製造業のDXが成功する鍵とは？AI活用が生み出す製造業の未来

「AIが人間の仕事を奪う」という声を多く聞きますが、実際には「AIを使いこなす人が業界をリードしていく」と考えています。

AIをいかに使いこなすかが、製造業において極めて重要な課題となるでしょう。

製造業のDX（デジタルトランスフォーメーション）が加速する中、特に中国におけるAI技術の急速な進化は、業界全体に大きな影響を与えています。

本記事は、製造業におけるAI活用やDXの現状と展望について、実践的な視点も加えての解説です。

製造業におけるDXの現状

(出典:白書 第1部 第2節(2) デジタル・トランスフォーメーションの取組状況（日本）|総務省)

上表は、「2020年までにDXに取り組んでいる企業」と「実施していないが検討している企業」、「実施しておらず予定もしていない企業」の業種別統計と地域・企業規模区分別統計です。

製造業においては、実施している企業は約23%、実施する予定が無い企業が半数を超える約57%となっています。

地域・企業規模区分別の統計では、実施する予定が無いと回答した中小企業はいずれの地域においても半数を超える結果となりました。

製造業の中小企業でＤＸへの取り組みが伸び悩む理由としては、「初期費用など費用負担が大きい」「人材やスキルの不足」「ＤＸの進め方が分からない」などが考えられますが、

外部の専門家を活用したり、DX推進に関係する補助金を活用したりするなど、いきなり大規模な変革を目指すのではなく手の届く範囲から進めていくことが現実的な解決策となり得ます。

また、これらの課題を超える効果が期待できるのが、DXの最大のメリットとなります。

製造業界の中小企業でDXが進まない理由と対策について、より詳しい解説はこちら！

製造業におけるDXの効果

(出典:白書 第1部 第2節(5) デジタル・トランスフォーメーションに取り組むことによる具体的な効果|総務省)

上統計から、実際にDXに取り組んだ企業が特に実感した効果を３つ紹介します。

業務効率化・コスト削減

従来の製造現場では当たり前であった紙での管理や手作業から脱却し、プロセス全体の無駄を削減することで、

作業時間の短縮やヒューマンエラーの低減を図り、結果として運用コスト削減につながります。

また、生産ラインの稼働状況を監視することで、生産状況や設備の状態を常に把握し、トラブルの早期発見や対応を行うことができます。

継続的に蓄積した過去の生産データは業務プロセスの改善に向けた貴重な資産となり、

AIを活用して過去の傾向や問題点を分析することで、より効率的な生産体制の構築が可能になるでしょう。

企業文化や働き方の改革

デジタルツールの導入により部門間での情報共有がスムーズになり、組織内の認識関係強化や社内の情報透明性が向上します。

また、社内管理システムのクラウド化により場所を問わない働き方が可能になり、リモートワークやフレックス制度といった働く環境の柔軟性が向上するとともに、従業員のモチベーションや生産性の向上も期待できます。

ビジネスモデルの変革

「モノを売って終わり」のビジネスモデルだけではなく、製品の利用に伴うサービスやサポート、メンテナンスといった付加価値を組み合わせたサービスモデルへの変革が可能になります。

また、AIを活用した市場分析により、必要な変化やトレンドを瞬時に理解することができます。

この情報を基に、製品開発やマーケティング戦略を柔軟に調整することで、市場競争力を維持・向上させることができるでしょう。

 

さらに上表から、目的意識をもって取り組んだ方が効果も出やすいことが分かります。

これらを踏まえて、それぞれの企業にあった目的意識をもってDXを進めることが、成功の鍵となるのです。

製造業とAIを活用したDXの関係

製造業は、図面や品質管理、受注管理や設備データなど、日々大量のデータが生成される業界です。

DXを進めることで膨大なデータの管理を容易にし、AIは主にそのデータ分析や処理を行う役割を担います。

例えば、

紙で管理された図面をデジタル化したり、分散した設計データや受注管理データを統一したデータベースで管理したりすることで、設計部門や製造部門、品質管理部門など、どこからでも常に最新の情報にアクセスすることができます。

また、センサーデータや検査結果など品質の関する情報を一元管理することで、品質傾向を把握しやすくなったり、不具合が発生した際に原因となる工程や設備を特定しやすくなったりします。

そして、それらの管理された過去の品質データをAIで分析することで、不良パターンや工程のボトルネックを特定、

受注管理データを分析することで、需要の変動を予測し最適な在庫レベルや生産計画を策定することが可能になります。

AIを活用したDXは製造業の生産性を大きく向上させる可能性を持っており、製造業との相性は非常に良いと言えるでしょう。

AIの今後の展望

マルチモーダルAIの実用化や量子コンピュータとの融合が進んでいくと示唆されています。

マルチモーダルAIとは、画像・音声・動画・センサー情報など複数の情報を統合して処理するAIのことで、

現在のAIは、主にテキストを扱うものが多いですが、OpenAIのGPT-4やGoogle DeepMindのGeminiなどは画像・音声・動画の理解能力を持ち始めています。

