製造業のAI導入の成功＆失敗事例から学ぶ|AIを活用する業務の選定・検討

AI技術をどのように効果的に製造業に適用し、どのような利点が得られるのかについて悩んでいませんか？

実は、製造業のAI導入は成功だけでなく失敗例も多数存在します。

なぜなら、AI導入は目的のための手段のひとつであるにも関わらず、失敗例ではAI導入そのものが目的となってしまっているからです。

私たち「株式会社Pro-D-use」という経営コンサルティング会社では、これまでたくさんの「製造業におけるAI導入」の成功も失敗も見てきました。

本記事では、製造業のAI導入の成功や失敗、理解しておきたい重要なポイントについて解説します。

製造業でAI導入を検討する際の注意点は以下。

1. AI導入の目的を明確に持つ
2. 人の手でやる方がいい内容もあると覚えておく
3. いきなり大規模な導入をしない

この記事を読めばこんなことが実現できます。

1. AI導入の失敗例がわかり自社に活かせる
2. 自社の現在の課題とAI導入の目的が明確になる
3. AI導入の成功の道筋がわかる

今回の記事を参考に、AI導入での成功や失敗について理解を深めてみてください。

また当社では「製造業における生産管理のDX化の課題」についても解説していますので、詳しく知りたい方は、ぜひ読んでみてください。

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製造業におけるAI導入率

2020年度における日本の日常業務でのAI活用率は、50%となっています。
(Google Cloud Industries参照)

