

こうして少ない手間で高い情報精度のデータも蓄積されるようになり、AI活用に向けた基盤が整いました。

導入事例：手書き・エクセル入力を排除し、迅速な生産調整で生産性向上

事例②：数千万円の既存システムから置き換えで、在庫・発注情報を一元管理

高額な基幹システムを導入したものの、アナログ管理の併用から脱却できず悩んでいた金属加工業界の企業様の事例です。在庫・発注情報が分散しており、現場での使い勝手にも課題がありました。

そこで、生産管理システム「SmartF」へ切り替えることで、在庫と発注情報を一元的に管理できる体制を構築。必要な情報を現場ですぐに確認できるようになり、発注ミスや在庫の過不足が激減しました。

システム導入による効果が得られていない状況から、運用の見直しにより実効性を大幅に改善した事例です。AI活用の前準備には、多機能で高額なシステムは必須ではありません。現場で無理なく活用でき、浸透しやすい低コストのシステムを選ぶことがAI活用の近道です。

導入事例：既存システムで実現できなかった手書き・手入力をシステム化

製造業事例①：生産管理・在庫管理でのAI活用

生産管理や在庫管理の領域では、AIの活用によって「需要の予測精度向上」と「全体最適化」が進んでいます。特に、データ蓄積が進んだ大企業において、需要予測と生産計画を連動させ、在庫・生産のズレを減らす用途が中心です。

AI需要予測

AIを活用した需要予測では、販売実績だけでなく、天候や市場動向などの外部要因も含めて学習し、将来の需要を推定します。

こうしたAI予測を在庫管理や生産計画に反映させ、サプライチェーン全体の最適化を図る手法が経済産業省により示されています。

ただし、AIの予測精度は100％にはならないため、AIの結果を前提に人が意思決定を補完する運用が前提となっています。

参考資料：『AIガイドブック』（経済産業省）

生産計画のAI立案

AIは、生産計画とエネルギー計画を統合し、工場全体の最適化にも活用されています。

日立製作所では、生産計画とエネルギー供給を同時に最適化する仕組みを開発しました。生産量とエネルギー消費の蓄積データをAIに学習させ、自動的に最適計画を立案するものです。

これにより、従来は部門ごとに作成されていた計画を統合し、生産効率向上とCO₂排出削減を同時に実現しています。

参考資料：『次世代エネルギー戦略で進化する製造プロセス』（経済産業省・日立製作所）

在庫管理のAI活用

在庫管理では、AIとセンサー技術の組み合わせによって精度向上とリアルタイム化が進んでいます。

欧州の研究プロジェクトでは、部品や資材の位置・数量をAIで自動取得し、リアルタイムで反映する仕組みを構築しました。これにより、手作業に依存した在庫管理と比べて、在庫誤差を減らし、供給管理の効率化が可能になります。

このように、在庫の見える化は、AI活用の中でも比較的導入効果が出やすい領域です。

参考資料：”Automated AI-based inventory management for logistics”（欧州委員会）

製造業事例②：製造工程でのAI活用

製造工程では、AIは主に「判断の自動化」と「異常の早期検知」に活用されています。属人的な判断を減らし、安定した運用を実現することが目的です。

機械加工プロセスのAI自動化

AIは、加工プログラム作成を自動化する領域でも活用されています。

日系テック企業のARUM社では、熟練技術者が約16時間かけていた加工プログラム作成を、約15分で完了した事例もあります。これ以外にも、加工コストの約50％を占めるプログラミングコストの合理化も実現しています。

熟練者に依存していた工程を、AIで再現・代替できる点が大きなメリットです。

参考資料：”AI in Manufacturing: New Japanese Software Takes on Skilled Work with High Efficiency”（日本政府）

化学プロセスのAI異常検知

化学プロセスでは、AIによる異常検知が研究・実用化されています。

温度・圧力・濃度などの運転データをAIが学習し、正常状態との僅かな違いを異常として検知する技術が研究されています。これにより、従来は発見が難しかった初期異常を把握することが可能になります。

不良が顕在化する前の検知技術ですが、異常データの不足や解析モデルの解釈など、実装に向けた運用設計に課題を抱えています。

参考資料：“Customizable AI-based in-line process monitoring platform for achieving zero-defect manufacturing in the PV industry”（欧州委員会）

設備のAI予知保全

AIは、設備の異常兆候を事前に検知し、最適なタイミングで保全を行う「予知保全」に活用されています。

センサーデータ（電流・電圧など）をAIが分析し、故障の兆候を検知することで、突発的な設備停止を減らした事例があります。

参考資料：”Predictive maintenance platform for industrial assets based on AI and IoT”（欧州委員会）

設備のAI寿命予測

中長期目線では、設備の残存寿命の予測にもAIは活用されています。

設備のセンサーログや保守履歴など、蓄積データをAIが統合して劣化状態を解析します。これにより、数ヶ月〜数年単位での故障時期を予測することが可能になります。これにより、保全計画や交換部品の在庫管理・調達の最適化が実現します。

参考事例：”PROGnostics based Reliability Analysis for Maintenance Scheduling”（欧州委員会）

製造業事例③：品質管理でのAI活用

品質管理分野では、「検査の自動化」と「工程全体の品質把握」の両面でAIが活用され、改善が進んでいます。

従来は検査工程で不良を見つけることが中心でした。しかし、AI技術の進歩により、工程全体のデータを統合し、不良の発生自体を抑える方向へと変化しています。

外観検査のAI自動化

AIは、外観検査のばらつきをなくし、品質の安定化に寄与します。

日本エー・エム・シー社では、画像認識AIとロボットを活用し、従来は熟練工の目視に依存していた検査工程を自動化しました。これにより、技能のデータ化と省人化を同時に実現しています。品質判断の属人性を排除できる点が最大の効果です。

