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製造業における生成AI活用: ユースケース(事例)と導入のポイント

執筆者の写真: Daisuke WakuiDaisuke Wakui

更新日:2月3日

はじめに

製造業界では、生成AIの導入が急速に進んでいます。効率化、品質向上、コスト削減など、多くの利点をもたらす生成AIですが、その導入には戦略的なアプローチが必要です。当社が開発したリサーチツールを活用し、製造業の生成AI導入における成功要因を調査しました。その結果、以下の重要な示唆が得られました。

製造業における生成AI活用ユースケース(事例)から得られる示唆

【メインメッセージ】

生成AIは、幅広い業務領域で従来の手法を飛躍的に高め、製造現場に革新をもたらす原動力となり得ます。製品設計段階では高度な知見を基に新しいアイデアを効率的に生み出し、現場では熟練者の暗黙知を形式知化することで生産性と品質を併せて向上。さらに需給予測や設備の予知保全から、サプライチェーンの最適化やコミュニケーションロボットの活用まで統合的に支援し、企業全体のDXを後押しする点が大きなメリットです。組織として活用ガイドラインや情報セキュリティを整え、人材育成を伴わせることで、今後製造業の競争力を決定づける重要なテクノロジーとなるでしょう。


【サブメッセージ】

(1) 製品設計と開発

生成AIを活用すれば、ゼロベースの設計や形状最適化を短期間で実施できます。パナソニックやホンダではモーターや車両設計にAIを導入し、熟練設計者を超える効率アップと性能向上を実現。旭化成など素材分野でも新規用途探索や開発競争力の強化に活かされ、業界を問わずイノベーションを加速させる切り札となっています。


<(1)で用いた参考fact>

・GPT参照データ! URL: https://metaversesouken.com/ai/generative_ai/japanese-companies/

 概要: パナソニック ホールディングスがAIでモーター設計をし、出力15%向上

・GPT参照データ! URL: https://www.cio.com.tw/car-manufacturing-american-honda-it-drives-innovation-with-generative-ai/

 概要: アメリカン・ホンダが車両開発で生成AIを活用、次のイノベーションを推進

・GPT参照データ! URL: https://dcross.impress.co.jp/docs/usecase/003851.html

 概要: 旭化成が生成AIを熟練技術や文献解析に応用し、新材料・用途探索に活用


(2) 社内ナレッジの共有と意思決定支援

大規模言語モデルを活用し、複数拠点や部署に分散する情報を一元検索・要約化する事例が増えています。旭鉄工やリコーではChatGPTで大量の改善事例と社内知見を瞬時に呼び出し、AGCや鴻池運輸、日本製鋼所などはRAG手法を導入してドキュメント検索と要約を強化。味の素冷凍食品も独自ChatGPTを導入し、誰でも熟練者の知を取り出せる仕組みが整いつつあり、組織全体の対応力が飛躍的に高まっています。


<(2)で用いた参考fact>

・GPT参照データ! URL: https://weel.co.jp/media/factory-production-control

 概要: 旭鉄工がChatGPTで「横展アイテムリスト」活用、改善知見を効率的に検索

・GPT参照データ! URL: https://aws.amazon.com/jp/local/manufacturing/

 概要: リコーがGPT-3相当の独自AIモデル開発、生成AIで知見共有を推進

・GPT参照データ! URL: https://pertechtual.co.jp/chatbot/

 概要: ニッシン・パーテクチュアルがチャットボットで多言語向けナレッジを活用

・GPT参照データ! URL: https://weel.co.jp/media/factory-production-control

 概要: 中外製薬がAzure OpenAI Service活用、研究開発でインサイト抽出を効率化

・GPT参照データ! URL: https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2408/22/news093.html

 概要: AGCが社内データとChatGPTを連携したRAG技術を導入し情報利活用を強化

・GPT参照データ! URL: https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000131.000073671.html

 概要: 味の素冷凍食品が「ChatSense」を全社導入し、レシピ開発やデータ活用を推進

・GPT参照データ! URL: https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/genai-case-study-jsw/

 概要: 日本製鋼所がPDF文章をKendraとBedrockで検索・要約、問い合わせ対応を効率化

・GPT参照データ! URL: https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/konoike-transport-genai-chat/

 概要: 鴻池運輸がRAGチャットアプリで拠点ナレッジを集約、検索精度を大幅に向上

・GPT参照データ! URL: https://weel.co.jp/media/factory-production-control

 概要: リュウグウ株式会社が包装資材研究で生成AIを導入、属人的作業を可視化


(3) 需要予測と在庫管理

AIを使った高精度の需要予測により、在庫過多や欠品といったロスの削減が可能です。キング醸造はノーコードAIツールを導入し、出荷予測を高い精度で実現。社内システムから得たデータだけで十分なモデルを構築し、在庫過多と欠品を大幅に改善しました。これにより不必要なコストを抑えつつ、サービスレベルを向上させることができます。


<(3)で用いた参考fact>

・GPT参照データ! URL: https://weel.co.jp/media/factory-production-control

 概要: キング醸造が社内の受注実績データを活用しAI需要予測を導入、在庫と欠品を改善


(4) 設備保守と予知保全

発電所や工場では膨大な稼働データを学習し、異常兆候を早期に掴む取り組みが活発です。JERAは多数の発電設備データをAIで分析して保守時期を最適化し、Boschでは合成画像を活用して光学検査の準備時間を圧縮。シーメンスもChatGPTで現場と専門家をつなぎ、世界規模でダウンタイムを大幅に削減し、運用コストを減らしています。


