【2025】AIをものづくりに導入するメリットとは？その活用事例や注意点も解説

AIって、本当に現場で使えるの？と疑問を持っている方も多いのではないでしょうか。AIは、もはや研究室の中だけの話ではなく、品質のばらつきや無駄なコスト、属人化したノウハウなど、ものづくり業界のさまざまな悩みも解決できます。

とはいえ、導入すれば順風満帆なわけではありません。AIをものづくりに導入するには準備も覚悟も必要です。

今回は、実際の導入事例やステップも交えながら、AIがものづくりにもたらすメリットをご紹介します。

ものづくりとは

ものづくりは、ただ物を作ることを意味するだけではありません。職人やエンジニアたちの技術力や工夫のほか、良いものを届けたいという思いが込められています。日本では特に、品質へのこだわりや改善を繰り返す心が語られることが多いです。

また、ものづくりと製造業は密接に関連していますが、わずかな違いも存在します。​製造業が産業や経済の枠組みの中で製品を作ることに特化している一方、ものづくりはもっと広い意味での設計や開発、品質管理、人づくりまで含めた価値創造全体を指します。

ものづくりとは、人の手と頭と心が重なり合って形になっていく行為で、社会や文化との関わりをも含む意味を持つ言葉として、日本の文化に根付いています。

AIをものづくりで活用する具体的なメリット

AIをものづくりに導入することで、現場の見えなかった部分が浮き彫りになり、改善への行動が取りやすくなります。AIにより、今までできなかったことができるようになることこそが本当の価値と言えるでしょう。

以下では、AIをものづくりで活用する具体的なメリットを解説します。

質が高くなり不良品が削減できる

品質は企業の信頼を支えるもの。たった一つの不良品が企業のブランド価値を揺るがすこともあります。そんな中、AIによる画像認識やセンサー分析が、目視検査では見逃していたわずかなズレさえも認識するようになりました。

例えば、AIは細かいキズや形の異常、塗装のムラなど、人の感覚に頼っていた範囲でも、高精度で異常を検知します。そのため、不良品の流出を防ぐだけでなく、不良が出にくい仕組みの構築も可能です。

結果的に、品質管理が底上げされ、製品の信頼性も向上するのです。

効率化により生産性が向上する

AIは、過去の生産データや設備の稼働状況から、最適な工程順序やタイミングを提案してくれるため、工程の段取りを最適化できます。そのため、設備の待機時間や人手の手間が減り、生産ライン全体のリズムが整っていきます。

また、日々の些細なトラブルや遅れの予兆もAIが先回りして知らせてくれるため、現場の対応も迅速になるでしょう。

最適化によるコスト削減ができる

ものづくりにおいてコスト削減は永遠のテーマです。しかし、ただ安く作るだけでは品質が悪くなるリスクもあります。そこで注目されているのが、AIによるコストの最適化です。

例えば、AIでエネルギーの使用状況や設備の稼働効率を分析し、無駄な稼働や電力ロスを減らしたり、AIで生産スケジュールを自動で最適化して、残業や材料ロスを抑えたりできます。

見えないムダを把握しやすくなるため、必要なところにだけコストをかけるように導いてくれます。AIは表面の数字だけでなく、その背後にあるムダが発生している要因まで読み解けるのが強みなのです。

サプライチェーンの最適化ができる

材料が届かなかったり、在庫が余ったりといったサプライチェーンの不調は、現場にとって予測不能な事態です。AIはサプライチェーンの複雑に絡み合った供給や生産、販売の流れを整理し、ちょうどよいタイミングで的確な判断をサポートしてくれます。

具体的には、需要予測の精度が向上することにより、相応しいタイミングでの発注が可能になり、在庫過多や欠品リスクを軽減できます。なおかつ、物流ルートや仕入先を選択する時も、過去のトレンドや外的要因を考慮した最善の方法を提示してくれるでしょう。

