リリース以降、2ヶ月で1億ユーザーを突破したChatGPTの登場・普及をきっかけにますます注目が集まっている生成AI。

製造業界においても、パナソニック、トヨタ、シーメンスなど、国内外の大手企業が生成AIを導入し、製造業務の自動化・効率化を達成しています。

本記事では、製造業における生成AIの活用事例について、メリットや注意点とともにわかりやすくご紹介します。

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生成AIの製造業における活用事例１０選

生成AIの製造業における活用事例として、以下の10事例が挙げられます。

• ①パナソニックコネクト：AIアシスタントを導入し1日5000回の利用
• ②旭鉄鋼：製造現場の組織的なカイゼンに生成AIを活用
• ③パナソニック：電気シェーバーのモーター設計に生成AIを活用
• ④トヨタ：生成AIを使った車両設計ツールを発表
• ⑤オムロン：生成AIを活用した言語指示で動くロボットの開発へ
• ⑥シーメンス：製造業向けアプリケーション開発を生成AIで効率化
• ⑦チューリング：自動運転電気自動車を生成AIでデザイン
• ⑧HPE：自然言語でのロボット操作を生成AIで実現
• ⑨プロテリアル：ケーブル製品開発にAIが生成した素材の断面図を活用
• ⑩ボッシュ：生成AIの高度な物体認識技術を活かし自動運転技術の性能向上へ

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①パナソニックコネクト：AIアシスタントを導入し1日5000回の利用

パナソニック コネクトでは、社内データベースを連携させたAIアシスタントによる業務効率化のプロジェクトを進めています。

この取り組みにより、自社業務や現場の個別課題に対応した回答生成が可能となり、社外秘情報にも対応する自社特化AIの運用開始も予定しています。

導入後3カ月で、想定の5倍以上の約26万回の利用があり、日々約5000回もの質問がAIに投げかけられているとのことです。

②旭鉄工：製造現場の組織的なカイゼンに生成AIを活用

旭鉄工では、生成AIを活用することで、改善活動を属人的に管理するのではなく、共有されたノウハウ活用により、改善方法をシステム化しています。 

ChatGPTを活用することで、カイゼンに向けた過去事例や注意点をまとめた「横展アイテムリスト」というノウハウ集から、目的や状況に合った情報を簡単に引き出すことができるようになりました。

このシステムを本格導入することにより、社内の知見が現場の隅々までに共有され、より生産性高くカイゼン活動を行うことが可能になります。

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③パナソニック：電気シェーバーのモーター設計に生成AIを活用

パナソニック ホールディングスは、電動シェーバー「LAMDASH」シリーズに、AIがゼロベースで設計した新構造のモーターの採用を検討しています。

 この生成AIが設計したモーターは、熟練技術者による最適設計と比較して、出力が15%高いことが特徴です。

同社はAI設計の有効性を確認したとして、今後は電動工具や車載用のモーター、さらにシーリングファンなどにも適用する方針とのことです。

④トヨタ：生成AIを使った車両設計ツールを発表

トヨタは、生成AIがテキストから画像を生成し、車両設計をサポートするツールを発表しました。

トヨタの持つ自動車工学の知見と生成AIの画像生成技術を組み合わせることで、空気抵抗や車高などの諸条件をしっかりと考慮した物理法則に即した画像を生成できるようになりました。

このシステムにより、効率的かつ効果的なデザイン開発を実現しながら、デザイナーがより創造性を発揮できるようになると期待されています。

⑤オムロン：生成AIを活用した言語指示で動くロボットの開発へ

オムロンサイニックエックス（OSX）は、ロボットアームが自然言語の指示に応じて動作する技術の開発に取り組んでいます。

この技術は、食材の切り方など、特定の作業動作を学習したAIモデルが生成することで実現されます。

このプロジェクトは、人間の思考プロセスを模倣することで、ロボットがより自然な方法でタスクを実行できるようにすることを目指しています。

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⑥シーメンス：製造業向けアプリケーション開発を生成AIで効率化

