製造業界の課題も生成AIが解決！企業の活用事例を含め課題の解決方法を解説

近年の世界情勢の影響もあり、製造業は様々な重要な課題に直面しています。システム的な課題や、そしてグローバル化に伴う言語の壁などに悩まされている方も多いのではないでしょうか？

これらの課題を乗り越えるためには、生成AIの活用が鍵となります。もしかすると、今までどうしても解決できなかった問題を、AIの力でブレイクスルーできるかもしれません。

この記事では、製造業の課題とその解決策をご紹介します。また、実際にAIを活用して問題を解決した実例もご紹介しますので、ぜひ最後までご覧ください。

製造業界内部の現状・課題

国内だけでなく、グローバルにビジネスを展開する製造業界の課題は多岐にわたります。それは海外における政策や原材料の交渉など、国外での要因も多いでしょう。実際に製造業界内部では、下記のような課題があります。

• サプライチェーンへの対応
• 原材料価格の高騰
• 2025年の崖問題
• グローバル化への対応
• ノウハウ継承
• 人材不足

海外の新興国とのコミュニケーションが求められており、世界情勢に適応する必要があります。またDX化の促進や生成AIの急成長など、システム的な要素も非常に大きなポイントとなってきています。

伝統のある企業は、レガシーシステムのブラックボックス化が進み、システムの改修や更新が困難で死活問題となっていることも。そして、人手不足など人的リソースの問題も拍車をかけています。

だからこそ注目していただきたいのは、「生成AI」の存在です。デジタル技術や、AIの活用にこれらの問題を解決するヒントが隠されているのです。

なお、生成AIでのシステム開発について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

製造業界外部の課題

前述したとおり、製造業界には企業外部に起因する課題や、システム的な問題、そして人材不足など慢性的なリソースに関する問題など課題が山積みです。では具体的にどのような課題があるのか見ていきましょう。

責任あるサプライチェーン

今世界では、企業のサステナブルな取り組みが求められています。その影響もあり、グローバル企業が調達ガイドラインを策定する動きも見られます。

具体的には、ダウ、アップル、ユニリーバはサプライヤー行動規範を導入しました。強制労働や児童労働の禁止、労働時間や賃金の適法性、紛争鉱物に関する規制遵守が目的です。サプライヤーの評価と監査が行われ、低評価のサプライヤーには改善要求が出されることも。

そのため、海外に業務を委託する場合、特に中国には注意が必要です。ちなみに、いずれこれらの動きに、日本も追随することが予想されます。海外と同様にリスク管理が求められますが、それは労働時間なども厳しく管理されることに繋がるため、労働者にとっては決してネガティブな要素ではないのかもしれません。※1

原材料価格の高騰

近年、世界の情勢は非常に大きな動きがありましたね。新型コロナ、ウクライナ情勢、円安が原因で、経済安全保障をめぐる国際情勢が目まぐるしく変化しました。

それに伴う原材料価格の高騰は、製造業において非常に大きなダメージを与えました。また、米国はファーウェイ向け半導体製品について、第三国からの輸出を事実上禁止しました。製造業にとって主要なパーツが規制対象となってしまうと、場合によってはビジネスを根幹から揺るがされてしまうことも。※2

2025年の崖

そもそも「2025年の崖」とは、経済産業省が2018年に発表した「DXレポート」に基づく言葉です。日本企業がデジタルトランスフォーメーション（DX）に適切に対応できていない現状と、将来直面する課題やリスクを指します。

レガシーシステム（昔に作ったシステム）の中身がブラックボックス化してしまう企業は、歴史の長い製造業において他人事ではないでしょう。システムのブラックボックス化とは、ドキュメントがない、更新不足、担当者依存、整備不足の状態です。

ブラックボックス化すると、改修や移行が困難になります。このような問題を避けるためには、システムの内容を見える化し、迅速に対応できる状態にすることが重要です。DXを促進できる技術者も不足している点も、大きな要因といえるでしょう。

生成AIが解決しうる製造業の課題5選

生成AIは、言語の壁を超えたコミュニケーション支援やノウハウの効率的な継承、新システム開発の効率化や開発期間の大幅な短縮を実現します。また人材不足に対しても、業務の自動化と効率化を推進して企業の競争力を強化します。

メリット

•  作業を効率化
•  新しいアイデアを提供
•  データ解析
•  教育サポート

デメリット

• 著作権やフェイクニュースの問題
• 依存のリスク
• AI利用にコストがかかる

では実際に、AIを利用することにより、課題をどのように解決できるのか具体例を見ていきましょう。

課題1.グローバル化への対応

グローバルに展開する企業にとって、時には新興国の人々とのコミュニケーションが必要です。しかし、相手の言語がマイナー言語だった場合、障害になることがあります。そこで、言語能力に優れた生成AIを活用することで、この問題を解決できるでしょう。

例えば、Gemini 1.5 Proはマイナー言語であるカラマン語をプロンプト経由でマスターできます。一般に、大規模言語モデル（LLM）は、いくつかの例を示すだけで未知のタスクに対応可能。つまり、ChatGPTやGemini 1.0に新しい言葉を教えると、すぐにその言葉を使った例文を作成できるということです。Gemini 1.5 Proはさらに多くの入力トークン数を処理できるため、未知言語の文法マニュアルや辞書も丸ごと入力可能です。

この技術を使えば、カラマン語のようなマイナー言語でもFew-shotで習得でき、海外とのコミュニケーションが飛躍的に向上します。異なる言語間の壁を越えるために、ぜひ生成AIをご活用ください。※3