サプライチェーンを合理化を達成するための戦略については、以下の記事でも詳しくご紹介しています。

【2025】サプライチェーンを今すぐ合理化せよ！企業競争力を高めるための戦略とは

新たな製品やサービスを作り出すことができる

AIは今あるものを効率よく作るだけではありません。これまで気づけなかったニーズを掘り起こし、思いもよらないアイデアを見つける能力も持っています。

例えば、顧客の声や使用状況のデータを解析することで、あったら便利な機能という願望をいち早くキャッチし、それを反映した製品を開発したり、製品の使用データからメンテナンスサービスや予防保守などのビジネスモデルを構築したりといった動きは、すでに現場で現実のものになりつつあります。

省人化・自動化で労働力不足が解消できる

人手不足の波は、ものづくり業界にも確実に押し寄せています。特に地方や中小規模の工場では、若い人材の確保が難しく、熟練工の引退も重なり、人手が足りないことが慢性的な悩みに。

そんな現場にとって、AIを活用した省人化や自動化は、まさに救世主のような存在です。例えば、AIと24時間稼働可能なロボットを組み合わせることで、人手では難しかった夜間作業を安定して回せるようになります。

そのため、限られた人材はより高度な業務に集中でき、全体のスキルアップにも繋がっていきます。

データに基づき決断を支援してくれる

AIはデータに基づいた意思決定を支援してくれます。そのため、従来の勘と経験に頼りきりの判断は、少しずつ終わりを迎えつつあるのです。

AIは生産ラインの稼働実績や不良率の変動、顧客のフィードバックなどのデータをリアルタイムで分析し、改善点を可視化することで、すべきことが明確になります。

また、経営の側面でも過去の数字だけでは見えにくい市場動向や需要の先読みが可能となり、判断のスピードと精度がグッと上がるでしょう。

属人化したノウハウを解消できる

長年の経験から築かれてきた職人の勘や現場ならではの判断は貴重な財産ですが、同時に属人化というリスクも抱えています。ものづくり業界では、マニュアルに書ききれない微調整や気付きが次の世代に伝わらず、担当者が変わったことで品質が変わってしまうという声がよくあります。

一方、ベテラン作業者の判断基準や工程の流れをデータとして蓄積し、AIがそれを学習することで、ノウハウを見える化することが可能です。新人スタッフなどにも、そのノウハウを標準化された形で伝えることができるため、現場の技術や知識が特定の人に偏るリスクを減らせるのです。

ものづくりの現場におけるAI技術の活用事例

AIと一口に言っても、その種類や得意なことはそれぞれ違います。例えば、画像を解析するAIもあれば、データから予測するAIもあります。そのため、現場で求められる機能によって、どのAIをどう使うかは変わってくるのです。

ものづくりの現場でAI技術を活用するには、目的に応じて適切に選び、組み合わせることが成果を最大化するカギとなります。実際に導入が進んでいるAIの種類や活用例は以下の通りです。

AIをものづくりで活用する際の注意点

AIには多くの可能性がある一方で、ものづくりの現場での導入や運用には慎重になるべき点もあります。ものづくりの現場では、既存の仕組みが根強く残るため、AIの能力を引き出すためにも、いくつかのポイントに注意を払う必要があります。

以下で、具体的に見ていきましょう。

導入コストが高い

AIシステムの導入には、初期投資やインフラ整備に思った以上の導入コストがかかることがあります。また、その費用を回収するまでにも時間がかかる場合もあり、短期的な視点だけで判断すると後悔することもあるでしょう。

そのため、中長期での利益率や運用コストも見極める必要があります。

既存システムとの連携が複雑なことがある

現場にはすでに多くのシステムや設備が導入されており、それらとAIをどう繋ぐのかは意外と難しい課題です。データの互換性や通信規格の違いが壁になるケースもあり、連携には専門的な知見と柔軟な設計が求められるでしょう。

セキュリティとプライバシーの問題がある

AIは大量のデータを扱うため、情報漏洩や不正アクセスなどのリスクも否定できません。特に、機密性の高い製品情報や顧客データを扱う業種では、セキュリティ対策の甘さが大きな損失に繋がる可能性があります。