シーメンスは、生成AIとデジタルツイン技術を駆使して、製造業のアプリケーション開発をサポートするサービスを提供しています。

本サービスでは、最小限のプログラミング知識でウェブアプリを構築できるツールに生成AIを導入することで、顧客のアプリ開発プロセスを効率化しています。

主に製造業での利用を想定しており、エンジニアは生成AIからの提案によって工場の生産性を最大化する部品の組み合わせやサイズの最適化などが可能となります。

⑦チューリング：自動運転電気自動車を生成AIでデザイン

2030年の販売目標10,000台の「完全自動運転EV」のコンセプトカーを公開しました。

このコンセプトカーのスケールモデルや走行アニメーションは、画像生成AIであるStable Diffusionにより作成されたデザインを元に制作されています。

また、エンブレムデザインや工場のネーミングにも生成AIが活用されるなど、AI技術を様々なビジネス展開の中心に据えています。

⑧HPE：自然言語でのロボット操作を生成AIで実現

Hewlett Packard Enterprise（HPE）は、生成AIを用いて、産業用ロボットの操作をサポートするシステムのデモを実施しました。

このシステムでは、自然言語および画像を用いた対話で、工場作業員がロボットと効率的にコミュニケーションを取れるように設計されています。

AIアシスタントは、数百ページのマニュアルを用いたトレーニングを受け、作業者の質問に自然言語で対応し、ロボット操作の効率と安全性を大きく向上させるとしています。

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⑨プロテリアル：ケーブル製品開発にAIが生成した素材の断面図を活用

プロテリアルは、ケーブル素材製品の開発に生成AIによる原料合成の疑似実験の活用を始めました。

試作した素材の断面図のデータを生成AIに学習させ、生成AIが特定の原料を組み合わせた素材の断面図を疑似的に作成します。そして、そのデータに基づいて実際に原料合成などの実験を行い、素材を開発します。

従来のシミュレーションでは予測しにくい原料の配合などを予測することが可能で、将来的に新素材の開発期間を従来比10分の1程度にすることを目指しています。

⑩ボッシュ：生成AIの高度な物体認識技術を活かし自動運転技術の性能向上へ

ドイツの自動車部品メーカーであるボッシュは生成AIを活用して自動運転技術の性能を向上させる取り組みを開始することを発表しました。

生成AIの膨大な学習データに基づく高度な物体認識技術を活かして、従来の技術では正確な判断が難しかった場面でも、生成AIが自動で対処できるようにすることを目指しています。

生成AIの物体認識技術や膨大なデータの処理能力により、自動運転技術の性能が向上し、実用化に向けた動きが加速するとして期待されています。

生成AIを製造業界で活用する５大メリット

生成AIを製造業で活用する代表的なメリットとして以下の５つが挙げられます。

• ①最適な社内知見の即時での共有
• ②製品の設計・デザイン
• ③現場での業務のサポート
• ④業務プロセスカイゼン
• ⑤システム開発の効率化

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①最適な社内知見の即時での共有

独自のデータを学習させた生成AIを使ったチャットボットの導入等により、各社員に最適な社内の専門知識をリアルタイムで共有することが可能です。

この取り組みにより、従業員は必要な情報を即座に取得し、業務の質とスピードを向上させます。

②製品の設計・デザイン

生成AIによる、多様なデザイン案の生成と迅速なプロトタイピングにより、製品開発の時間とコストが削減されます。

これにより、製品の設計・デザインのプロセスが効率化されるとともに、人間ではなかなか思いつかなかったクリエイティブな設計・デザインが可能となります。

③現場での業務のサポート

生成AIを活用することで、人間の普段用いる自然言語によるロボットや装置の操作を実現する取り組みが進んでいます。

この取り組みが進むことで、既存の業務オペレーションの正確性向上や効率化が期待されています。

④業務プロセスカイゼン

生成AIを活用することで、効率的に社内の課題や有効な知見が明らかとなり、業務プロセスのカイゼンを加速させることができます。

これまで、熟練した従業員しか行えなかった課題解決を、より多くの従業員が行うことができ、企業全体として生産性を向上していくことができます。

⑤システム開発の効率化　

生成AIを用いることで、一部のシステム設計とコーディングの自動化が実現され、開発時間とリソースの節約につながります。

これにより、非エンジニアが開発業務の一部を担当したり、エンジニアがより重要な業務にフォーカスすることが可能となります。

生成AIを安全に活用するための６つの注意点

生成AIを安全に活用するための注意点として以下の6つが挙げられます。

• ①最適な生成AI活用範囲の設定
• ②最適なAIツールの選定・導入
• ③リスクを最小化するデータマネジメント
• ④従業員向けの利用ルール・マニュアルの策定
• ⑤従業員の生成AI活用リテラシーの向上
• ⑥最新動向を踏まえた生成AI活用方法の定期的な見直し

