【2025】製造業におけるAI活用事例23選！最新の活用状況・メリット・デメリットも解説

少子高齢化が進み、市場の変化が加速する中、製造業も大きな転換期を迎えています。こうした状況下において、「製造業のAI導入」は避けて通れないテーマです。

では、現在日本の製造業はAI導入にどう取り組んでいるのでしょうか？

本記事では、最新AI導入状況とともに、AIの製造業での活用事例を23選ご紹介します。AIが「ものづくり」の未来をどう変えるのか、その具体的な姿を、事例を通して探ってみましょう。

日本の製造業のAI導入状況は？

日本の製造業におけるAI導入は、他国と比べて遅れが目立っています。

2021年の総務省のデータでは、米国の導入率が35.1％であるのに対し、日本は24.3％にとどまっていました。ドイツが短期間でインダストリー4.0を進展させたのに対し、日本は10年以上アナログのデータ連携から脱却できない点も、AI導入の遅れを物語っています。

参照：総務省「情報通信白書令和3年版」

IPAのDXの取組状況

では、日本の最新の製造業におけるAI導入状況はどのようになっているのでしょうか。ここでは2023年度のIPAのDX取り組み状況から、日本の製造業のAI導入状況を見ていきます。

上記データから、2023年度においては、全社的または一部DXに取り組む企業が増加しており、AI導入もそうしたDX推進の一環として進んでいると考えられます。特に、2022年度のアメリカを超えている点は、着目すべき点といえるでしょう。

一方で、いまだDXに取り組んでいない企業が存在することも事実です。日本の製造業が国際競争力を維持・向上させていくには、AI導入をはじめとするDX推進のさらなる強化が求められます。

参照：IPA「DXの取組状況」

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製造業の大手企業AI活用事例13選

では、はじめに製造業の大手13社のAI導入事例を見ていきましょう。まずは、概要や成果を簡易にまとめた一覧表からご覧ください。

①富士通

製造業のDXを牽引する富士通は、企業の生成AI活用を加速させるため、「エンタープライズ生成AIフレームワーク」を開発し、「Fujitsu Kozuchi」として2024年7月から提供しています。

このフレームワークは、企業特有の大規模データ取り扱い、法令遵守といった課題解決を目的に開発されました。独自のナレッジグラフ技術でデータを構造化し、複数の生成AIモデルを組み合わせることで、高精度かつ信頼性の高い出力を実現し、これらの課題解決に貢献しています。

参照：富士通

②トヨタ

自動車製造業を代表するトヨタは、生産工程の効率性向上を目指し、AIプラットフォームの開発と内製化を2022年からスタートしました。当プロジェクトでは、専門知識がない現場スタッフでもAIを構築できる仕組みを目指し「Google Cloud」を活用しています。

導入後、人的負担やコストの課題を解決し、高岡工場では接着剤塗布の目視検査を自動化し、従来の2名体制だった業務を大幅に効率化しています。

参照：GoogleCloud

③デンソー

自動車部品製造業・デンソーは、生成AIを用いた自律型ロボットの開発を2023年4月から推進しています。このプロジェクトでは、ChatGPTを制御に活用すべく、MicrosoftのAzure OpenAI Serviceを活用し共同開発を進めました。

その結果、生成AIが人の指示に対し、最適なロボット動作（関数）を自律的に選択する仕組みを確立。ベルを鳴らしたり、コーヒーを提供したりと、多様な作業をロボットが自律的に行えるようになっています。

参照：Microsoft

④ブリヂストン

タイヤ製造業をリードするブリヂストンは、品質向上と生産性向上を目指し、2016年からAIを搭載したタイヤ成型システム「EXAMATION」を彦根工場へ導入しています。

同社は、長年培ったICT、材料加工の知見と現場のノウハウをAIに組み込み、属人化の解消、品質のバラつき極小化を実現しました。Google Cloudも活用しながら、専門スキルがないスタッフでも対応できる仕組みも構築しています。

