製造業で生成AIは役立つ？製造業での生成AIの活用事例や導入によるメリットについて解説

近年ChatGPTをはじめとする「生成AI」を導入することで、業務の効率化などに成功している会社が増えてきています。

しかし生成AIが普及してから間もないこともあり、実際に製造業で活用するイメージがつかないという方も多いと思います。

そこで今回は、生成AIを製造業に取り入れるメリット、実際の活用事例、活用における課題などについて紹介していきます。

生成AIとは？

生成AIとは、データをもとに新しいコンテンツや情報を自動で作り出す人工知能です。

近年話題になっているChatGPTも生成AIの一つであり、これはテキストを自動生成するAIです。ほかにも、画像や動画、音声の自動生成を行うAIも活用されています。

生成AIについての詳しい解説は以下の記事で行っているため、参考にしてみてください。

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製造業での生成AI活用方法とメリット

生成AIは、製造業の様々な場面において活用されています。
今回は、生成AIが製造業でどのように活躍し、どのようなメリットがあるのかについて紹介します。

製品設計の最適化

生成AIは、製品設計において活躍しています。AIに製品の強度や製造コスト、構造などの制約条件を与えると、それに基づいた最適な設計を生成AIが自動的に生成します。

これは設計の工程が軽減・削減されることによる時間の削減や、製品設計の試行回数の削減といったメリットがあります。

しかしそれだけにとどまらず、構造の最適化に伴う材料の無駄の削減、それによるコストの削減、部品の最適化による耐久性・強度の向上といった製品の品質向上などあらゆる面に利益をもたらします。

生産プロセスの最適化

生成AIにより生産ラインの最適化をすることも可能です。
AIが生産プロセスの過去のデータをもとに、生産計画を自動で生成します。

データに基づき最適化された生産フローは、リードタイムの短縮、原材料や人員の最適な配分を可能にします。

デジタルツインの自動生成によるシミュレーションの効率化

デジタルツインとは、製造設備や生産ラインを仮想空間に再現したモデルのことです。

生成AIはこのデジタルツインを生成します。このデジタルツインは、温度や供給量といった製造における条件を変えることにより、あらゆる条件に対するシュミレーションを容易に行うことができます。

このシステムを生かすことで現在の製品の性能向上、材料や工程の効率化によるコストの最適化、生産効率の高いプロセスの設計などが実現可能です。

カスタマイズ製品設計の効率化

生成AIは顧客のニーズに応じた製品の開発にも役立ちます。
サイズ感や形状、機能などの顧客の要求に基づいて、製品のデザインを提案してくれます。

このデザインの改案も新たな要求を入力するだけで可能であるため、圧倒的に生産の工程を削減できます。

従業員の作業効率化

上記のような専門知識を必要とする領域以外にも、事務作業の効率化による従業員への負担軽減を実現できます。

生成AIは、お客様・クライアントへのメールの自動生成や会議の議事録の自動生成などを行ってくれます。またこれらのツールは自社で独自にカスタマイズして、自社のナレッジに沿った自動生成もできます。

これらを活用することで、業務効率が向上し人手不足の解消といった恩恵を得ることができます。

製造業での生成AIの活用事例7選

生成AIを自動運転技術に応用【BOSCH】

出典：BOSCH　「より安全な道路の実現に向け、生成AIで新境地を開拓」

製造業の企業として世界最大級の規模を誇る「BOSCH」でも、生成AIが活用されています。

BOSCHでは自動運転時の安全性向上に向けて、生成AIの活用を進めています。従来のAIでは、人や物体、車両などを検知できる一方で、事故につながる可能性があるかどうかを状況に応じて判断する点には限界がありました。

そこで自動運転システムに生成AIを導入することで、路上の状況をより深く理解し、危険を予測する機能の高度化を進めています。例えばボールから考えうる危険を分析し、こどもが飛び出してくるという予期せぬ状況に対応できるよといった、人間ならではの判断能力への応用が期待されています。