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①最適な生成AI活用範囲の設定

生成AIは全ての業務に対して万能という訳ではなく、明確に得意不得意が存在します。

そのため、生成AI活用の成果を最大化し、リスクを最小化するためには、活用する範囲を適切に設定することが極めて重要です。

これにより、不適切な情報生成や不意の法的問題の防止につながります。

②最適なAIツールの選定・導入

各企業の状況や目的に最適なAIツールの選定と導入は、安全かつ効率的なAI活用に向けて非常に重要です。

利用するAIツールは、その機能、性能、セキュリティ対策が自社の要求を満たしているかを評価し、適切なものを選ぶ必要があります。

さらに、AIツールの導入時も、ユーザーが入力した内容を学習させない「オプトアウト」を選択する等の対処を取ることで、自社のリスクを最小化することができます。

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③リスクを最小化するデータマネジメント

生成AIは、入力されたデータに基づいて動作するため、データマネジメントの質がAIの出力品質に直結します。

データの正確性、偏りのなさ、機密性の保持は、リスクを最小化する上で極めて重要です。

適切なデータマネジメントの実施により、データの質を確保し、情報漏洩や不正確な情報生成のリスクを低減します。

④従業員向けの利用ルール・マニュアルの策定

生成AIの効果的な利用とリスクの最小化のためには、企業が従業員向けの明確な利用ルールやマニュアルを策定することが重要です。

具体的には、社内でのAIの使用目的、使用範囲、倫理ガイドライン、データ取り扱いのルール・マニュアルを策定する必要があります。

⑤従業員の生成AI活用リテラシーの向上

生成AIのポテンシャルを最大限に活用し、同時にリスクを管理するためには、従業員のAIに関する理解とスキル、すなわちAIリテラシーを向上させることが不可欠です。

研修プログラムや実践的なトレーニングを通じて、従業員が生成AIの基本的な知識、適切な使用方法、関連するリスクを理解してもらい、効率的かつ責任ある方法で使用できる環境を構築することが求められます。

⑥最新動向を踏まえた生成AI活用方法の定期的な見直し

生成AIの技術・サービスは日々進化しており、新たな活用方法や利用プロセスが登場し、それに応じて新たなリスクが生じる可能性が高いです。

したがって、国内外の生成AIに関する最新の動向を常に把握し、企業の生成AI活用方法を定期的に見直し、更新することが必要となります。

製造業において生成AIを導入するための４つのステップ

製造業において生成AIの導入を進めるための流れとして、以下の４つのステップがあげられます。

＜Step1：活用方針の検討＞

• 最新の市場動向のキャッチアップ
• 自社の活用可能性の整理
• 生成AIの活用目的・ゴールの設定

＜Step2：利用環境構築＞

• セキュリティ・データ管理体制の強化
• ガイドライン・マニュアルの策定
• 社員向けのAIリテラシー研修
• 社内業務での試験運用

＜Step3：試験開発・運用(PoC)＞

• PoCを行うユースケースの検討
• 要件定義・プロトタイプ開発
• 運用と評価

＜Step4：本開発＞

• 本開発を行うユースケースの検討
• 要件定義・本開発
• 運用と評価
• 活用方針・内容の継続的なカイゼン

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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Step1：活用方針の検討

1つ目のステップは、自社として生成AIをどのように活用していくかの大方針の検討です。

生成AIは社内業務効率化や顧客体験の向上、新規事業創出など様々な目的で活用が可能だからこそ、自社の課題にマッチした目的とユースケースで活用することが、投資対効果を大きく左右します。

最新の技術や競合の動向をキャッチアップした上で、自社の活用可能性の幅出し・整理を行います。その上で、生成AIをどのような領域で、どの程度ダイナミックに活用していくかの目的やゴールを初期的に設定しましょう。

Step2：利用環境構築

2つ目のステップは、生成AIを安全かつ効率的に活用できる、社内のシステムやルールなどの利用環境の構築です。

企業が生成AI活用に踏み切れない理由として、機密情報漏洩などのセキュリティリスクの懸念が挙げられますが、適切なシステム設計・データ管理やガイドラインの策定などを行うことで、それらのリスクに対処しながら、業務効率化に繋げることが可能です。

社員に対し、生成AIをリサーチや文書作成などの日常的な業務に安心して活用できる環境を提供することで、自社のどのような業務と生成AIの相性が良いのかという現場からの示唆を得ることができ、プロトタイプ・本開発の企画への重要なインプットとなります。

