製造業でのAIの活用事例とは？AIの重要性や導入のメリット・デメリット、今後の展望についても解説
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モノづくり大国である日本において、製造業は日本の根幹を担う産業と言っても過言ではありません。しかし、現状日本の製造業は決して順調とは言えない状況にあります。その状況を打開するために期待されているのがAIの活用です。
本記事では製造業でのAIに着目し、現状の課題や導入のメリット・デメリット、活用事例の話題などを解説していきます。
AIを導入する製造業が抱える課題
最初に製造業が現状抱えている問題点などをご紹介していきます。
人材面での課題
日本の製造業は多数の中小企業が支えている状況にあり、一部の大企業が中小企業を下請けとして活用しているような関係性にあります。そんな中小企業は昔ながらの会社が多く、従業員の多くは長年働き続けている人が珍しくありません。
その一方で少子高齢化の影響で、なかなか後継者がいなかったり、熟練の技を受け継ぐ職人が出てこなかったりしている状態です。慢性的な人手不足の影響が長らく続いているのが今の製造業の現状です。
今後従業員はさらに高齢化が進行し、新しい技術の導入が進みにくい傾向にあります。かといって、昔ながらの技術、正確無比な職人技が今の日本を支えているのも事実です。この状況をいかに打開できるかが今の経営者の腕にかかっている部分です。
海外との競争激化
ここ20年は人件費の安い海外に工場が移され、日本の町工場から仕事が減っていくような状態にありました。その動きは最近になって収まりつつあるものの、それでも海外との競争は今も激化の状態にあります。
いかに海外との競争を勝ち抜くかも今の日本の製造業が抱える課題です。人件費が安いところに仕事が流れる時代から、いかに付加価値をつけていいものを提供できるかに変わろうとしています。日本は日本でようやく物価が上がり始め、状況は変わっています。海外との競争を勝ち抜くためにも、色々とやらないといけないことがあると言えるでしょう。
製造業が導入する際にAIに求めるべき重要なポイント
ここからは製造業が導入する際にAIに求めるべき重要なポイントについてご紹介していきます。
製造業が抱える課題を解決するかどうか
製造業がなぜAIを導入するかといえば、それは今抱えている課題・問題点を解消したいからです。とにかくAIを導入すればいいというものではなく、効果的に導入をしなければ、結果的には無駄に終わってしまいます。
要するにAIの導入で満足してしまう状態はあまり健全とは言えないのです。そのため、今後導入するAIが現状の課題を克服してくれるような物かどうかを見極めることが重要になります。
AIを扱う人材はいるかどうか
製造業でAIを導入する際にはAIを扱う人材をいかに確保するか、自前で育てられるかがポイントになります。現状では製造業に限らず、いわゆるデジタル人材は不足気味で、人材確保に一苦労している会社も少なくありません。
外部からデジタル人材を工面するか、もしくは社内教育を行ってデジタル人材を育てるかをしない限り、デジタル人材を確保するのは大変です。一方で経営的な体力があるところは、後先を考えて人材への投資ができる一方、中小企業やベンチャー企業だとなかなかそこまで手が回らない現状もあります。
導入するのはいいけれど、誰が運用し、どのように計画を立てていくのかも運用においてはとても大事な要素となるでしょう。
製造業がAIを導入するメリット
ここからは製造業がAIを導入することでのメリットについて解説していきます。
作業が効率化する
製造業でAIを導入することで得られるメリットの1つに作業が効率化することが挙げられます。今まで人力で行い、時間をかけて行われてきたことをAIの導入で効率的かつ合理的に行うことができるのです。
人間が本来行う必要がないような、シンプルな作業をAIに任せて、人間はクオリティ、技術力向上に努めることでより価値を高めることも可能です。作業の効率化は単に効率化だけでなく、適材適所な人材の配置、それに伴う価値の向上にもつながります。
次世代に技術が伝わる
製造業、特に中小企業の課題は、今武器として機能している職人の熟練技をいかに次世代につなげていくかです。次世代に熟練技をつなげるためには、まず今現在の職人が抱える熟練技をAIが徹底的に分析することです。
この分析によって、技を持つ職人がどのように技を習得したか、どの部分が新人とベテランとで違うのかをチェックすることができます。データとして可視化され、より具体的に技をチェックできることは、「背中を見て育て」など一から十まで教えることを毛嫌いする傾向にあった職人気質な環境においてかなり画期的なことです。
クオリティが一定で保たれやすくなる
人にはないAIの特性は「疲れない」点にあります。人間はどうしても疲れるので、時間帯などによってはクオリティにバラつきが出てしまい、それは避けられないことです。しかし、AIはどれだけ稼働しても疲れることはありません。すると、事前に設定したクオリティをいつまでも保ち続けることが可能です。
クオリティが一定で保たれるということはそれだけ品質管理もしやすくなり、後で問題が生じる事態を避けられるでしょう。ヒューマンエラーを気にしなくても済むので、無用なトラブル、損害を避けられる点でも導入するメリットは大きいと言えるでしょう。