<(4)で用いた参考fact>

・GPT参照データ! URL: https://ai-market.jp/industry/manufacture-generative-ai/

 概要: JERAが62発電設備データをAIで解析し、予知保全や工数削減を実現

・GPT参照データ! URL: https://ai-market.jp/industry/manufacture-generative-ai/

 概要: ボッシュが生成AIで合成画像を作り、光学検査用AI開発と最適化を迅速化

・GPT参照データ! URL: https://workwonders.jp/media/archives/609/

 概要: シーメンスがChatGPTを活用した保守作業支援を開発、故障対応を効率化


(5) 生産プロセス自動化

ロボットアームや双腕ロボットと連携させた生成AI活用により、多品種かつ複雑な作業を自動化できます。オムロンは自然言語指示でロボットを動かす技術に取り組み、エクサウィザーズは粉体秤量工程を短縮化。重作業が集中する現場で自動化を推進し、限られた人員でも生産性と品質を維持する仕組みを実現します。


<(5)で用いた参考fact>

・GPT参照データ! URL: https://metaversesouken.com/ai/generative_ai/japanese-companies/

 概要: オムロンがロボットを自然言語で指示可能にする技術を開発

・GPT参照データ! URL: https://exawizards.com/column/article/ai-precedent/

 概要: エクサウィザーズとカワダロボティクスが粉体秤量を双腕ロボット×生成AIで高速化


(6) 品質管理と検査効率化

設計図面や検査項目をAIで解析し、微細な不良や設計ミスの早期発見が可能です。プラスゼロとアビストは3D-CAD情報と生成AIを組み合わせ、設計ミスの自動チェックを実現。ミスミの「meviy」は3Dデータを1分で見積もりし、最短1日出荷を実現することで、製造工程のロス削減に寄与しています。


<(6)で用いた参考fact>

・GPT参照データ! URL: https://protrude.com/report/manufacturing-with-generative-ai/

 概要: プラスゼロ×アビストが3D-CAD設計の自動品質チェックでエラー削減

・GPT参照データ! URL: https://workwonders.jp/media/archives/609/

 概要: ミスミが「meviy」で3Dデータから自動見積、部品調達の作業時間を92%短縮


(7) サプライチェーン最適化

大規模サプライチェーンでは各拠点情報を集約し、在庫や需要変動をリアルタイムで把握して調整する取り組みが注目されています。ホンダは生成AIを活用したシステムで部品供給と全拠点の協働を円滑化し、海外を含むサプライチェーン全体の連携を最適化。フォルクスワーゲンの音声コントロール機能も一例で、デジタルと現場指示を結び付け、グローバルレベルで効率向上を狙います。


<(7)で用いた参考fact>

・GPT参照データ! URL: https://www.cio.com.tw/car-manufacturing-american-honda-it-drives-innovation-with-generative-ai/

 概要: アメリカン・ホンダが自動車開発とサプライチェーンで生成AI活用へ

・GPT参照データ! URL: https://enterprisezine.jp/article/detail/20279

 概要: ホンダが熟練者の暗黙知のAI化を進め、若手学習と効率化を図る

・GPT参照データ! URL: https://www.ai-souken.com/article/generative-ai-introduction-methods#%E8%A3%BD%E9%80%A0%E6%A5%AD

 概要: フォルクスワーゲンはChatGPTを音声コントロールと統合し新機能を紹介


(8) DXへの文化醸成とガバナンス

生成AI導入にはセキュリティやAI倫理などガイドライン整備が不可欠です。コニカミノルタは全社横断の特任チームを組織し、ガバナンスとAIの品質保証を両立。パナソニックはGPT-4モデルを安全に活用するPX-AIや社内向けAIアシスタントを展開し、利用実績が時間単位で増加。三菱電機も2023年中に社内活用を開始しており、今後は大手企業を中心にAI倫理と人材育成をセットで推進する流れが加速する見込みです。


<(8)で用いた参考fact>

・GPT参照データ! URL: https://img-insight.konicaminolta.com/blog/222/

 概要: コニカミノルタが生成AI活用特任チームを結成、AI倫理審査などガイドライン整備

・GPT参照データ! URL: https://ai-market.jp/industry/manufacture-generative-ai/

 概要: パナソニックHDがGPT-4モデルを9万人に提供、Azure OpenAIでセキュア運用

・GPT参照データ! URL: https://metaversesouken.com/ai/generative_ai/japanese-companies/

 概要: パナソニック コネクト、社内データベース連携AIアシスタントを運用開始

・GPT参照データ! URL: https://workwonders.jp/media/archives/609/

 概要: 三菱電機がMaisartに生成AIを組み込み、2024年度にも外部提供を目指す


当社のリサーチ/調査支援サービス

当社は、これらの価値ある情報を一元管理し、定期的にアップデートすることで、リサーチ/調査をストック型の業務に変革し、企業の資産とする支援を提供しています。製造業における生成AI活用の最新トレンドや成功事例を常に把握し、お客様の戦略立案や意思決定をサポートします。

生成AIの導入は、製造業に革新をもたらす大きな可能性を秘めています。しかし、その効果を最大限に引き出すには、適切な戦略と実装が不可欠です。当社のリサーチ支援サービスを活用することで、貴社の生成AI導入プロジェクトを成功に導くための重要な洞察を得ることができます。

製造業の未来を切り開く生成AI活用について、さらに詳しい情報や具体的な導入支援をご希望の方は、ぜひ当社にお問い合わせください。貴社のニーズに合わせた最適なソリューションをご提案いたします。


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