参照：ブリヂストン

⑤東京エレクトロン

半導体製造業の東京エレクトロンは、労災防止のためHACARUSとAIを共同開発しています。このAIは、カメラで製造現場を24時間監視し、危険をリアルタイムで検知して作業員と責任者にアラートするシステムです。

これにより、少量のデータでも高精度なAIモデルを構築できるため、導入・運用コストを抑えられます。このモデルは、2024年1月、スマート工場EXPOでデモを実施しており、今後ヒューマンエラー削減とより安全な職場づくりに活用される予定です。

参照：HACARUS

⑥LIXIL

建材製造業大手のLIXILは、サプライチェーン全体を最適化するため、AIを活用した需要予測システム「MDF」を2023年4月に試験的に導入しました。導入に至った経緯は、ニーズの多様化による需要予測の困難さにありました。

そこで、AIとクラウド型データ基盤を活用し、約120万機種もの製品の需要を高精度で予測し、廃棄時のコスト負担や過剰在庫といったリスク低減を目指しています。

参照：LIXIL

⑦横河電機

工業計器・制御技術で製造業を支える横河電機は、JSRと共同で、AIが化学プラントを自律的に制御するという世界初の試みに成功しました。

この成果は2022年3月22日に発表されたもので、強化学習AI「FKDPP」を用い、これまで人の手による制御が必要だった複雑な条件（急な外気温変化など）にもAIが対応できるようになりました。なお、同時点で、AIがプラントを35日間連続で自律制御することに成功しています。

参照：横河電機

⑧日本精工

ベアリング製造業大手の日本精工は、外観検査の効率化・精度向上を目指し、データグリッドが提供する生成AI活用データ生成基盤「Anomaly Generator」を導入しました。

このシステムは、わずかな不良品データから多様な不良品画像を生成できるため、不良品データが不足し、AIモデルの構築が困難といった課題を解決します。リアルで鮮明な画像も課題解決に一役買っています。

参照：データグリッド

⑨JFEスチール

鉄鋼製造業のJFEスチールは、NECと共同でAI画像認識による安全行動サポート技術を開発し、2019年以降全社的に展開しています。これは、従業員の安全を担保するためのシステムです。

具体的には、AIが工場内で作業者を正確に検知し、立ち入り禁止エリアへの進入時には警報を発して自動でラインを停止させます。このように、安全管理をAIで強化することで、世代交代が進む現場の労災リスク低減に貢献しています。

参照：JFEスチール

⑩パナソニックコネクト

製造業のソリューションサービスで知られるパナソニックコネクトは、OpenAIの生成AIモデルをベースとした自社向けAIアシスタント「ConnectAI」を導入しています。

導入により、2023年6月から1年間で、国内全社員約12,400人の労働時間を合計186,000時間削減しました。単純な質問応答から戦略策定まで幅広く活用され、1回あたり平均20分の時間削減を実現しています。

参照：パナソニックコネクト

⑪オムロンサイニックエックス

健康機器製造業を牽引するオムロンの新会社・オムロンサイニックエックス（OSX）は、京都大学らと共同で、自然言語指示によるロボット制御の研究を2021年から3年間取り組みました。

このプロジェクトでは、「人と機械が融和」をコンセプトに、人が言葉で指示するだけで、ロボットが最適な動作を自律的に生成・実行できるAI開発を目指しています。これにより、多様な作業をロボットに代替させ、労働力不足の解消を目指しています。

参照：オムロン

⑫キング醸造

「日の出みりん」で知られる食品製造業のキング醸造は、食品ロスと工数削減のため、ノーコード予測AIプラットフォーム「UMWELT」を導入しました。

導入のきっかけは現場による予測のバラつきで、これにより、在庫過多、もしくは欠品が生じていたためです。導入後は、実際に売れた数を元に予測値を検証し、予測精度向上・業務効率化を実現しています。