製造業がAIを導入するデメリット
次にご紹介するのは製造業がAIを導入するデメリットについてです。
コストの問題
AIを導入する場面においてデメリットとなり得るのがコストです。導入時はもちろんのこと、AIを維持するのにもコストはかかります。コストに見合う結果を残せるかどうかが課題となるでしょう。
特に中小企業がAIを導入する際、コスト面で断念するケースも考えられます。そのため、AIを導入する際には国や自治体が用意する補助金や助成金の活用が求められますが、活用を目指すにも準備が必要です。このあたりの準備を進めるためにもAI導入に向けた計画が必要になります。
即効性があるわけではない
新たなテクノロジーを導入する際に即効性を求めたくなりますが、即効性があるとは限らないのがなかなか難しい点です。結局導入当初はAIを運用する人材を正しく配置できるわけではないので、最初のうちは色々な無駄が生じることもあります。
またAI導入時に従業員が難色を示す可能性があるため、難色を示さないよう事前に計画を伝えることも大事です。そして、即効性がなかったとしても、着実に成果が出るまでいかに我慢できるかも求められます。裏を返せば、業績的に非常に厳しい場面において起死回生の一手としてAIを導入するにはギャンブルが過ぎると言えるでしょう。
製造業がAIを導入した後の展望
AIには様々なものがあり、近年注目されているものに生成AIがあります。この生成AIは製造業でも幅広く導入されており、業務の効率化に活用されていますが、今後生成AIに対して、思ったような成果が出ないために導入を後悔する動きが出てくるのではないかと言われています。
それだけAIに対する可能性を高く評価しているからで、即効性を求めている部分があるためです。製造業にとってAIでやれることはたくさんあるからこそ、無計画で導入することで思ったような成果が出ないと計算外で困ってしまうケースは今後多く見られるでしょう。
製造業に限ったことではありませんが、いかに計画的にAIを導入し、思ったような成果を素早く出せるかが命運を握ると言えるでしょう。AIを導入してからの青写真をより現実的に映し出せるか否かが重要となります。
製造業におけるAIの活用事例
製造業で実際にAIを活用しているケースがいくつかありますが、ここでは代表的な事例をご紹介します。
AIでベテランを再現する
ある会社では、これまでにベテランの職人たちが残してきたノウハウや考え方について、データにまとめてAIに学習させることで、AIを「ベテランの職人」的に扱い、AIに陣頭指揮を執るような形にしています。
結果的にベテランの職人が直感的に感じていたことをAIが体現するようになり、効率化や合理化につながっています。今まで可視化しにくかった技術の再現にもつながっていると言えます。AIがベテランの職人的な働きをするようになれば、今後高齢になった職人や従業員が大量に辞めても損失を最大限カバーすることが可能となるでしょう。
AI-OCR
多くの企業で導入されているのがAI-OCRです。AI-OCRは品質管理に関する記録をとる際に手書きで行っていくことが多く、紙に記載した記録をデータにまとめるかが大事になります。手書きで書いたデータを人力でデータにするとなると、手間暇がかかるでしょう。
この手間暇をAI-OCRを活用することで大幅に削減することができます。伝票系はすべてAI-OCRを活用することですんなりとデータ化できるので、より正確によりスピーディに取り組めるようになっています。
まとめ
製造業に限らず、AIの導入はもはや避けられないものです。それくらいにAIの存在は業務の効率化には欠かせない存在であり、導入するかしないかで企業間の競争力に差がつくと言っても過言ではありません。それくらいにAIは重要な存在であり、製造業においては大きな差となるでしょう。
あとはいかにAIをうまく活用できるかにかかっており、今後は活用の仕方で差がつき始めるかもしれません。この差はデジタル人材をいかに育ててきたかの差とも言えるため、今からデジタル人材を育てるために計画を立てていくことが求められます。
さらに、今注目を集める生成AIリスキリングの第一歩を。生成AIパスポートとは？
生成AIパスポートは、一般社団法人生成AI活用普及協会（GUGA）が提供する、AI初心者のために誕生した、生成AIリスクを予防する資格試験です。AIを活用したコンテンツ生成の具体的な方法や事例に加え、企業のコンプライアンスに関わる個人情報保護、著作権侵害、商用利用可否といった注意点などを学ぶことができます。
⽣成AIの台頭により、AIはエンジニアやデータサイエンティストといった技術職の方々だけではなく誰もがAIを使えるようになりました。今、私たちがインターネットを当たり前に活用していることと同様に、誰もが生成AIを当たり前に活用する未来が訪れるでしょう。
そのような社会では、採用や取引の場面で、生成AIを安全に活用できる企業・人材であることが選ばれる前提条件になり「生成AIレベルの証明」が求められることが予測できます。生成AIパスポート試験に合格すると、合格証書が発行されるため、自身が生成AIを安全に活用するためのリテラシーを有する人材であることを、客観的な評価として可視化することが可能です。
ぜひあなたも生成AIレベルを証明し「生成AI人材」に仲間入りしましょう！
