【2026】製造業・建設業におけるAI活用の事例10選！成功の共通パターンも解説

「他社はAIをどのように活用している？」「AIをどう活用して成果を出している？」と疑問を持つ方も多いでしょう。AIの活用を検討していても、具体的な活用イメージが湧かないことで、AIの導入に踏み切れない企業も少なくありません。

そこで本記事では、製造業・建設業でのAI活用の事例を10選紹介します。事例に共通する成功パターン、AI活用におすすめのツールも解説するので、事例を自分の現場に置き換えて参考にしてください。

製造業・建設業でAI活用は進んでいる？

出典：財務省

結論として、製造業・建設業ともにAI活用は進んでいます。財務省が2025年12月から2026年1月に全国1,103社を調査したところ、現在AIを活用している企業は製造業で80％、建設業で74％でした。約5年前は製造業13％、建設業7％だったため、短期間で大幅に活用が普及したことが分かります。

製造業では文章作成や情報収集だけでなく、製造・品質管理や開発・技術支援にも活用が広がっています。また、建設業でも文章作成83％、情報検索・収集・調査71％と、まずは事務・情報整理業務を中心としたAI活用が進んでいます。

製造・建設でAI活用が進む3つの領域

製造業や建設業では、大きく次の3つの領域でAI活用が進んでいます。

自社で「どこからAI活用に手をつけるか」を考える際は、3領域のうち、作業時間や人員負担、ミスによる損失が最も大きい業務を特定することが重要です。課題が明確になれば、自社と近い工程や設備を持つ企業の事例を探しやすくなり、導入後の活用・効果も具体的に検討できます。

AI活用の具体的な業務効率化方法については以下の記事で紹介していますので、あわせてご覧ください。

【2026】AIで業務効率化する方法4選！おすすめツール・効率化の裏ワザも解説

製造業・建設業におけるAI活用事例10選

ここからは実際に企業のAI活用事例を製造業と建設業に分けて解説します。まずは、製造業のAI活用事例を紹介します。

製造業のAI活用事例

製造業では、設計・図面・品質・保全といった、ものづくりの中核業務でAIが活用されています。

①パナソニックコネクト｜図面照合から社内業務までAI活用を拡大

出典：パナソニックコネクト

複数の製品図面や部品図面、設計仕様書を人が見比べる作業は、時間がかかるだけでなく、確認漏れによる手戻りが発生しやすい工程です。パナソニックコネクトは、図面照合にAIを活用する「Manufacturing AIエージェント」を内製開発しました。

AIがPDF図面から材質や仕上げなどの情報を抽出し、製品図面・部品図面・設計仕様書の記載内容を半自動で照合します。活用効果は次のとおりです。

担当者が複数の資料を一つずつ確認する必要がなくなり、担当者による確認品質のばらつきも抑えられます。設計・開発部門におけるAI活用が、文章作成の補助ではなく、品質を担保する業務プロセスの一部にまで入り始めていることが分かります。

出典：パナソニックコネクト

②豊田自動織機｜ダイカスト工程の異常と不良をAIで予測

出典：豊田自動織機

熟練作業者の判断が品質を左右しやすいアルミダイカスト工程に、AIを活用した豊田自動織機の事例です。カーエアコン用コンプレッサーの部品を製造する工程では、溶融アルミニウムの温度や射出速度などの条件が変化するため、安定して良品を製造するには細かな調整が必要です。

同社はシーメンスと協力し、モデルラインから収集したデータを活用する不良予測AIを開発しました。

加工後の検査で製造中のデータから異常を予測し、不良品の発生を未然に防ぐ仕組みです。約2年間の実証を重ねており、AIを活用して熟練者の判断を補助しながら、品質向上と生産性向上を同時に目指した取り組みといえます。

出典： 豊田自動織機

③日立製作所｜熟練者の品質保証ノウハウをAIで共有

出典：日立製作所

日立製作所は、鉄道システム分野の品質保証業務を対象に、熟練者の暗黙知を組み込んだAIエージェントの実証実験を行いました。熟練者へのヒアリング内容を活用し、判断のポイントをプロンプトに落とし込み、実際の業務を想定した質問と模範解答のペアを100件以上作成しています。

実証で確認された主な成果は次のとおりです。

AIが問い合わせ内容を解釈し、関連性の高い文書や質問候補を提示するため、担当者の経験年数にかかわらず、過去のナレッジを活用しやすくなります。また、熟練者が不在でもレポートのドラフトを作成できるため、トラブル発生後の初動を早める効果も期待できます。

出典：日立製作所

④ダイキン工業｜設備故障の原因と対策を10秒以内で提示

出典：ダイキン工業

ダイキン工業は日立製作所と協力し、工場設備の故障診断を支援するAIエージェントを開発しました。2025年4月から、業務用空調機器を生産する堺製作所臨海工場で、実用化に向けた試験運用を開始しています。

AIエージェントは、次のデータと分析プロセスを生成AIに学習させ、設備故障の原因と対策を提示します。

• ダイキンが蓄積してきた工場設備の図面を変換したナレッジグラフ
• 保全記録などのOTデータ
• STAMPなどに基づく日立独自の設備故障原因分析プロセスである「OTスキル」