参考事例：『産業ロボット×画像認識AIでバリ取り・バリ検査の自動化』（中小企業庁）

工程横断の品質データAI管理

AIは外観検査のような単一工程だけでなく、製造工程全体の品質管理にも活用されています。

米国の研究機関では、製造工程を横断してデータを統合し、AIで品質を監視する取り組みが進められています。例えば、各工程の検査値が許容範囲内でも、誤差が蓄積することで最終品質に影響するケースも少なくありません。このため、個別工程だけではなく、工程全体の統合的な把握が重要とされています。

設備状態、品質データ、人の作業状況など多様なデジタルデータさえあれば、AIが統合的に分析することは可能です。その一方で、データや分析結果の信頼性、製品安全性の保証が課題となります。そのため、実運用前に検証できる環境や標準化の整備が重要とされています。

参考事例：“NIST Explores AI-Enhanced Monitoring in Manufacturing Processes”（米国立標準技術研究所）

製造業事例④：安全管理でのAI活用

製造現場の安全管理分野でも、AIの活用が進んでいます。「異常の検知」と「リスクの予測」を行い、事故を未然に防ぐ取り組みに応用されています。

従来の安全対策は目視や経験に依存していましたが、データと画像解析によって継続的に監視できる点が特徴です。

建物のAI異常検知

AIを画像解析に活用すれば、構造物の損傷や異常を自動検知できます。

現場で画像を撮影し、AIに解析させます。これにより、従来は目視に頼っていた安全点検を効率化し、異常の見落としも防ぐことが可能になります。

参考事例：”Canon Solution Report”（キヤノン）

製造ラインの労災リスクAI評価

製造現場では、AIによる危険行動の検知も進んでいます。

現場カメラ映像を常時監視しながら、AIによる解析を継続的に行い、危険エリアへの侵入や設備への接近を検知します。危険と判断された場合には、警報や設備停止まで連動させ、労災リスクを未然に防止します。

参考事例：『製造ラインの“挟まれ・巻き込まれ・衝突”をAIカメラで未然防止』（JR西日本）

製造業事例⑤：廃棄物低減でのAI活用

製造業では、AIを活用して廃棄物を削減し、コストと環境負荷の両方を抑える取り組みが進んでいます。

フードロス低減のためのAI分析

スイス食品大手・ネスレ社の事例では、AIが食品廃棄の状況をリアルタイムで分析し、余剰食品の再分配を実施しました。その結果、2週間で食品廃棄を87％削減し、最大700トンの食品削減とCO₂削減、約1400万ポンドのコスト削減効果が見込まれています。

 AIはコスト削減だけでなく、環境負荷低減にも寄与します。

参考事例：“AI tool trial could save equivalent of 1.5m meals in food waste”（ネスレ）

製造業事例⑥：製品開発でのAI活用

製品開発では、AIの活用によって「試作回数の削減」と「設計スピードの向上」が進んでいます。

材料のAI探索

AIは材料データを解析し、最適な候補を絞り込むことができ、材料開発の試作回数を削減可能です。これにより、開発期間を20分の1に短縮される可能性が示されています。

材料費用・設備に関するコストダウンも実現可能で、材料開発におけるブレイクスルーとして期待されています。

参考事例：『産総研におけるマテリアルDXの取り組み』（産業総合技術研究所）

材料配合のAI設計

複合材料の設計では、AIにより配合条件と性能の関係を予測できます。

母材、添加剤、充填剤などを組み合わせる複合材料において、配合条件・加工条件・特性の関係をAIで予測します。複雑な材料設計の最適解を効率的に導き出すと言われています。

参考事例：『複数のAIを活用し、複雑な材料データからさまざまな機能を予測する技術を開発』（NEDO：新エネルギ・産業技術総合開発機構）

機械設計・構造最適化

AIは、機械・構造の設計案を自動生成することも可能です。

NASAでは、宇宙機器を開発する製造分野において、AIを活用した部品設計を行っている。エンジニアが荷重や接続位置などの設計条件を入力すると、多数の設計候補が自動生成され、最適な構造部品が導出されます。これにより、軽量かつ高強度の部品設計が実現しました。

参考事例：“NASA Turns to AI to Design Mission Hardware”（NASA：アメリカ航空宇宙局）

半導体回路のAI設計

複雑な半導体製品の回路設計の効率化にもAIは大きく貢献しています。

GPUなどの高度な半導体製品において、回路設計や電力解析をAIで高速処理し、短期間で性能最適化を行っています。技術進歩とともに複雑化が加速する中で、従来より短期間で性能や電力効率を最適化したGPUの開発を実現しています。

参考事例：“Cadence, NVIDIA Upgrade Pre-Silicon Power Modeling for Big AI Chips”

CAE解析のAI活用

CAE解析は製造業の設計開発に欠かせませんが、その中でもAI活用による大胆な効率化が進んでいます。

CAE解析では、計算時間がボトルネックとなっており、設計検討のスピードが課題となっている。そこで、膨大なCAE解析結果や実験データをAIに学習させ、製品形状から性能を高速に予測する手法が提案されています。

これにより、設計評価の加速により設計効率と生産性の向上が進むことが期待されます。

参考事例：『CAE×AIシミュレーション』（トヨタシステムズ）

22種類の生産管理システムをランキングで比較

初期費用相場や選び方のポイントをチェック

生産管理システムをそれぞれの特徴や初期費用相場などで比較したい場合は、「生産管理システムランキング」も是非ご覧ください。生産管理システムは、自社の製品・生産方式・企業規模などに適したものを導入しないと、得られるメリットが限定されてしまいます。事前適合性チェックや生産管理システムを選ぶ前に押さえておきたいポイントも解説していますので、製品選びの参考にしてみてください。

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