製造業界へのAI進出 ～製造業でのAI活用事例と今後～

1. 製造業におけるAI活用の背景

製造業は、生産効率や品質の向上を追求し続ける業界といっても過言ではありません。「改善」と呼ばれる日本企業特有のボトムアップ的な活動は、海外でも「KAIZEN」として手本にされ、長らく日本の製造業の競争優位を牽引してきました。しかし、熟練工の不足や原材料価格の高騰、サプライチェーンの複雑化、グローバル競争の激化により、従来の改善手法だけでは限界が見え始めているもの事実です。そこで注目されているのがAI（人工知能）の活用です。例えば、識別系AIは製造現場の膨大なデータからパターンを抽出し、判断や提案を行う能力を持ち、製造プロセスのあらゆる場面で導入が進み始めています。今回は「識別系AI」と「生成AI」に分け、その具体的な活用事例を紹介します。

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2. 識別系AIと生成AIの違い

これまではAIと言えば識別系のAIを指していましたが、生成AIの登場により、生成AIとこれまでのAIを区別する意味で、識別系AIと呼ばれるようになりました。まずは、両社者の基本的な違いを整理します。
解りやすく例えるなら、識別系AIは「現場の目や耳を代替・サポートするもの」、生成AIは「現場の知識や文書作成を代替・サポートするもの」といったように主な用途や得意分野が異なり、識別系AIは既に製造現場の多くで活用されています。それ対して生成AIは現場をサポートするスタッフや間接部門での活用が多く見受けられるようです。

●識別系AIと生成AIの比較

　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　

	識別系AI	生成AI
主な役割	データを「判別・分類」する	データを「生成」する
主な目的	品質検査、機械・ロボット制御、 需要予測（生産計画最適化）異常検知など	文書・マニュアル自動作成、設計支援、 問い合わせ・対話サポートなど
入力データ	センサー値、画像、音声データなど	テキスト、仕様書、設計データなど
導入効果	検査精度の向上・工数削減、 生産停止リスク、在庫低減	開発スピード向上、 現場サポート業務効率化（ドキュメント整備工数削減など）、 サポートセンター効率化

3. 製造業での識別系AIの活用事例

識別系AIは、物体認識や領域の検出やパターン認識技術を用い、製造現場ではカメラやセンサー、さまざまなデータなどを解析して「判別」や「分類」「予測」に活用されています。具体的には以下のような活用事例があります。

●品質検査の自動化
外観検査をAIで自動化することで、検出に検査員の習熟が必要な異常も高精度で検出できるようにもなります。外観検査の多くは人の目視に依存しており、検査精度が習熟に左右されることや、バラつきが多く発生することが課題です。AI画像認識を導入することで、微細な傷や異物混入も高精度に検出できるような事例も多くなっています。
トヨタ自動車はシーイーシーのAIであるWiseImagingを導入することで目視では検出できない磁気探傷検査をAIで自動化し、これまで熟練が必要で時間のかかる検査の省人化を図りつつ、検査精度を大幅に向上させました。

●熟練を要する製造機械制御の自動化
センサーなどからのデータを解析し、熟練や技術を要する機械制御を行うAIが拡がっています。
横河電機は化学プラントでAIを活用した自律制御を導入し、これまで手動制御のみでしか対応できなかった箇所をAIが制御できるようになりました。これにより規格外品が発生することによる燃料や人件費、時間的な損失を無くすことに成功しています。

ブリヂストンはAIを実装したタイヤ成型システムである「EXAMATION」を開発・公開し、部材工程から検査工程までの自動化に既に成功しています。人による様々なバラツキが極小化されることで、従来にない高精度なモノづくりが可能となるばかりでなく、高生産性、自動化によるスキルレス化に貢献しています。

●需要予測の自動化
AIを活用して需要予測や工場全体の最適化を進める事例も増えています。
サッポロビールは人とAIの協業による需要予測の検証を実施。その結果、人だけのものより予測精度が20％改善し、運用を開始しています。サプライチェーン全体の計画・実行、在庫の最適化に大きく寄与するものと期待されています。

4. 製造業での生成AIの活用事例

ここで今更言及するまでもなく、生成AIはテキストや画像、さまざまなデータを生成する技術です。製造業においても生成AIの活用は新しい可能性を切り開いており、導入とその検討が進んでいます。文章のみに留まらず、作業マニュアルや作業指示書、設計データなどを生成し、業務効率化や開発スピードの加速に寄与するものと期待されています。