高い数字のように感じるかもしれませんが、調査対象国7国(日本/アメリカ/イタリア/ドイツ/フランス/イギリス/韓国)の平均は64%となっています。

日本は平均を下回るAI活用率となっており、韓国と並んで最下位という状況でした。

このような背景から、AI活用といったIT化が注目されており、製造業にAIを導入する企業も増えてきています。

製造業がAI導入を必要とする4つの理由

製造業が抱える課題を明確にし、AI導入の必要性を考えてみましょう。

AI導入を必要とする主な理由は、以下の4つが考えられます。

1. 人手不足
2. 少子高齢化
3. 技術の継承
4. 競争の激化

日本では少子高齢化が進み、人手不足だけでなく従業員の高齢化という問題も抱えるようになりました。

高齢化した従業員は体調管理や、最新機器への抵抗感が強いという問題があります。

若い人への技術の継承ができなくなっていくと、最悪事業の継続が困難になるというリスクもあるでしょう。

このような課題を抱えながら勝ち残っていくために、作業を効率化しコストカットが可能になるAIを導入を検討していくべきでしょう。

製造業へAIを導入するメリット

製造業の生産管理はAIとの相性が良く、導入すると多くのメリットが見込めます。

• 作業の効率化と安全性
• 技術伝承
• 従業員へのストレス軽減でパフォーマンスを上げる
• 人的事故の減少
• コスト削減

作業の効率化と安全性

製造業でAIを導入する最大のメリットともいえるのが、作業の効率化です。

生産計画やメンテナンス、検品といった多様なシーンでAIが活躍しますので、作業効率が大幅にアップします。

立ち入り禁止エリアのように人が入れない領域でも活用できますし、GPSで重機の周辺に人がいないか確認したりと安全性も確保できます。

技術伝承

AIで熟練技術者の技術を解析して新人技術者の教育に活用する、さらに可能であれば自動化させられるようになります。

製造現場において、属人化を防ぐのは大きな課題のひとつといえます。

ある業務を担当できる人員がベテラン技能者のみに限られてしまうと、負担が集中したり、業務が停滞してしまったりという懸念があります。

従来であれば職人の技術は「目で盗む」しかありませんでしたが、アイトラッキングなどを使ってデータとして取り扱えるようになります。

従業員へのストレス軽減でパフォーマンスを上げる

作業が効率化し、安全に働けるようになると、従業員の仕事に対するモチベ―ションがアップします。

AIでストレスチェックを行えば、従業員の早期ケアにも活用できます。

また疲労度の高い作業はAIが負担しますので、従業員の体力的な負担も軽減させられるようになり、結果的にパフォーマンスの向上が期待できるでしょう。

人的事故の減少

人が作業をする以上、経験による思い込みや慢心、伝達ミスなどが起こるのは仕方のない部分でもあります。

AIの導入により、製造業におけるいわゆるポカミスを減少させられるようになります。

また危険な作業のリスクもなくなりますので、作業効率という面にとどまらず、職場環境の改善にもつながります。

コスト削減

AIの導入によりあらゆる業務が最適化されれば、不良品や無駄が削減されます。

設備の管理や状況把握もAIカメラで省力化できますので、不要な在庫を抱える必要もなくなるでしょう。

AIの導入は、将来的なコスト削減が期待できます。

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製造業へAIを導入するデメリット

メリットがある反面、製造業へのAI導入におけるデメリットも存在します。

• 導入や運営にはコストがかかる
• 効果がでるまで時間がかかる

導入や運営にはコストがかかる

AIの導入はコスト削減につながるとお伝えしましたが、初期投資にはコストがかかります。

きちんと戦略をたてて導入をしないと、コストに見合った成果を得られない危険もあります。

AIの導入を検討するのであれば、現在の状況や課題を明確にするところから始めます。

導入目的を明らかにし、AIによって何を実現させたいのかを考えて、導入の効果を最大限発揮できるようにしていきましょう。

効果がでるまで時間がかかる

AIを導入しても、すぐに成果がでるとは限りません。

現場でもスムーズに受け入れができるよう、従業員にはAI導入の必要性や目的を理解しておいてもらうべきです。

最初は否定的な意見も出るかもしれませんが、現場で実用化ができないとせっかくAIを導入しても活用しきれません。

社内のデジタル人材も必要不可欠です。

製造業におけるAIの活用ポイント

AIを導入する際に覚えておきたいAI活用手順をご紹介します。

1. AIを活用する業務の選定・検討
2. 必要なデータの収集・分析
3. 機械学習をくり返す
4. 最適な業務の自動化・効率化を実行

まずは企業の課題に応じて、活用するAIの選定や検討を行っていきます。

その課題にすでにデータがあればデータを収集し、データがなければ分析からスタートさせます。

データの収集や分析、機械学習を繰り返していき、調整を加えながら精度を高めていきます。

製造業のAI導入の活用事例5選

製造業でAIを導入し、活用に成功した事例をご紹介します。

• 製造計画の自動立案をしたAI導入の活用事例
• 検品自動化のAI導入の活用事例
• 異常検知のAI導入の活用事例
• 需要予測のAI導入の活用事例
• 生産ライン無人化のAI導入の活用事例