これら情報を視覚・聴覚・触覚データとして扱うことで、より人間に近い認識が可能になるでしょう。

AI用語解説 マルチモーダルAI|Softbank

また、AGI（汎用人工知能）・ASI（人口超知能）の開発動向にも注目が必要です。

AGIとは、特定のタスクだけではなく、人間のように幅広い知識を持ち、自己学習・応用ができる人工知能を、

ASIとは、AGIがさらに進化したもので人間をはるかに超えた知能を持つ人工知能のことを指します。

AGI（汎用人工知能）とASI（人口超知能）とは？従来のAIとの違いも解説|Softbank

ただし、これらの開発には倫理的・技術的な課題が多く、実現にはまだ時間がかかると考えられています。

AIの発展について正確な予測は不可能ですが、さらに高度化し、AIを取り入れた企業は業務自動化や効率化が加速する可能性が高いでしょう。

ひとつ確実に言えるのは、AIは今後、製造業にとって欠かせない存在になるということです。

製造業におけるDX取り組みの具体例

Microsoft M365の導入

私たちの会社では、社内グループワークシステムとしてMicrosoft M365を導入しました。

Microsoft M365とは、文書作成（Word）、表計算（Excel）、オンライン会議（Teams）などのツールが使えるクラウドサービスのことです。

OneDriveなどのクラウドストレージを利用し、どこからでもファイルの共有や共同作業が可能でありながらも、最新のセキュリティ技術を駆使しています。

多層防御システムにより、外部からの不正アクセスを防ぎ、内部の情報漏洩リスクを最小限に抑えることが可能です。

中でもTeamsチャットを活用することで、リアルタイムでの情報共有やオンライン会議がスムーズに行えるようになり、プロジェクトの進行が迅速化されました。

また、Outlookメールの使用頻度が下がり、情報漏洩リスクの低減にも繋がっています。

Power Platformによるシステム構築

私たちは現在、Power Platformを用いた社内情報システムの構築を進めています。

Power Platformとは、プログラミング知識がなくてもデータ分析、アプリ作成、業務プロセスの自動化、チャットボットの構築などをローコードで実現できるMicrosoftのツール群もことを指します。

2025年度中には、営業・製造・資材管理情報をまとめたシステムが実稼働する予定です。

このシステムにより、各部門間の情報共有が円滑になり、業務プロセスの効率化が期待されています。

RAGやマルチエージェントを用いた社内ナレッジの利活用

私たちの会社は、さらに先を見据え、RAGやマルチエージェントを用いた社内ナレッジの利活用も検討しています。

RAG（検索拡張生成）とは、大規模言語モデル（LLM）によるテキスト生成に信頼できる外部情報の検索情報を組み合わせる技術のことで、ハルシネーションを低減させ回答の信頼性を高めることができます。

マルチエージェントとは、複数のエージェントが連携し、それぞれが独自の情報処理や判断を行いながら、協力して複雑な問題の解決やタスク実行を目指す仕組みのことです。

これらを活用することで、知識やノウハウが一元管理された社内のナレッジベースから必要な情報を自動検索・抽出し、社員全員が必要な情報に迅速にアクセスできるようになります。

まとめ

今回は、製造業におけるAI活用やDXの現状と展望について、実践的な視点も加えてまとめました。

製造業におけるDXの現状 ・実施している企業は約23%、実施する予定が無い企業が半数を超える約57% ・実施する予定が無い中小企業においても半数を超える 製造業におけるDXの効果 ・業務効率化とコスト削減 ・企業文化と働き方の改革 ・ビジネスモデルの変革 製造業とAIを活用したDXの関係 ・日々大量のデータが生成される製造業において、AIを活用したDXは製造業の生産性を大きく向上させる可能性を持っており、製造業との相性は非常に良いと言える AIの今後の展望 ・マルチモーダルAIの実用化やAGI（汎用人工知能）・ASI（人口超知能）の開発など、さらに高度化し、AIを取り入れた企業は業務自動化や効率化が加速する可能性が高い 製造業におけるAI活用方法の具体例 ・「Microsoft M365」の導入により、最新のセキュリティ技術の中でプロジェクトの進行が迅速化 ・「Power Platform」を用いたシステム構築により、各部門間の情報共有が円滑になり、業務プロセスの効率化を図る ・「RAG」や「マルチエージェント」を用いることで、社員全員が必要な情報に迅速にアクセス可能な環境を目指す

製造業におけるAI活用は、単なるトレンドではなく、今後の競争力を左右する重要な要素です。

AIをどう活用するかによって、企業の成長速度は大きく変わってくるでしょう。

AIが「仕事を奪う」のではなく、「AIを使いこなす人」が業界をリードしていく時代がすぐそこまで来ています。