事前の実証実験では、故障の原因と対策を10秒以内、90％以上の精度で回答できることを確認しました。評価は5種類の設備について各5件の故障状況を用意し、熟練保全技術者2名が回答内容の妥当性を判定する方法で行われています。

出典： ダイキン工業

⑤三菱電機｜製造現場で動作する小型の言語モデルを開発

出典：三菱電機

機密性の高い図面や設備情報を扱う製造現場では、データを外部のクラウドサービスへ送信することがAI導入の障壁になる場合があります。こうした課題に対し、三菱電機は製造現場でのAI活用を想定し、エッジデバイスで動作する製造業向け言語モデルを開発しました。

FA事業などで蓄積したデータを用いて学習させており、一般的な情報だけでなく、製造業に関連する質問やタスクへの回答に適応する活用方法です。具体的な業務への導入事例というより、機密情報を扱う製造現場でも生成AIを活用しやすくするための基盤技術と位置づけられます。

出典： 三菱電機

建設業のAI活用事例

続いて、建設業のAI活用事例を紹介します。建設分野では、設計・デザイン、図面化、施工計画といった業務でAI活用が進んでおり、BIMやCADと組み合わせた事例が増えています。

①大成建設｜施工計画書の作成時間を約85％削減

出典：大成建設

大成建設は、文章と画像を扱えるマルチモーダル生成AIを活用し、「全体施工計画書作成支援システム」を開発しました。公共工事の発注情報と社内の技術ナレッジをAIが読み取り、国土交通省の書式に沿ったドラフトを生成します。

AIを活用することで、担当者は作成された内容を確認・修正し、施工方法や安全対策など、現場ごとの判断に時間を使えます。

出典：大成建設

②大林組｜スケッチから複数のファサード案をAIで生成

出典：大林組

設計初期の選択肢を増やす取り組みとして、大林組は意匠設計と構造設計の両方にAIを導入しています。同社のAI活用は、設計をすべて任せるのではなく、複数案の生成や反復計算を自動化し、設計者の検討を支援する仕組みです。

意匠設計では、スケッチや3Dモデルから複数のファサード案を生成する「AiCorb」を開発しました。生成したデザインは3Dモデル化できるため、初期提案や顧客との合意形成を進めやすくなります。

AIが反復作業を担うことで、設計者は案の評価や改善、建物全体の品質向上に集中できます。

出典：大林組

③竹中工務店｜手書き図からCAD作成・加工までを自動化

出典：竹中工務店

技能工が使い慣れた手書き図を、そのままデジタル工程につなげたのが竹中工務店の取り組みです。竹中工務店と爽美は、技能工が描いたボード材加工用の手書き図を、CADデータへ変換する「AI i-Bow」を開発しました。

作業は次の流れで進みます。

1. 技能工がボード材の形状や寸法を手書きする
2. スマートフォンなどで手書き図を撮影
3. AIが画像を解析してCADデータを生成
4. 加工機の動作データへ変換する
5. 加工アシスト機がボード材を切断する

現場の作業方法を大きく変えずにAIを活用し、CAD操作の負担を軽減し、加工までの工程を効率化している点が特徴です。

出典： 竹中工務店

④戸田建設｜自然言語でRevitを操作

出典：戸田建設

戸田建設は、チャット形式でBIMソフト「Revit」を操作できる「Revit-AI-Assistant」を内製開発しました。利用者が自然言語で指示すると、AIが必要な処理を選び、Revit上で作業を実行します。

AIを活用すれば、複雑なコマンドを覚えなくてもBIMを扱えるため、操作の学習負担を減らし、BIMを利用できる担当者の範囲を広げられます。

出典： 戸田建設

⑤長谷工コーポレーション｜BIM情報をチャットで検索

出典：長谷工コーポレーション

長谷工コーポレーションは燈と共同で、「長谷工版BIM」と生成AIを組み合わせた設計情報検索システムを構築しました。

利用者がチャット形式で質問すると、AIがBIMにひもづく設計図書を検索し、必要な情報を提示します。図面や複数の資料を一つずつ確認する必要がなく、BIMに詳しくない現場担当者でも設計情報へアクセスしやすくなります。

AIに新しい設計案を作らせるのではなく、すでに蓄積しているBIMデータを誰でも引き出せるようにした活用の取り組みです。

出典：長谷工コーポレーション

AI活用事例に共通する成功パターン

上記の事例を踏まえた上でAI活用事例に共通する成功パターンを3つ紹介します。

1. 判断の型が決まった業務から始めている
2. ベテランの知見を検索できる形に変えている
3. 機密データを安全に扱える環境を整えている

①判断の型が決まった業務から始めている

AI活用の成果を出している企業の多くは、いきなり創造性や高度な判断が求められる業務にAIを導入しているわけではありません。図面の照合や施工計画書の下書き、手書き図からCADデータへの変換など、手順や確認項目がある程度決まっている業務から始めています。