課題2.ノウハウ継承

技術継承は、多くの製造業が抱える重要な課題です。その原因の一つは「技術伝承の仕組み・システムがない」ことです。長年勤めた方は、マニュアルだけではなく、これまでの経験によるノウハウを身に付けています。しかし、新人への短期間の引き継ぎで、これらを全て伝えきるのはなかなか難しいのではないでしょうか。

この問題を解決するには、技術伝承の仕組みやシステムを構築し、ノウハウをデータとして保管することがポイントとなります。例えば、RAG（Retrieval Augmented Generation）を活用したチャットボットを導入すれば、社内ノウハウを検索・生成AIで支援し、技術継承を漏れなくスムーズに進められます。

課題3.2025年の崖

前述した「2025年の崖」も、生成AIを活用することで乗り越えられるかもしれません。DXとは、デジタル技術を活用してビジネスモデルや企業価値を変革することを意味し、レガシーシステムからの脱却が多くの企業に求められています。

克服するには新しいシステムの開発が必要ですが、生成AIを駆使することでそのプロセスが大幅に簡素化が可能。生成AIは要件定義からコーディング、テスト、ドキュメント作成までの過程において活用できるポイントが多々あるのです。

有効活用することで、システム開発の手助けとなり、効率的にDX化を促進できるでしょう。

課題4.開発期間の短縮

生成AIはシステム開発の常識を覆し、企業に大きなメリットをもたらします。コーディング、テスト、ドキュメント作成を自動化することで、開発期間を大幅に短縮できます。

注目すべきは、生成AIは人手不足の解決手段となる点です。人件費や間接コストの削減が実現に繋がるため、導入に多大な初期コストをかけてでも、長い目で見ると大きなコストカットに繋がるのではないでしょうか。また、生成AIはヒューマンエラーを減らし、システムの品質向上と事故の防止に貢献します。

さらに、AIの真骨頂として「アイデア出し」があります。過去のデータ分析を通じて、新たなアイデアやソリューションを提案も可能なため、人間では思いつかないような革新的なアイディアを見つけるきっかけとなるかもしれませんよ。生成AIを活用することで、効率的でコスト効果の高い開発が実現できるでしょう。

課題5.人材不足

AIを活用することで、人手不足問題を解消できる現実が既に実現されています。定型業務の自動化はAIの得意分野。具体例として、受付業務ではAIが来訪者対応や情報を登録し、接客業務では要望の確認や最適な提案が可能。

さらに、営業リスト作成や顧客対応もAIが代行し、施設案内や多言語対応も行えます。AIの進歩により、代替できる作業は日々増えていっています。

どの業界も人的リソースが不足しているなか、AIを活用しない手はないでしょう。積極的に導入した企業では、既に人件費削減と業務負担の軽減が実現しております。

なお、生成AIを活用したWeb接客について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

製造業での生成AI活用例3選

製造業界では、生成AIを活用する企業が増えており、その導入によって生産性の向上やコスト削減が実現されています。以下に、既に生成AIを活用して成功を収めている企業の具体的な事例を紹介します。

これらの事例は、製造業における生成AIの可能性を示すものであり、今後の業界の発展に大きな影響を与えるでしょう。

活用例1.旭鉄工株式会社

中堅自動車部品メーカーの旭鉄工とその関連企業i Smart Technologiesは、IoTを活用して製造現場の改善活動を進めています。自社開発したIoTシステムで、なんと年間約4億円の労務費削減や電力消費量の26％削減を達成。さらには改善ノウハウを共有するために「横展アイテムリスト」を作成し、ChatGPTを利用してこれらのノウハウを簡単に検索・活用できるようにしました。

ユーザー目線に立ったシステム化で、仕事が効率化されたことは間違いないでしょう。企業間での事例共有も視野に入れているとのことです。※4

活用例2.リュウグウ株式会社

昭和22年創業の包装資材メーカー、リュウグウが機械学習ツール「WALL」を材料業界で初導入しました。このツールはSUPWATが提供し、リュウグウの研究開発の効率化と高度化を支援します。

リュウグウでは、包装資材の開発に多くの時間を割いてきましたが、品質検査は熟練作業員の経験に依存していた経緯があります。団塊の世代の引退により後継者不足が嘆かれる昨今、同様の事態に遭遇している企業も多いのではないでしょうか。

リュウグウ「WALL」の導入により、過去の開発記録を基に機械学習して、研究開発工程を最適化しました。これにより、リュウグウの開発力のさらなる強化が期待されています。※5

活用例3.キング醸造株式会社

キング醸造が名古屋大学発AIベンチャーのトライエッティングが提供するノーコード予測AIプラットフォーム「UMWELT」を導入しました。キング醸造は、在庫過多や欠品に悩まされていましたが、「UMWELT」により予測精度の向上と工数削減を目指します。

「UMWELT」は、シンプルなデータで高精度な予測を提供し、月間・週間単位の柔軟な出力が可能。まさにPDCAサイクルを、AIを活用することで実現した例です。また、専門知識不要で簡単に操作でき、データ前処理やAI解析、システム結合も自動化されているため、業務の効率化も実現しました。※6

なお、生成AIで生産管理システムを最適化について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

製造業でも生成ＡＩは活躍する！

製造業界内部の現状と課題は多岐にわたり、持続可能なサプライチェーンの確立や原材料価格の高騰など、課題が山積みです。これらの課題に対処するため、デジタル技術や生成AIの導入が不可欠です。

生成AIは、サプライチェーン管理、予測精度向上、ノウハウ継承、自動化などで大きな役割を果たします。製造業界が直面するこれらの課題に対し、ぜひ生成AIを積極的に活用してみてください!

最後に

いかがだったでしょうか？

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