日本の基幹産業である製造業は、今、大きな転換期を迎えています。少子高齢化による人手不足と熟練技術者の引退に伴う技術伝承問題、グローバル競争の激化によるコスト削減圧力、多品種少量生産へのシフトや製品のライフサイクルの短縮化による短納期化の要求、そして、環境問題への対応としての脱炭素化の推進など、製造業が直面する課題は山積しています。
これらの課題に対応するために、多くの製造業がデジタルトランスフォーメーション（DX）に取り組んでいます。IoT（モノのインターネット）、ビッグデータ、AI（人工知能）などのデジタル技術を活用して、製品開発の効率化、生産性の向上、品質管理の高度化、サプライチェーンの最適化などを目指しています。
そして、近年、製造業のDXをさらに加速させる技術として、「生成AI（Generative AI）」が大きな注目を集めています。生成AIとは、学習データに基づいて、テキスト、画像、音声、プログラムコードなど、様々なコンテンツを新たに生成するAI技術のことです。
従来のAIは、主にデータの分類や予測など、与えられたタスクをこなすことに特化していました。一方、生成AIは、人間が創造性を発揮するような領域、例えば、製品のデザイン案を作成したり、新しい材料の組み合わせを提案したり、熟練技術者のノウハウを文章化したり、といったことが可能であり、製造業のあらゆるプロセスに革新をもたらす可能性を秘めています。
生成AIを活用することで、製造業は、
などを実現し、競争優位性を確立することができます。
本記事では、製造業におけう生成AIの活用に焦点を当て、設計、開発、生産プロセスがどのように革新されるのか、具体的な活用事例を支えながら詳しく解説していきます。生成AIの導入を検討している製造業の皆様、生成AIの活用可能性について知りたい皆様にとって、有益な情報を提供できれば幸いです。
前章では、製造業を取り巻く環境変化と生成AI活用の重要性について述べました。ここでは、生成AIの基礎知識と、製造業で活用する具体的なメリットについて解説します。
生成AI（Generative AI）とは、学習済みのデータに基づいて、新しいコンテンツ（create）するAI（人工知能）のことです。従来のAIが、データの識別や分類、予測など、与えられたタスクを実行することに特化していたのに対し、生成AIは、人間が創造性を発揮するような領域で、新たなアウトプットを生み出すことができます。
生成AIは、大量のデータを学習することで、そのデータに含まれるパターンや特徴を把握します。そして、学習したパターンに基づいて、オリジナルのコンテンツを生成します。
生成AIが生成できるコンテンツは、
等、多岐にわたります。
生成AIは、製造業の様々な領域で活用でき、以下のようなメリットをもたらします。
| 生成AIの種類 | 説明 | 製造業での活用例 |
| 文章生成AI | テキストデータを生成するAI | 製品マニュアルの作成、技術レポートの作成、作業手順書の作成、技術文書の翻訳、顧客からの問い合わせ対応（チャットボット）、クレーム分析 |
| 画像生成AI | 画像データを生成するAI | 製品デザインの作成、外観検査の自動化、異常検知、不良品判定、AR/VRコンテンツの作成 |
| 動画生成AI | 動画データを生成するAI | 製品紹介動画の作成、作業手順の動画作成、教育・トレーニング用動画の作成、異常発生時の状況再現 |
| 3Dモデル生成AI | 3Dモデルデータを生成するAI | 製品設計の自動化、部品の設計、金型の設計、工場のレイアウト設計、製品シミュレーション |
| プログラムコード生成AI | プログラムコードを生成するAI | ロボット制御プログラムの作成、生産設備の制御プログラムの作成、シミュレーションプログラムの作成、ソフトウェア開発の効率化 |
| 音声生成AI | 音声データを生成するAI | 作業指示の音声ガイダンス、異常発生時のアラート音声、製品紹介のナレーション |
| その他 | 上記以外の生成AI（例：材料の特性を予測するAI、分子構造を生成するAIなど） | 新材料の開発、材料の組み合わせ最適化、製品の性能予測 |
前章では、生成AIの基礎知識と、製造業で活用するメリットについて解説しました。ここでは、生成AIが製造業の現場でどのように活用されているのか、具体的な事例を「設計・開発段階」「生産段階」「その他」の3つの段階に分けて紹介します。
生成AIは、製品の設計・開発プロセスを効率化し、期間を短縮するだけでなく、これまで人間だけでは思いつかなかったような、革新的な製品を生み出す可能性を秘めています。