製造業のセキュリティリスクについては、以下の記事でも詳しくご紹介しています。

【2025】製造業のセキュリティリスクとは？おさえるべき5つの対策方法やポイント

導入後の運用が複雑である

AIは導入して終わりではなく、その後のメンテナンスや定期的なアップデートも重要です。現場にAIを定着させ、長く活用していくには、運用体制の構築やトラブル時の対応もセットで考えておく必要があるでしょう。

専門知識を持つ人材が不足している

AIをものづくりの現場で使いこなすには、それなりの知識と経験が必要です。しかし、現場にはAI専門スキルを持つ人材がまだまだ少なく、人材育成や外部パートナーとの連携が欠かせません。

雇用への影響と労働者の再教育

AIによる自動化により、一部の業務を任せることができます。そのため、雇用の在り方が変化する可能性もあり、現場の不安を軽減するためにも、社内での再教育や役割の見直しが求められるでしょう。

社内での再教育（リスキリング）については、以下の記事でも詳しくご紹介しています。

【2025】DX時代に必要なリスキリングとは？成功のためのステップと注意点を紹介

AIをものづくりの現場に導入する時の手順

AIをものづくりの現場に取り入れるには、ただ最新の技術を導入するだけでは足りません。目的を明確にし、現場と丁寧に向き合いながら、一歩ずつ段階を踏むことが成功への近道です。

最後に、AIをものづくりの現場で導入する際の具体的な手順をご紹介します。

①目的と課題を明らかにする

ものづくりの現場におけるAI導入の成功と失敗を分けるのは、導入前の段階です。最新技術だからといって、目的があいまいなまま導入してしまうと、使い方が分からず、結局現場で活用されなかったという結果に終わってしまうことも珍しくありません。大切なのは、改善したい点や課題がある点をしっかり洗い出すことです。

例えば、不良品が多いのか、人手不足が深刻なのかなど、それぞれの現場で異なる課題を具体的にすることで、AIに求める役割やゴールも明確になります。目的が決まれば、AIに必要なデータの種類や量、どのAIを使うべきかも見えてくるでしょう。

②PoC（概念実証）を実施する

ものづくりの現場でAI導入を本格的に進める前に欠かせないのが、PoC（概念実証）です。Pocは、実際にAIを現場で使った時の効果や今後の期待を確かめるお試し導入のようなものです。いきなり全体にAIを適用するのではなく、スモールスタートで、リスクと成果を見極めていくことが大切です。

例えば、特定の工程にAIをテストで導入し、不良品の検出率や作業時間の短縮効果をデータで検証します。これにより、見えにくい現場でのギャップや意外なハードルにも気づけるのです。

PoCを丁寧に行うことで、導入後の運用イメージや必要な人材、コストも具体的に見えてくるでしょう。

③データ収集とAIモデルを構築する

AIは学習を重ねて成長するため、高精度なAIを構築するには、良質なデータが必要不可欠です。そのため、実際の現場で収集したデータを用いて学習させ、目的に応じた判断ができるようにしていく必要があります。

製造ラインの稼働状況や不良品発生の履歴、季節要因などのデータをAIに学習させ、特定のパターンを識別できたり、予測できたりするAIを構築していきます。この過程では、使えるデータ量は十分か、精度の高いAIが作成できるかという視点がとても重要です。

④現場へAIを導入し運用する

AIモデルが完成したら、実際の現場へ本格導入します。しかし、AIは導入してすぐに完璧に動くわけではなく、現場の流れや人との関わりの中に順応させていく必要があります。AI導入はゴールではなく、本当の始まりと言えるでしょう。

この段階では担当者はもちろん、現場の作業者との連携も重要になります。AIが提示する判断に対して使いやすい点やわかりにくい点などのフィードバックをもらいながら、少しずつ調整を重ねます。

また、トラブル発生時の対応や定期的なデータ更新のルールなど、運用面の仕組みづくりも一緒に進めていくことで、AIが現場で長期的に活用されていくベースが整っていくでしょう。

⑤導入の課題に対する対策を講じる

ものづくりの現場におけるAI導入には期待が高まる一方で、現実的な落とし穴も数多く存在します。例えば、現場での理解不足やシステム連携の複雑さや想定していたより効果が出るまでに時間がかかるという課題です。

