製造業の仕事はAI導入でなくなる？今後の動きと活用事例６選

製造業の仕事はAI導入でどのように変わるのか

製造業の仕事がAI導入によって恩恵を得られる側面については、以下のようなものがあります。

• 生産効率の向上
• 品質管理の向上
• 予防保全とメンテナンスの最適化
• 在庫管理と需要予測の改善
• カスタマーサービスの質と生産の柔軟性の向上

ここではそれぞれの項目について詳しく解説します。

生産効率が向上する

製造業においてAI導入は生産プロセスを自動化し、効率を向上させるための機能を提供してくれます。そのため将来的には生産ラインの自動化、作業フローの最適化、生産計画の最適化など、さまざまなタスクについて、AI活用による恩恵を受け、自動化などによる生産効率の向上が見込まれます。

品質管理が向上する

製造業における品質管理において、近年、画像認識やセンサーデータの分析などの技術を活用し、製品の欠陥や不良品を自動的かつ早期に検出、判定してくれます。

そのためAI導入により、品質管理の精度が向上し、作業者の目視等による見落としなど、ヒューマンエラーのリスクも低減し、品質管理の面についても向上が見込まれます。

予防保全とメンテナンスを最適化できる

機器や設備の状態を365日24時間監視し、データを抽出することにより、異常検出や異常傾向の把握など予防保全に活用が期待されます。

具体的にはAI導入による機械学習アルゴリズムの活用にて取得した莫大なデータにより、機器の故障をあらかじめ予測し、メンテナンスのスケジュールを最適化することも将来的には期待することができるでしょう。

在庫管理と需要予測が自動でできる

今後はAIの活用により過去の実績などのデータから、需要予測モデルを自動的に構築し、さらには在庫管理の最適化まで行ってくれます。莫大な販売データや市場トレンドを参考に、過去の実績や統計データにより、機械的に需要の変動を予測してくれるため、市場トレンドに基づいた、在庫管理などを効率的にできるようになります。

カスタマーサービスの質と生産の柔軟性が向上する

AIは顧客サポートの自動化や新たなニーズに対する製品のカスタマイズ提案など、顧客満足度を向上させるための機能も提供してくれます。顧客対応が迅速にできるようになり、新たなニーズに合わせて製品を開発できるようにもなるため、カスタマーサービスの質と生産の柔軟性が向上します。

製造業の仕事はAI導入によって作業者の管理・運用部分が変わる

製造業の仕事はAIに取って代わられるというより、作業者の管理・運用部分が変わると予測されます。

例えば、AIを活用すると、製造ラインでの機械操作や部品の組み立てなどの作業を自動化できます。作業者の手作業はなくなりますが、代わりにAIシステムの監視や異常の解釈、品質向上のための戦略立案など、新たな管理・運用業務が発生するでしょう。

AIの導入、運用、メンテナンスには、専門知識も必要です。今後は、製造業の現場において、技術専門家やエンジニアの需要が高くなると予想されます。

製造業におけるAI導入の今後の動きの鍵は「協働」

製造業におけるAI導入の今後の動きの鍵は「協働」です。

AIは仕事を奪う脅威ではなく、上手く活用することで、作業者の負担を軽減し、より高い付加価値を生み出す手助けとなるでしょう。AIは最先端の革新的な技術ですが、万能ではありません。

適切な設計や定期的なメンテナンスが必要で、人が上手く運用・管理していかなければ、コスト増や、結果的に業務が非効率化したりする可能性があります。そのため製造業の現場にAIを導入し、運用・管理していくためには、人の手によるサポートが欠かせません。

また、AIによって自動化される作業が増える一方で、今まで以上に柔軟性や創造性が重要になることも予想されます。最新のニーズに応じた製品のカスタマイズや新製品の開発、生産プロセスの改善など、人間の創造性や柔軟性が求められるようになるでしょう。

製造業のAI導入活用事例６選

製造業のAI導入を検討するときは、国内の成功事例を参考にするのがおすすめです。自社の状況や環境に合わせて、柔軟に考えながら導入するツールや方法を検討しましょう。製造業のAI導入活用事例６選を紹介します。

AIにベテランの知見を加味して塗装の調整などを自動化

国内大手自動車製造会社は、AIにベテランの知見を加味した機械学習をさせて、塗装の調整などを自動化しています。塗装工程に関して、ベテラン従業員が持つ湿度や気温の高低などをAIに機械学習させ、自動的に判断できるようにしました。