●設計開発
製品開発段階で、生成AIは既存データや仕様を基に新しい設計案を自動生成し、エンジニアの発想を広げています。
パナソニックHDは生成AIを活用し、電気シェーバー用モーターの設計を最適化。これまで熟練エンジニアの経験による改良設計を重ねてきましたが、生成AIによる先進的アルゴリズムを用いたゼロベース設計手法を開発。熟練技術者が最適設計したモーターと比較して出力15％増の性能を実現し、性能向上と開発期間短縮の両立を図り、今後の機器設計の主流になっていく可能性があると期待されています。

●問い合わせ対応（カスタマーサポート）
生成AIはカスタマーサポートにも活用されています。
富士通はSalesforceの「Einstein for Service」を導入し、問い合わせへの返信の自動生成や、顧客とオペレーターの会話内容の要約へ活用が進んでいます。機能検証では、返信の自動生成により、顧客対応時間が約89%減、会話の要約により対応後の記録にかかる時間が約86%削減されたと報告されています。

5. 今後の課題と展望

これまで述べてきたようにAIは多様な可能性を秘めていることは間違いありません。ただメディアやインターネットではポジティブな面ばかりが強調されがちですが、やはり識別系、生成AI問わずリスクが存在します。

識別系AIでは学習データの偏りによって想定外のパターンに対する誤判定が発生したり、異常値、ノイズを誤って正常と判断してしまう誤判定が発生したりします。高精度なAIには大量かつ高品質なデータが必要であるため、データ基盤の整備、データ収集・クレンジングに対する検証プロセスなどが必要です。またAIを過信しすぎると致命的な不良流出にもつながるため、データの多様性の確保、人間による最終チェック体制などの確立が必要不可欠となります。

生成AIでは、事実と異なる情報を提示するハルシネーションや、情報漏洩、著作権侵害などのリスクが存在します。そのため、ここでも人間によるチェックやオンプレでのローカルLLM、生成AI利用にあたってのガイドラインなどの検討が必要となります。

今後、生成AIを活用した企業の競争力向上の鍵は「AI活用の巧さ」だけでなく「リスクガバナンスの質」にもあるとも言えます。また識別系AIと生成AIを適材適所で活用しながら、人とAIの協調による新しい製造現場の実現が必要とされています。そのためにはAI技術と現場固有の技術・業務の双方を理解する人材の育成が鍵となることは想像に難くないでしょう。

6. ヒューマンサイエンスの教師データ作成、LLM RAGデータ構造化代行サービス

教師データ作成数4,800万件の豊富な実績
ヒューマンサイエンスでは自然言語処理に始まり、医療支援、自動車、IT、製造や建築など多岐にわたる業界のAIモデル開発プロジェクトに参画しています。これまでGAFAMをはじめとする多くの企業様との直接のお取引により、総数4,800万件以上の高品質な教師データをご提供してきました。数名規模のプロジェクトからアノテーター150名体制の長期大型案件まで、業種を問わず様々なアノテーションやデータラベリング、データの構造化に対応しています。

クラウドソーシングを利用しないリソース管理
ヒューマンサイエンスではクラウドソーシングは利用せず、当社が直接契約した作業担当者でプロジェクトを進行します。各メンバーの実務経験や、これまでの参加プロジェクトでの評価をしっかりと把握した上で、最大限のパフォーマンスを発揮できるチームを編成しています。

生成系AI LLMデータセット作成・構造化、「AIに最適化するマニュアル作成・整備支援」にも対応
データ整理ためのラベリングや識別系AIの教師データ作成のみでなく、生成系AI・LLM RAG構築のためのドキュメントデータの構造化にも対応します。創業当初から主な事業・サービスとしてマニュアル制作を行い、現在では「将来的な生成AI・RAG導入・活用に向けての業務ナレッジ整備やマニュアル化の支援」も行っております。さまざまなドキュメントの構造を熟知している当社ならではのノウハウを活かした最適なソリューションを提供いたします。

自社内にセキュリティルームを完備
ヒューマンサイエンスでは、新宿オフィス内にISMSの基準をクリアしたセキュリティルームを完備しています。そのため、守秘性の高いデータを扱うプロジェクトであってもセキュリティを担保することが可能です。当社ではどのプロジェクトでも機密性の確保は非常に重要と捉えています。リモートのプロジェクトであっても、ハード面の対策のみならず、作業担当者にはセキュリティ教育を継続して実施するなど、当社の情報セキュリティ管理体制はお客様より高いご評価をいただいております。

内製支援
弊社ではお客様の作業や状況にマッチしたアノテーション経験人材やプロジェクトマネージャーの人材派遣にも対応しています。お客様常駐下でチームを編成することも可能です。またお客様の作業者やプロジェクトマネージャーの人材育成支援や、お客様の状況に応じたツールの選定、自動化や作業方法など、品質・生産性を向上させる最適なプロセスの構築など、アノテーションやデータラベリングに関するお客様のお困りごとを支援いたします。