自社で対象業務を選ぶときは、次の条件に当てはまるものを探すとよいでしょう。

• 毎週または毎月、繰り返し発生している
• 確認項目や作業手順が決まっている
• 担当者によって作業時間に差がある
• ミスが発生すると手戻りが大きい

最も工数がかかり、かつ作業方法が標準化されている業務を1つ選び、そこで効果を確認してから対象範囲を広げることが、AI活用を定着させる基本的な進め方です。

②ベテランの知見を検索できる形に変えている

製造業や建設業では、設備の故障原因や品質トラブルへの対応方法が、ベテラン社員の経験に依存しているケースが少なくありません。

日立製作所の品質保証支援やダイキン工業の故障診断では、過去の記録や熟練者の判断プロセスをAIが参照し、担当者の質問に応じて関連情報を提示しています。AIが新しい知識を生み出すのではなく、社内にすでに存在する知見を、必要な場面で引き出しやすくしている点が活用のポイントです。

このような活用は、若手社員の教育や技術継承にもつながります。経験の浅い担当者でも、過去の類似事例や対応方針を確認できるため、ベテランへの問い合わせを減らしながら、判断の質をそろえやすくなります。

③機密データを安全に扱える環境を整えている

製造業や建設業で扱う図面、設計仕様、設備情報、施工データには、社外へ出せない機密情報が多く含まれます。そのため、AIの性能だけでサービスを選ぶと、セキュリティ上の問題から現場で活用できない可能性があります。

AIを導入する前には、少なくとも次の点を決めておく必要があります。

• AIに入力してよい情報と禁止する情報
• 入力したデータが学習に利用されるか
• データの保存場所と保存期間
• 誤回答や情報漏えいが起きた場合の対応方法

ルールを後から追加すると、すでに現場へ広がった活用方法を修正しなければなりません。導入初期からデータの扱いと責任範囲を設計しておくことで、安全にAIを活用できます。

AI活用を始めやすい生成AIツール

本記事で紹介した活用事例では、独自のAIツールを開発しているケースが多く見られました。しかし、導入のハードルが高いと感じる方も多いでしょう。そこでクラウド上で提供されているAIツールを2つ紹介します。

1. ChatGPT
2. Gemini

①ChatGPT

出典：OpenAI

ChatGPTは、文章作成や情報整理、データ分析など、幅広い業務に利用できる生成AIです。PDFやWord、プレゼンテーション、CSVなどのファイルをアップロードでき、文書の要約や比較、表データの分析、グラフ作成などを対話形式で進められます。

製造業や建設業では、次のような活用方法が始めやすいでしょう。

• 技術資料や施工要領書の要約
• 不具合報告書や議事録の下書き
• CSV形式で蓄積した品質・設備データの分析

用途を限定せず、複数の業務を一つのAIで活用したい企業に向いています。なお、図面や顧客情報などの機密データを扱う場合は、ChatGPT Business・Enterpriseなどがおすすめです。

ChatGPTを業務で効率的に活用したい方は、「ChatGPTセミナー」の受講を検討してみてください。ChatGPTセミナーは、カスタムGPT・RAG・AIエージェント・生成AIを活用したWebアプリ作成などを通して、活用スキルを身につけます。

短期間で応用スキルを身につけられますので、ぜひ以下のリンクから詳細をチェックしてみてください。

以下の記事では、おすすめのChatGPT講座について紹介していますので、あわせてご覧ください。

【2026】おすすめのChatGPT講座10選！講座の費用相場や比較する際のポイントも解説

②Gemini

出典：Gemini

Geminiは、Googleが提供する生成AIです。Google WorkspaceではGmail、Googleドキュメント、スプレッドシートなどと連携できます。文書の作成・要約、メールの下書きだけでなく、Meetの会議内容を自動で記録し、議事録を作成する機能なども提供されています。

製造業や建設業では、現場や設計部門から集めた報告内容をGoogleスプレッドシートで整理したり、会議の記録をGoogleドキュメントにまとめたりする用途に適しています。

すでにGoogle Workspaceを業務基盤として利用している企業であれば、新しいシステムへ資料を移さず、日常的に使うアプリ上でAIを活用しやすい点がメリットです。

Geminiを実務で活用する場合は、スキルやノウハウが必要です。「Geminiセミナー」は、短期間でGeminiを活用した業務効率化を学べるハンズオン形式のセミナーです。Geminiを活用した業務効率化の方法や製造業・建設業に特化したAIエージェント構築方法などを学習できます。

まずは以下のリンクから詳細をチェックしてみてください。

AI活用についてよくある質問

最後にAI活用でよくある質問についてまとめています。

AI活用の事例についてまとめ

製造業・建設業におけるAI活用は、さまざまな場面で広がっています。現代において、AIの活用は必須と言えるでしょう。ただし、初めから独自のAIシステムを開発する必要はありません。

まずは議事録や報告書の作成、資料検索など、手順が決まっていて効果を測りやすい業務から活用を始めることが重要です。ChatGPTやGeminiなどの既存ツールで小規模に検証し、削減時間やミスの変化を確認したうえで、専門業務へ活用を広げましょう。