生成AIは、生産プロセスの最適化、品質管理の高度化、作業支援など、製造現場の様々な課題解決に貢献します。
事例：
オムロンの事例：AIを活用した外観検査システムで、不良品の検出精度を向上。
トヨタ自動車の事例：AIを活用し、塗装の品質検査を自動化。
不良品の発生原因分析： 生成AIは、過去の製造データや検査データを分析し、不良品の発生原因を特定します。
不良品の発生予測： 生成AIは、過去の製造データや検査データを学習し、不良品の発生を予測します。
予知保全：
設備故障の予兆検知： 生成AIは、設備のセンサーデータや稼働データを分析し、故障の予兆を検知します。
事例：
三菱重工業の事例：AIを活用し、ガスタービンの故障予兆検知システムを開発。
ダイキン工業の事例：AIを活用し、空調設備の故障予兆検知サービスを提供。
メンテナンス計画の最適化： 生成AIは、設備の故障予測に基づいて、最適なメンテナンス計画を立案します。
作業手順書の自動生成： 生成AIは、製品の設計データや過去の作業記録などを基に、作業手順書を自動的に生成します。
AR/VRと連携した作業支援： 生成AIが作成した作業手順や注意事項を、AR（拡張現実）やVR（仮想現実）デバイスに表示することで、作業者を支援します。
事例：
PTCの事例：ARを活用した作業支援ソリューションを提供し、製造現場の効率化を支援
Microsoftの事例：HoloLens 2とDynamics 365 Guidesを活用し、作業員のトレーニングや作業支援
ロボット制御：
ロボットの動作プログラムの自動生成： 生成AIは、製品の設計データや作業内容に基づいて、ロボットの動作プログラムを自動的に生成します。
ロボットの動作最適化： 生成AIは、過去の作業データやシミュレーション結果を学習し、ロボットの動作を最適化します。
生成AIは、設計・開発、生産プロセス以外にも、製造業の様々な業務を支援します。
技術文書の作成・翻訳：
製品マニュアル、技術レポートの自動作成： 生成AIは、製品の仕様や機能、操作方法などを記述したマニュアルやレポートを自動的に作成します。
多言語対応： 生成AIは、技術文書を複数の言語に翻訳することができます。
技術伝承の支援：
熟練技術者のノウハウの可視化、共有： 生成AIは、熟練技術者の作業データ（映像、音声、センサーデータなど）を分析し、ノウハウを可視化・形式知化します。
サプライチェーン最適化：
需要予測： 生成AIは、過去の販売データや市場のトレンドなどを分析し、製品の需要を予測します。
在庫管理の最適化： 生成AIは、需要予測に基づいて、最適な在庫量を算出し、在庫管理を効率化します。
物流ルートの最適化： 生成AIは、配送ルートや輸送手段を最適化し、物流コストを削減します。
前章では、製造業における生成AIの具体的な活用事例を紹介しました。ここでは、生成AIを自社に導入する際のステップと、注意すべき点について解説します。
まずは、「なぜ生成AIを導入するのか？」「生成AIで何を解決したいのか？」 という導入目的を明確にすることが重要です。
解決したい課題： 人手不足、技術伝承問題、コスト削減、品質向上、納期短縮など、自社が抱える課題を具体的に洗い出します。
達成したい目標： 生成AIの導入によって、どのような目標を達成したいのかを具体的に設定します。（例：設計期間を20%短縮、不良品率を1%以下に削減、生産性を10%向上など）
KPIの設定： 目標達成度を測るためのKPI（重要業績評価指標）を設定します。
生成AIは、製造業の様々な領域で活用できますが、最初から全ての領域に導入するのではなく、優先順位をつけて段階的に導入することをおすすめします。
パイロットプロジェクトの実施： まずは、特定の部門や業務に限定して生成AIを導入し、効果を検証するパイロットプロジェクトを実施します。
成功事例の創出： パイロットプロジェクトで成功事例を作り、社内に展開していくことで、スムーズな導入が期待できます。
段階的な拡大： パイロットプロジェクトの成果を踏まえ、徐々に生成AIの活用範囲を広げていきます。
生成AIの性能は、学習データの質と量に大きく左右されます。生成AIを効果的に活用するためには、質の高いデータを十分に準備することが不可欠です。
データの収集： 社内に蓄積されている様々なデータ（設計データ、製造データ、検査データ、作業データ、技術文書など）を収集します。
データのクレンジング： 収集したデータから、不要なデータや誤ったデータを取り除き、データの品質を高めます。
データの前処理： 生成AIが学習しやすいように、データを適切な形式に変換します。（例：テキストデータの数値化、画像データの正規化など）