参照：BOSCH「より安全な道路の実現に向け、生成AIで新境地を開拓」

生成AIの活用で開発期間の短縮【BOSCH】

出典：BOSCH　「より安全な道路の実現に向け、生成AIで新境地を開拓」

先述した「BOSCH」では、生成AIによる製造現場の高度化を進めています。

BOSCHのドイツにある2つの工場では、生成AIで作成した合成画像を光学検査用AIの学習データとして活用する取り組みも進めてきました。

ドイツの2つの工場では、この方法によって光学検査用AIソリューションの開発や既存モデルの最適化を進めており、AIアプリケーションの計画や立ち上げ、増強にかかる期間を、従来の半年〜1年から数週間へ短縮できる見込みだとしています。

このようにBOSCHでは、生成AIを単なる業務効率化のためではなく、品質確認の精度向上、生産性の改善、開発期間の短縮まで幅広く活用しています。

参照：BOSCH「より安全な道路の実現に向け、生成AIで新境地を開拓」

エージェント型AIによる運用監視・ガバナンス・コスト最適化【日立製作所】

出典：AIエージェントの導入効果を最大化するHARC for AIを提供開始

日立製作所では、AIエージェントの運用を伴走型で支援するサービス「HARC for AI」を企業向けに展開しています。このシステムは、AIの回答スピードやコストの監視から、判断内容の正当性評価といった複雑な運用課題の解決まで幅広く使われています。

また、このシステムには独自のクラウド運用手法（SRE）や日立社内で培われたAI運用ノウハウも組み込まれています。そのため、意図しないデータの流出やセキュリティリスクの特定などを容易にし、安全なガバナンスの確立と持続的な運用改善につながっています。

この運用基盤を活用したことで、日立グループ全体で経営リスク分析や保守の高度化など、200件以上のAIエージェント運用実績の創出に成功しています。

参照：AIエージェントの導入効果を最大化するHARC for AIを提供開始

AIアシスタントサービスの活用【パナソニック】

出典：パナソニック「生成AI導入1年の実績と今後の活用構想」

パナソニックでは、ChatGPTベースのAIアシスタントサービス「ConnectAI」を国内全社員約12,400人に展開しています。

このシステムは、検索エンジンのような簡単な活用から戦略策定の基礎データ作成といった複雑な業務への活用まで幅広く使われています。

また、このシステムには自社の製品の過去の品質問題や品質管理規定も組み込まれています。そのため、設計段階での製品の問題点や製造方法・作業手順に関する問題点の特定などを容易にし、大幅な作業時間の削減と品質向上につながっています。

この生成AIを活用したことで、2024年度には全社で年間合計約45万時間の業務時間の削減に成功しています。

参照：パナソニック「生成AI導入1年の実績と今後の活用構想」

生成AIを活用したアシスタンAIの活用【富士フイルム】

出典：富士フィルムグループが取り組むDX

2024年から全社展開を開始した内製チャット型生成AI「Fujifilm AIChat」は、2025年6月にグローバル約7万人への展開を完了し、月間アクティブユーザー数は2.1万人を突破しました。年間約40万時間の業務時間削減を見込んでいます。

さらに注目すべきは、2025年7月に展開を開始したエージェント型生成AI「Fujifilm AI Hub」です。これは、非IT部門の一般従業員が自らの業務目的に合わせて「AIエージェント」を作成・共有できるプラットフォームであり、すでに1,000件を超えるAIエージェントが現場で稼働しています。

参照：富士フィルムグループが取り組むDX

生成AIでサポートデスクの効率化【株式会社富士通】

出典：Fujitsu　HP

富士通は、selesforceの生成AIをコンタクトセンターにて導入しました。このシステムでは、質問に対する推奨返信の作成や回答文の添削等を生成AIが行ってくれます。

これにより、サポートデスクの品質向上やアドバイザーの育成の効率化を実現しました。
結果として生産性は大幅に向上し、8割以上の作業時間を削減することにつながっています。