これまでベテラン従業員のスキルと勘に頼っていた判断を、AIに学ばせて正確化できた成功事例です。ベテラン従業員の知識と経験を活かせた例でもあります。

参考出典：https://business.nikkei.com/atcl/NBD/15/depth/012400491/

不具合の要因を特定するAIを導入し品質低下や歩留悪化などの要因を特定

国内大手総合電機メーカー会社は、不具合の要因を特定するAI（機械学習アルゴリズム）を開発・導入し、品質低下や歩留悪化の要因を高速・高精度に特定できるようにしています。

このAI技術により、これまで活用の難しかった欠損値を多く含むデータからでも、高速・高精度な要因解析が可能となり、工場など製造現場の生産性・歩留・信頼性の向上が期待できるようになったようです。

参考出典：https://www.global.toshiba/jp/technology/corporate/rdc/rd/topics/19/1908-01.html

異音をAIで検知し検査を自動化・作業者の精神的負担を軽減

国内大手自動車製造会社は、製造過程で生じる異常による異音をAIで検知し、検査を自動化できるようにしました。これまで異音の検知は、ベテラン従業員の聴力に頼るアナログ的な運用をしていました。

異音を人が検知するのは精神的な負担が大きく、ストレスにつながっていましたが、AIに任せられるようになったため、作業者の精神的負担を軽減できたといえます。さらに異音検知の精度も高くなったようです。

参考出典：https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/01880/121000003/

人の高度な技術とノウハウをAIが吸収し再現

日本の大手タイヤメーカーにて人工知能AIを実装した最新鋭タイヤ成型システムを導入し、人の高度な技術とノウハウをAIに学習させ再現させることに成功しました。

これまで従業員のスキルに依存してきた生産工程や品質保証の判断・動作を、AIで全て自動的に行っています。結果、人によるバラツキが少なくなり、従来にない高精度なモノづくりが可能になったようです。

参考出典：https://www.bridgestone.co.jp/corporate/news/2016052502.html

製品開発の材料選定をAIで自動化して最適化

日本の包装資材製造・販売会社は、製品開発の材料選定をAIで自動化して最適化し、実験や解析部分の業務を効率化することに成功しました。

これまで従業員が経験をもとに行っていた素材の選定などを、過去の開発記録と照らし合わせAIに機械学習させることで、自動化・最適化・効率化を実現できたのです。業界未経験者が入社してもAIが判断をしてくれるため問題なく、属人化を防ぐことにも貢献できたようです。

参考出典：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000005.000081631.html

製造ラインにおける機器稼働と人員配置をAIで最適化して生産性を向上

日本の自動車部品メーカー会社は、製造ラインにおける機器稼働と人員配置をAIで最適化して、生産性を向上することに成功しました。

これまで複数人のベテラン従業員が月次ごとに加工ラインの生産計画を立てていましたが、丸3日間も時間がかかっており、経験則をもとに生産計画を策定していたことが課題となっていました。

不良品発生などにより計画は日々修正され、機器に空きがある日もあれば、作業員に残業が発生する日もあったことが問題でした。しかし、過去実績を学習データとしてAIに学ばせることで、機器稼働と人員配置を最適化でき、生産性が向上したようです。

参考出典：https://skydisc.jp/showcase/2231/

製造業の仕事はAI導入ではなくならない（まとめ）

製造業の仕事は、AI導入ではなくなりません。AIは最先端の革新的な技術ですが、万能ではなく、必ず人のサポートが必要となるからです。また、AI導入により自動化される作業はたくさんありますが、一方で、今まで以上に柔軟性や創造性が重要になることも予想されます。

そのためAIとの「協働」により、単純作業や危険が伴う作業はAIに任せて、人は新たなニーズに応じた製品のカスタマイズを検討したり、付加価値を高めるためのマーケティングに注力したり、より高度な業務が求められるようになるでしょう。

最近ではAIを導入・運用・管理するための資格や職種も増えており、製造業の人材需要はこれからも高まっていくことが予想されます。

今日のポイント

• 製造業はフィジカルな業界であることからAI導入で仕事がなくなる可能性は低い
• 製造業の仕事がAI導入によって得られると予想される恩恵には生産効率の向上、品質管理の向上、予防保全とメンテナンスの最適化などがある
• 製造業の仕事はAIに取って代わられるというより作業者の管理・運用部分が変わると予測される
• 製造業におけるAI導入の今後の動きの鍵は「協働」