データのラベリング： 教師あり学習の場合には、データに正解ラベル（アノテーション）を付与します。
データ不足への対応： データが不足している場合には、データの水増し（Data Augmentation）や、転移学習などの技術を活用します。
生成AIには様々なツールやサービスが存在します。自社の目的や課題、予算、既存システムとの連携などを考慮し、最適なツールを選定することが重要です。
機能： 自社に必要な機能を備えているか（文章生成、画像生成、3Dモデル生成、プログラムコード生成など）
性能： 生成AIの精度や速度は十分か
使いやすさ： 操作性やインターフェースはわかりやすいか
価格： 導入費用、利用料金、保守費用などは予算に見合っているか
サポート体制： 導入支援、技術サポート、トレーニングなどが充実しているか
セキュリティ： データの暗号化、アクセス制御など、セキュリティ対策は十分か
既存システムとの連携： CAD、CAM、PLM、MES、ERPなどの既存システムと連携できるか
複数のツールを比較検討し、無料トライアルなどを活用して、実際に試してみることをおすすめします。
生成AIの導入・運用には、専門知識を持つ人材の確保や、組織体制の構築が必要です。
推進チームの設置： 生成AIの導入・運用を推進する専任チームを設置します。
人材育成： 社員に対して、生成AIに関する研修を実施し、スキルアップを図ります。
外部人材の活用： 必要に応じて、AIエンジニアやデータサイエンティストなどの外部人材を活用します。
部門間の連携： 生成AIの活用には、設計、開発、生産、ITなど、様々な部門の連携が不可欠です。
生成AIの利用には、情報漏洩や不正アクセスなどのセキュリティリスクが伴います。
データの暗号化： 生成AIに入力するデータや、生成AIが出力するデータを暗号化します。
アクセス制御： 生成AIツールやデータへのアクセス権限を適切に管理します。
認証強化： 多要素認証などを導入し、不正アクセスを防止します。
脆弱性対策： 生成AIツールや関連ソフトウェアの脆弱性を定期的にチェックし、最新の状態に保ちます。
サプライチェーンリスク対策： 利用する生成AIツールやサービスの提供元のセキュリティ対策を確認します。
生成AIの利用には、倫理的な問題も考慮する必要があります。
著作権侵害： 生成AIが生成したコンテンツが、他者の著作権を侵害していないかを確認します。
偏見・差別： 生成AIが、偏見や差別を含むコンテンツを生成しないように注意します。
虚偽情報： 生成AIが、事実と異なる情報を生成しないように注意します。
プライバシー保護： 生成AIに個人情報や機密情報を入力する際には、適切な保護措置を講じます。
透明性： 生成AIを利用していることを明示し、生成されたコンテンツであることを示すことが望ましい場合があります。
生成AIの技術は日々進化しており、生成AIの活用方法も変化していきます。導入後も継続的に改善していくことが重要です。
効果測定： 生成AIの導入効果を定期的に測定し、KPIの達成度を評価します。
フィードバック： 利用者からのフィードバックを収集し、改善に役立てます。
技術動向の把握： 最新の生成AI技術の動向を常に把握し、必要に応じて新しい技術を取り入れます。
PDCAサイクル： Plan（計画）、Do（実行）、Check（評価）、Act（改善）のサイクルを回し、継続的に改善していきます。
本記事では、「生成AI」をテーマに、製造業における活用可能性と、設計・開発・生産プロセスの革新について解説してきました。
生成AIは、単なる業務効率化ツールにとどまらず、製造業のビジネスモデルや働き方を根本から変える可能性を秘めた、革新的なテクノロジーです。
生成AIが製造業にもたらす主なメリット：
設計・開発の効率化、期間短縮
製品の品質向上、不良品削減
生産プロセスの最適化、コスト削減
技術伝承の支援
新たな製品・サービスの創出
これらのメリットは、人手不足の解消、技術力の向上、コスト競争力の強化、市場の変化への迅速な対応など、製造業が抱える様々な課題の解決に貢献します。
しかし、生成AIの導入・活用にあたっては、以下の点に注意が必要です。
導入目的の明確化
活用範囲の選定
データ準備
生成AIツールの選定
社内体制の構築
セキュリティ対策
倫理的配慮
継続的な改善
これらの注意点を踏まえ、計画的に生成AIの導入を進めることで、製造業は新たな成長の機会を掴むことができます。
生成AIの技術は、まだ発展途上であり、今後もさらなる進化が期待されます。生成AIをいち早く活用し、試行錯誤を重ねながらノウハウを蓄積していくことが、製造業の未来を切り拓く鍵となるでしょう。