参照：キング醸造

⑬ナブテスコ

機械製造業のナブテスコは、風力発電機の故障回避による長寿命化を目指し、AIを活用した状態監視機器「CMFS」を開発、製品化しました。

同社は、風力発電駆動装置分野で培った知見と、ブレインズテクノロジーのAI技術「Impulse」を組み合わせることで、旋回部分の異常早期検知を実現しています。なお、「Impulse」は他部署で取引があり、社員に好評だったことも踏まえ採用を決定したとのことです。

参照：ナブテスコ

製造業の中小企業AI活用事例6選

続いて、製造業の中小企業のAI導入事例を6つ見てみましょう。

①ヨシズミプレス

金型・プレス加工製造業のヨシズミプレスは、自動車の半導体レーザー部品の目視検査にAIを導入しました。

同社は、手間とストレスが大きい顕微鏡検査が課題でしたが、経済産業省のAI支援事業を活用し、2020年10月にAI検査システムを導入しています。これにより、6名で10日間かかっていた月間の検査時間を40%削減し、町工場でも低コストでAI活用が可能であることを示しました。

参照：東京商工会議所

②墨田加工

プラスチック加工業を営む製造業の墨田加工は、導入費用約15万円という低コストで円筒状の製品の目視検査にAIを導入しました。

従来、2名の検査員が3日間かけていた約4,320個の検査は、AI導入により検査時間が36%削減しています。AIがOK・NGを一次判定することで、人の疲労軽減と見逃し防止に繋がり、再検査チェックの負担も軽減しています。

参照：経済産業省「中小企業におけるAI導入の活用・促進」

③山本金属製作所

金属加工製造業の山本金属製作所は、工具の摩耗・破損による不良品発生や機械故障が課題でした。そこで、切削点近傍のデータなどを監視する自社開発のAIモデルを導入しました。

これにより、工具交換時期が明確化し、不良品発生減少にも効果を発揮しました。導入に不安を感じる従業員もいましたが、結果として、工作機械の監視が不要となったことで、生産付加価値額が15%増加しています。

参照：経済産業省「中小企業におけるAI導入の活用・促進」

④カブク

デジタル製造業のカブクは、AIを用いた製造工場選択の最適化や3Dデータセキュリティなどに関する特許を2017年に複数出願しました。

これは、「MMS Connect」というオンデマンド製造サービスにおいて、AIが最適な製造方法やグローバルネットワークを選定することで、競争力を高めるためです。AIによる自動マッチング技術により、カスタマイズ製品の作業工程効率化を実現しました。

参照：カブク

⑤樫山工業

精密機械製造業の樫山工業は、設計・調達の属人化解消と仕入れ価格の不安定さが課題点でした。これらを解決するために採用したのが、製造業のAIデータプラットフォームとして知られる「CADDi」です。

活用したのは、図面データ活用クラウドシステム「CADDi Drawer」で、導入後は検索スピードアップなどの使いやすさが向上し、部品の発注までの時間を平均60%以上削減しました。その他、部品共通化による原価低減、業務効率化と標準化も達成しています。

参照：CADDi導入事例「樫山工業」

⑥三陽工業

製造業にかかわる人材派遣事業を営む三陽工業は、社員の業務上の悩みを解決するため、AIを活用した社内アプリ「さよりんのお悩み相談室」を自社開発しました。

2024年8月の運用開始から10月までに160件の相談が寄せられるなど、社内で大反響を見せています。このアプリは、「自社で一から作りたい」という発案者に有志が集い、外部依頼を行っていない点も注目です。

参照：三陽工業

製造業の中小企業では、上記で紹介した「ヨシズミプレス」のように補助金を活用したAI導入を行っているケースが多く見受けられます。

以下の記事は、製造業のAI導入・DX化で使える補助金・助成金を一覧で分かりやすくお伝えしています。支給条件や補助率も記載しているので、ぜひ企業のAI化にご活用ください。

製造業の面白いAI活用事例4選

最後に、視点を変えて、製造業における広告分野での面白いAI活用事例をご紹介しましょう。これら製造業での事例は、生成AIを用いて斬新な作品を生み出し、幅広い層から注目を集めています。