製造計画の自動立案をしたAI導入の活用事例

製造計画とは、製造物の種類や部品、材料の計画や工場から出荷までのスケジュールといった全ての計画を指します。

従来であれば従業員の経験や予測、長年の勘といった部分に頼っていましたが、AIを活用すれば高い製造計画が実現します。

AIは人間では処理できない膨大なデータを瞬時に分析し、客観的に予測をたてられます。

このような高度な製造計画に沿って生産をすれば、無駄がなく効率的な業務が可能になります。

検品自動化のAI導入の活用事例

生産ラインで不良品を選別していく検品作業は、AIの導入により自動化が可能になります。

従来であれば人による目視や画像認識やセンサーを用いた方法が一般的でしたが、カメラ機器の精度の向上などによってAIのレベルも進化しています。

疲れや不注意によるミスが起きる心配がなく、かつコンピューターの高速な処理ができるので速度も精度も高いです。

マシンのスペックにもよりますが、向きが一定ではないものや透明の物には不向きな場合があります。

異常検知のAI導入の活用事例

画像解析による工場の異常検知もAIの導入事例が多数あります。

通常の作業工程から逸脱した動作を検知し、ウェアラブル端末に異常を通知します。

エリア全体の画像解析を行い、人員配置や作業の最適化も確認できます。

異常を検知するだけでなく、異常事態を未然に防ぐという役割も担っています。

需要予測のAI導入の活用事例

製品に関する高度な需要予測を行い、自動発注もAIが行えるようになります。

過去の売り合げ実績や天候といった範囲だけでなく、政治情勢などの幅広いデータを分析した需要予測を立てていきます。

AIが自動で発注まで行えるようになると、単純に発注にかける時間が削減できるだけでなく、発注作業のための教育の時間も削減できるようになります。

担当する従業員による発注のムラがなくなり、作業発注の均一化も実現できるようになります。

生産ライン無人化のAI導入の活用事例

製造工場の生産ラインではロボットとの協業ではなく、完全無人化へのシフトが始まっています。

管理が必要になるため工場全体を完全に無人化するのは難しいかもしれませんが、日本の企業でも生産ライン無人化を導入しています。

ロボットであれば危険な作業も可能ですし、品質が保たれるので、安定した供給が実現できるようになります。

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製造業のAI導入の失敗事例5選

製造業でAIを導入し、活用に失敗した事例をご紹介します。

• データ量と質の重要性がわかるAI導入の失敗事例
• プロジェクトの方向転換によるAI導入の失敗事例
• 現場の協力体制が整わなかったAI導入の失敗事例
• 適用範囲を広げすぎたAI導入の失敗事例
• 検証不足が招いたAI導入の失敗事例

データ量と質の重要性がわかるAI導入の失敗事例

AIを導入しても、データ量が少ない、データの質が良くない、という場合には、AIを活用しきれません。

あるメーカーで商品の需要予測を行おうとしましたが、CMのプロモーションやセールといったイベントが反映されておらず、高い精度を出せませんでした。

また別のメーカーでは、データ量は十分でも解像度が低く、モデルの精度が上がらないという失敗例がありました。

AIを導入するだけでなく、学習のためのデータ量と質が重要であると理解できます。

プロジェクトの方向転換によるAI導入の失敗事例

AIのメリットである作業効率化を目指すには、目的に応じたデータが必要になります。

あるメーカーでは経営陣と現場の連携がうまくとれておらず、途中でプロジェクトの方向転換を余儀なくされました。

目的が変わってしまうと必要なデータが変わり、また膨大なデータを収集していかなければいけません。

AIを導入する前には、目的を明確にしておかなければいけないという失敗事例です。

現場の協力体制が整わなかったAI導入の失敗事例

AIの導入を決定するのは経営陣ですが、実際に活用するのは現場の従業員です。

あるプロジェクトでAIを導入するためにデータ収集を現場の協力を要請したところ、「今は忙しいから」といって想定したデータが収集できなかったそうです。

さらに集まったデータも画像の質が悪いものばかりで、AIモデルの構築までに予定以上の時間を費やしてしまいました。

時間がかかると費用もかさんでしまい、AI導入の担当者は頭を抱えてしまったそうです。

なぜAIを導入するのか、その後現場ではどのような変化が期待できるのか、という説明をして、現場の協力体制を整えておきましょう。

適用範囲を広げすぎたAI導入の失敗事例

せっかくAIを導入するのであれば、思い切った導入をしたいと考える担当者の方もいるでしょう。

しかし開発当初から範囲を広げすぎてしまうと、導入や運用のコストがかかりますし、不慣れな現場で混乱を招きかねません。

全てをAIにするよりも、状況によっては人の手の方が望ましいというケースもあるでしょう。

AIが必要な部分の明確な線引きをして、効率的に運営できる規模での導入を検討しましょう。

検証不足が招いたAI導入の失敗事例

AIを本当に導入する必要がある現場なのか、という根本的な失敗例もあります。

プロジェクト担当者は必要を感じて導入したシステムでも、実際に使用してみたら検品のスピードが早すぎて不良品を取り除く人の手が追い付かないといった失敗例がありました。

このように現場検証が正確に行われていないと、AIを導入しても効率化どころか困難を招いてしまうという結果になってしまいます。

適切なAI導入を検討しよう

AI導入での失敗例があった通り、自社に合わないものを導入してしまうと上手くいきません。

なぜAIの導入が必要なのか、目的は何なのかといった部分を明確にしておかなければ同じような失敗をしてしまうかもしれません。

経営陣と現場の双方でコミュニケーションをとり、AIを活用できればメリットは多数あります。

導入や運営にはコストがかかりますので、AIを活用する業務の選定・検討をしっかり行っていきましょう。

製造業の会社がコンサルを検討する際には、「なんとなく選ぶ」でと必ず失敗します。ビジネスが複雑な製造業の経営を改善するには、” 製造業の現場に強い “コンサル会社に依頼することが必須条件です。

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