製造業における生成AIの活用方法
カテゴリ：基礎知識
「AI（人工知能）が人間の仕事を奪うのではないか」という議論は、これまで何度も繰り返されてきました。たしかに新しい技術が登場するたびに私たちの仕事は変化し、一部の工程が自動化されてきたのも事実です。しかし、生成AIをうまく使いこなすことで、むしろ新しい価値を生み出し、これまでと違った形で人間の力を引き出せるかもしれません。
本記事では、そもそも生成AIがどんな技術なのか、製造業でどのように役立つのか、そして導入する際の注意点などを、なるべくわかりやすくまとめました。新しい技術だからこそ大切なポイントを押さえ、未来のものづくりに活かしていただければ幸いです。
生成AIとは
AIとは、人間が持つ知能の一部を機械で模倣する技術のことです。過去のデータからパターンを見つけ出し、予測や最適化をするのが得意分野で、昔は統計や数値データが中心でした。ところがインターネットとビッグデータ、そしてディープラーニング（深層学習）の登場によって、文字や音声、画像、動画といった膨大な情報を扱うことができるようになり、「生成AI」が誕生しました。
生成AIは、その名の通り「新しいもの」を生み出すのが大きな特徴です。これまでのAIは、与えられたデータやルールをもとに答えを導き出すことが多かったのですが、生成AIでは文章や画像、時には音楽までも“それらしい形”で自動的につくり出します。最近よく耳にするChatGPTが、文章を作成したり、ちょっとした創作をしたりするのはそのためです。
「なぜ生成AIは画期的なのか」といえば、人間と同じように膨大な作品や事例を学習し、それを組み合わせることで新たなアイデアを創出できるからです。特にChatGPTなどは、あらゆる領域の文章を学習しているため、ビジネス文書から小説、企画書の下書きに至るまで、多岐にわたる「提案」をしてくれます。人間でも難しいとされてきた創造の領域で、AIが具体的なアウトプットを出すことは、まるでSFの世界を実感するような驚きがあるかもしれません。
さまざまな分野に広がる生成AIの実用化
実際に生成AIはすでに多くの業界で試行されており、医療分野では診断のサポートやロボット手術の補助、薬の開発支援など幅広く使われ始めています。金融分野ではリスク評価や取引の最適化などに生かされ、保険会社や銀行での問い合わせ対応をAIが担当している例もあります。Amazonのような大手ECサイトでは、アシスタントAIが商品のレコメンドから発送依頼までを自動的に手助けする仕組みも導入されており、「AIに頼めば何でも届く」時代が着実に近づいていると感じます。
PwCコンサルティング合同会社の「生成AIに関する実態調査2024春」では、「社内で生成AIを活用・推進中」という企業が67％に上り、1年前の22％から急増しました。ただ、「業界構造を根本から変革するチャンス」と見ている企業は25％にとどまり、多くは「他社との競合上の脅威に対応するため」に導入を始めているようです。また別の調査によれば、知的労働者の生成AI活用率が世界平均の75％に対して日本は32％と、まだ差があるのも現状です。
製造業における生成AIの主な活用例
では、こうした生成AIの波は製造業においてどのように役立つのでしょうか。ここでは、代表的な活用シーンをいくつか挙げてみます。
生産管理
進捗状況や不良品の管理、在庫管理、調達計画など、細かなデータを逐一把握しながら運用できます。過剰在庫や品不足を事前に防ぐことで、コストと手間を大きく削減する効果が期待されます。
製品設計とフィードバック
市場のトレンドや顧客の声を解析し、新製品の設計や改良点を素早く提案してくれます。今まで開発者が時間をかけてリサーチしていた作業をサポートすることで、製品開発のスピードアップにつながるでしょう。
製造工程の最適化
製造ラインで集めたデータから、どの工程に無駄やバラつきがあるのかをAIが発見します。人間の経験則だけではわかりにくい部分も、数値で示されるため改善を進めやすくなります。
システム開発支援
品質管理の自動化や故障予測、メンテナンスの最適化などを実現し、全体の生産性を底上げします。社内のIT化・DXと連動させることで、一気に新しい業務プロセスを組み立てられる可能性があります。
企業内の知識共有
社内に蓄積されている大量の文書やマニュアルを自動収集・学習し、社員が質問するとすぐに回答してくれる「社内専用の生成AI」を作る動きも出てきています。新人教育やナレッジベース構築にも大きく貢献します。
技能伝承のサポート
特にプロセス製造業では、熟練技術者の長年にわたるノウハウをAIが学習し、次世代へ継承する取り組みが進んでいます。少子高齢化が進む日本において、この点は非常に重要な課題と言えるでしょう。
生成AI導入時の注意点
生成AIは便利な反面、新しい技術ゆえにリスクや不確定要素もあります。以下のポイントに注意して導入を検討すると、トラブルを回避しやすいでしょう。
導入技術の選定
自社の業務課題を明確にし、その課題に合った機能を持つAIを選定するのが第一歩です。
規則遵守と倫理的ガイドライン
製造業は安全性や品質管理が厳しく求められる領域です。AIが出力した結果がどのように使われるか、きちんと検証や監査を行う仕組みを整えましょう。
持続可能な導入計画
最初のセットアップだけでなく、継続的なアップデートやメンテナンスが必要です。従業員への教育やサポート体制も含め、長期的な視点をもって準備しましょう。
生成AIは「頼れる新入社員」？
人材不足や熟練技術者の高齢化に悩む製造業では、「新しい視点を持った即戦力の新人を採用する」イメージで生成AIを受け入れると、社内の意識改革が進むことがあります。AIに任せる部分を明確にする一方で、人間ならではの知恵やコミュニケーション力を活かすところを区別して考えれば、業務効率化とイノベーションの両方を実現できるでしょう。
まとめ
生成AIは、人間と同じように膨大なデータから学習し、新しいアイデアや提案を出せる技術です。製造業でも生産管理から品質検査、技能伝承に至るまで、その可能性は想像以上に広がっています。ただし、急激な技術進歩の裏には、法規制やリスク管理、長期的な投資といった要素も欠かせません。
「生成AIが本当に現場の役に立つのか」という疑問を持つ方もいらっしゃると思いますが、少しずつ導入実績が増え、実際に成果をあげている企業が増えています。現場レベルでの具体的な課題と照らし合わせながら、導入ステップを段階的に踏んでいくことで、自社にマッチしたAI活用が見えてくるはずです。興味を持たれた方は、ぜひ専門家やベンダーに相談してみてください。
- Impulseのサービスと生成AI
- 製造現場では、不具合や作業ミスによる不良品の発生が大きな悩みです。
Brains Technologyが提供する異常検知ソリューション「Impulse」では、センサー・音声・画像・動画といった多彩なデータを収集・可視化するだけでなく、従来の閾値ベースだけでは見つけにくかった障害や故障の予兆、不良品の検出などを機械学習で行ってきました。そこに生成AIの手法を取り入れることで、さらに複雑な工程管理や要因分析を行い、迅速かつ的確に対策を打てるようになります。
具体的な機能の例としては、カメラ映像による目視検査や組立不良検査、装着音の解析による嵌合（かんごう）検査、作業映像のリアルタイム監視によるミスの即時検出などが挙げられます。予知保全や設備監視の領域でも、センサーからの異常値をAIが検知し、早期にメンテナンスを行うことで思わぬ生産停止を防ぐことが可能です。
マルチモーダルの解析技術と製造現場のノウハウを組み合わせて進化してきたImpulseに、生成AIが加わることで、より高度な問題解決や新たな価値創出が期待できます。詳細が気になる方は、以下よりお問い合わせください。