①大日本除虫菊

蚊取り線香でおなじみの大日本除虫菊は、ロングセラー商品「キンチョール」の「ヤング向け映像」CMを2024年4月に公開しました。このCMは、画像生成AIを活用して制作しています。

キンチョールのカラーを基調としたノスタルジックな仕上がりで、従来のCM路線を大きく変え、タレントやセリフに頼らず視聴者を魅了しています。ポップな音楽とともに、AIとの共同作業が見事に開花した事例です。

参照：アドタイ「大日本除虫菊」

②伊藤園

飲料製造業の伊藤園は、パッケージデザイン開発に業界初となる「商品デザイン用画像生成AI」を導入し、「お～いお茶 カテキン緑茶」をリニューアル発売しました。AIは短時間で多様なデザインを生成し、制作プロセスの効率化に貢献しています。

さらに、「ありそうでなかった」という感じの新たな「おーいお茶」の世界を表現し、完成前にはデザイナーが手を加えたものの、AIならではの斬新さが際立つ仕上がりとなっています。

参照：株式会社プラグ

➂SUNTORY

飲料製造業のSUNTORYは、「GREEN DA・KA・RA やさしい麦茶」の新CMにChatGPTを活用した「AI部長」を起用し、2023年6月にWEBでCMを公開しました。

AI部長は、声優の起用や予想外の展開など、人間には思いつかないユニークなアイデアを提案。「リニューアル」というコンセプトにふさわしい生成AIの活用は、斬新かつ独創的な世界観で一躍話題を集めました。

参照：SUNTORY

④シャープ

電機製造業のシャープは、スマートフォン「AQUOS R9」のCMに3DCGとAIで復元した俳優の故・松田優作氏を起用しました。2024年7〜8月に全国放送されたこのCMは、松田氏の音声データを学習したAIがセリフを担当しています。

昭和のレジェンドスターが放つ最後のセリフ「お前だよ…」はまさに、iPhone一強のスマホ市場で存在感を高めるのに最適でした。全編モノクロで統一するなど、独自の哲学を表現したスタイルは、ブランド認知度向上に大きな効果を発揮しています。

参照：日経クロストレンド

AIを製造業に活用するメリット

製造業でAIを導入するメリットは何があるのでしょうか？ここでは、上記の製造業の導入事例から見られるメリットをお伝えしましょう。

• 作業品質のばらつきを抑え、安定化できる
• 微細なキズや異常をAIが即座に検知できる
• 危険エリアの監視や安全対策に活用できる
• 不良品の早期発見でコストを削減できる
• 設備の故障予測や需要予測が可能になる
• 少人数でも現場を効率的に運営できる
• 熟練者の経験をAIに学習させて継承できる
• 繰り返し作業を自動化し、人材を有効活用できる

これらから、製造業でのAIの導入は「作業を楽にする」だけでなく、「ムダを減らし、安全性・品質を保ち、現場に力を与える」など、多彩なメリットがあることが分かります。

AIを製造業に活用するデメリット

製造業でAIを導入する際、やはりデメリットも存在します。ここでも、先ほどの事例から見えてきたデメリットをお伝えしましょう。

• 初期導入コストと運用費用がかかる
• 専門知識や人材の確保が必要になる
• データが不十分だとAIが正しく機能しない
• サイバー攻撃や情報漏洩リスクがある
• 既存設備との連携に時間や調整が必要
• トラブル時の責任所在が不明瞭になりがち
• 現場全体の理解と協力がないと効果が出にくい

製造業でのAI導入はメリットも大きい一方で、これらのデメリットも把握しておかなくてはいけません。焦らず、自社に合ったスピードで進め、必要に応じて補助金や外部パートナーの力を借りながら進めていきましょう。

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AIの製造業活用についてまとめ

製造業をはじめ、企業におけるAI活用はまだ発展の途中ですが、近年では業務効率化や生産性向上の手段として注目され始めています。

製造業では中小企業でも導入の動きが加速し、実際に成果を上げている例も少なくありません。補助金制度や支援サービスをうまく活用し、時代の流れに乗って競争力のある企業づくりを目指していきましょう。