Step3：試験開発・運用(PoC)

3つ目のステップは、自社にマッチするユースケースの検証に向けた、プロトタイプの開発と運用です。

顧客対応支援や社内のナレッジ検索、新機能・サービスの実装などの生成AIの幅広いユースケースの中から、自社の経営課題解決にマッチするいくつかのユースケースに絞り込み、プロトタイプを開発し、実際の業務で運用します。

PoCを実施することで、コストを抑えながら生成AI活用のインパクトを検証しつつ、見えてきた改善点から本開発の精度を高めることが可能です。

Step4：本開発と運用

4つ目のステップは、本格的な生成AIを活用したシステムの開発と運用、継続的なカイゼンです。

自社独自のデータ基盤の構築・連携や活用シーンに特化したアウトプット精度の改善などを実施し、自社の目的達成に特化した生成AIシステムを開発します。

PoCの結果を踏まえ、本開発を行うユースケースや活用範囲を決定することで、生成AI活用の費用対効果を最大化することが可能です。

また、開発しっぱなしで終わるのではなく、本開発したシステムを運用し上がった成果や改善点、技術進化などを踏まえて、活用方法や内容を継続的にカイゼンしていくことが重要です。

このプロセスを通じ、生成AI活用のポテンシャルを最大限に発揮することで、業務生産性や顧客への提供価値の観点から、大きな競争優位性を構築することに繋がります。

製造業における生成AI活用を成功させるための５つのポイント

製造業における生成AI活用を成功させるために抑えるべきポイントは以下の５つです。

• ①業務内容の棚卸しと活用インパクトの試算
• ②投資対効果の高い課題/目的と活用方法の選定
• ③アジャイルアプローチでの開発・導入
• ④システムとルールの両面からのリスク管理
• ⑤研修等での社員のAI活用リテラシーの向上

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①業務内容の棚卸しと活用インパクトの試算

生成AI活用の成否を分ける最大のポイントは、生成AIを活用する意義の大きな業務に対して活用することに尽きます。　

活用の方針や戦略がないまま活用を進めるのではなく、自社の業務内容・フローをしっかりと棚卸しした上で、どの程度業務効率やアウトプット向上に繋がるかを試算することが重要となります。

②投資対効果の高い課題/目的と活用方法の選定

生成AIは全ての業務に対して万能という訳ではなく、膨大なデータに基づいたコンテンツ制作は得意だが、複雑な問いに対して正確な答えを出すのは苦手といった、明確な得意不得意が存在します。

そのため、自社の業務の現状や生成AIの特徴を踏まえた上で、どのような課題/目的に対して、どのようなアプローチ/範囲/ツールで活用を進めるかを、検討・選定するステップがプロジェクトの投資対効果を左右する、極めて重要なプロセスとなります。

③アジャイルアプローチでの開発・導入

生成AIは、一度開発・導入して終わりという進め方ではなく、何度もモデル・学習データ・利用方法等を細かくカスタマイズしなおすことで、より理想とする活用を実現することができます。

具体的には、初期仮説に基づいた簡易的なプロトタイプを構築し実際に利用してみる、というサイクルを、1サイクル数週間の期間で何度も繰り返し、ブラッシュアップしていくという、アジャイル開発のアプローチを取ることが適しています。

④システムとルールの両面からのリスク管理

企業が生成AIの活用に踏み切れない最大の理由として、機密情報漏洩や著作権侵害などのリスクへの懸念が挙げられます。

確かに、社員に特段ルールを設けず、一般に公開されている生成AIを活用させた場合、様々な問題が発生する可能性は存在します。

一方で、入力するデータが学習されないようなシステム構築や使用範囲・機密情報の取扱等の運用ルールの策定により、リスクをマネジメントし最小化することが可能です。

⑤研修等での社員のAI活用リテラシーの向上

生成AIの特徴として、AIとの対話によってアウトプットを引き出すことが求められるため、使い手のリテラシーによって成果が大きく左右されることが挙げられます。

そのため、生成AIのポテンシャルを最大限に活用するためには、従業員のAIに対する理解とスキル、すなわちAIリテラシーを向上させることが不可欠です。

研修プログラムや実践的なトレーニングを通じて、従業員に生成AIの基本的な知識、適切な使用方法、関連するリスクを理解してもらい、効率的かつ責任ある方法で使用できる環境の構築が必要となります。