こうした課題に対しては、事前につまずきそうなポイントを明確にし、段階的にクリアしていく姿勢が大切です。例えば、現場スタッフの理解や協力を得るには、AIを導入する目的や得られるメリットをわかりやすく伝える説明会を行うと効果的です。

また、導入で初期から効果が出やすい工程からスタートするのも有効でしょう。

⑥セキュリティ対策や人材育成を行う

AIは膨大なデータを扱って業務を動かしていくため、情報漏洩やサイバー攻撃などのリスクは避けられません。だからこそ、セキュリティ対策は、導入時から行うことが重要です。

アクセス権限の設定やログ管理、不審な動きを確認する監視体制はもちろん、データ内に個人情報や機密情報が含まれてる場合は、暗号化やデータマスキングなどの対策も欠かせません。

一方で、AIを使いこなすためには人材育成も必要です。システムを操作するだけでなく、AIの能力をどのように使うか、を考えられる人材が求められています。

以下のような社内研修や外部セミナーを活用して、従業員のAIリテラシーを底上げしていくことが、長期的な活用に欠かせないのです。

生成AIセミナー

生成AIセミナーは、未経験者の方でも生成AIの基礎から応用までを学べる実践的なプログラムです。 セミナーは短期間の集中講座で構成されており、以下のような内容が含まれています。

• 生成AIの基礎知識
• 大規模言語モデル（LLM）の仕組み
• AIの概要と活用事例
• ChatGPTやMicrosoft Copilotの活用方法
• プロンプトエンジニアリングの基礎
• 画像生成（Canva）
• 動画生成（Dream Machine）
• 3Dモデル生成（Vizcom）
• コード生成（Claude）
• 生成AIの業務活用における課題と解決策
• APIを利用した独自のChatGPTの作成方法
• ノーコード・ローコードでの専用ChatGPTの構築

このセミナーは、AIの基礎から実務での応用までを短期間で習得したい方や、ものづくりの現場でAIを活用したいと考えている方に最適です。​

AIエンジニア育成講座

AIエンジニア育成講座は、未経験者でも安心して受講できる設計でありながら、短期間で実務レベルのスキルを身につけられるのが特徴です。AIや機械学習の基本的な仕組みについて理解を深めることから始まり、Pythonを用いたAIプログラミングの基礎や自然言語処理、センサーデータを使った行動解析など、実際に現場で使われる技術の導入が進められます。

手を動かして体感することができるため、実務への落とし込みがスムーズでしょう。また、応用的な内容としてディープラーニングを使った画像分類の構築やRNNによる時系列データの予測モデルまで、幅広く実装ベースで習得できます。

データサイエンティストセミナー

データサイエンティストセミナーは、未経験者でも短期間でデータサイエンスの基礎から実践までを習得できる短期集中型のプログラムです。このセミナーでは、データ分析の基本やビジネス活用のイメージが掴めるため、現場で使える知識に特化しています。

統計の基本やデータを分析するために必要な前処理の知識も身につけられるため、数学が得意でない方でも安心です。さらに、ビッグデータの活用やマーケティングにおける予測モデルの構築、時系列データの分析などビジネスシーンを想定したトレーニングも行われます。

ものづくりの現場でのAI導入はスモールスタートが重要

今回は、実際の導入事例やステップも交えながら、AIがものづくりにもたらすメリットをご紹介しました。AIはものづくり業界にとって効率化としてだけでなく、新たな価値を創り出すパートナーへと進化しています。

現場での活用が進むにつれて、品質向上や予測精度の向上、ビジネスモデルそのものを変えていく可能性があります。ただし、AIを導入する時は目的を明確にし、現場の声に耳を傾けながら、段階的に進めていく必要があります。

また、人材育成やセキュリティ対策、運用体制の整備などの土台づくりも欠かせません。大切なのは、できるところから導入するという姿勢です。PoCを経て現場での効果を確認し、小さな成功体験を積み重ねることで、AIは現場に順応する存在になっていくでしょう。