参照：Fujitsu　HP

3D-CADの設計分野での品質チェック【株式会社pluszero】

出典：+zero HP

pluszero社が保有するAI技術「AEI」に生成AIを融合させることで、3D-CADでの設計による品質チェックの自動化を実現しました。

生成AIが製品に関するCADデータ案を生成し、その案をAIシステム「AEI」により解析・自動テストします。

そして、AIが検出した製品の不適合箇所を生成AIに伝達し、修正されたCADデータを生成AIが生成し、再度テストします。このようなサイクルを繰り返すことで、設計段階で製品の不具合を検知・修正することが可能です。

このような3D-CADによるテスト工程の効率化により、作業時間を削減・品質向上を実現しました。

参照：+zero HP

車両に生成AIを搭載【メルセデスベンツ】

出典：メルセデス・ベンツ、レベル 4 対応アーキテクチャを実現する NVIDIA DRIVE AV を搭載した新型 S クラスを発表

メルセデス・ベンツでは、レベル4の自動運転に対応したNVIDIAの次世代プラットフォーム「NVIDIA DRIVE AV」を新型Sクラスに搭載・展開しています。

このシステムは、従来のルールベースに基づく単純な走行から、予測不可能な歩行者の行動や複雑な道路状況をリアルタイムで判断して回避するといった高度な自動運転にまで幅広く使われています。

また、このシステムにはNVIDIAの大規模なAI基盤モデルや、多様なセンサー群と連動する独自の安全アーキテクチャ（Hyperion）も組み込まれています。そのため、これまで対応が難しかった複雑なエッジケースの処理やシステム障害の回避などを容易にし、車両の圧倒的な安全性と信頼性の向上につながっています。

この高度なAI・自動運転技術を活用したことで、将来的なロボタクシーの運用や、Uberのネットワークを通じたプレミアムなモビリティサービスの提供に向けた確固たる基盤の構築に成功しています。

参照：メルセデス・ベンツ、レベル 4 対応アーキテクチャを実現する NVIDIA DRIVE AV を搭載した新型 S クラスを発表

生成AIを導入する上での注意点

ここでは、生成AIを製造業で導入するにあたって気をつけるべき点について紹介します。

導入の目的を明確にする

上記でも紹介した通り、生成AIには様々な活用法が存在します。しかし、他社の活用事例が自社でも同様の効果をもたらすとは限りません。

そのため生成AI導入の際には、自社が抱えている課題や問題点などを明確にし、導入目的をしぼってから導入することが重要です。

また、導入による長期的な効果などについても考慮しておけると望ましいでしょう。

倫理的考慮や特定の規定の策定

生成AIで自動化されたシステムにおいて、生成AIが倫理的問題を引き起こす可能性があります。例えば、共同研究している会社のデータや個人情報を扱う際などに起こる可能性があるでしょう。

このような問題発生を防ぐために、事前に関連する法律の順守やデータ取り扱いについてのガイドラインの策定をすることが重要です。

投資対効果を明確にする

生成AI導入には、ソフトウェアのライセンス費やデータインフラの整備、導入に伴う試験や検証が必要不可欠になります。これらの初期投資に加え、メンテナンス費や専門人材の育成も必要となります。

生成AI導入は、これらの初期投資やメンテナンスに対する費用がかかる一方、多大な利益ももたらします。

そのため、長期的な投資対効果（投資に対する利益）を導入前に明確にしておくことで、導入により損失を出すことを予防できます。

時代の波に乗りましょう！

生成AIは、近年様々な企業で導入が検討されていたり、すでに業務効率化など結果を出している会社もあることを紹介しました。

まだ広く流通はしていない生成AIですが、だからこそ情報を適切に収集しいち早く導入することで長期的な利益を見込めるでしょう。また、生成AIは今後確実に活用される機会が増えるといえます。

そのため、この際に一度自社で導入した際のメリットやデメリットについても検討してみるといいかもしれません。

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