【2025】製造業のAI導入事例20選！導入メリットやポイントも解説

製造業の現場では今、深刻な人材不足や品質の安定化といった課題に直面しています。そうした背景のなか、製造業AIの導入が急速に進み、現場の効率化や安全性向上、さらには生産性アップにつながる事例が次々と生まれています。

本記事では、国内外の製造業で実際に導入されたAI活用の最新事例を、工場・管理部門・その他のカテゴリ別に紹介します。また、製造業での導入による具体的なメリットや気をつけるべきリスク、成功させるためのポイントについてもわかりやすく解説します。

製造業のAI導入における現状

製造業では、AIの導入が進みつつある一方で、現場への本格的な定着には課題も残っています。中でも深刻なのが、AIと業務双方に精通した人材の不足です。

製造業では現場を理解しつつ技術を使いこなせる人が限られているため、導入方針が曖昧なまま止まってしまうケースも少なくありません。こうした背景が、他業種に比べて製造業の導入率の伸び悩みにつながっています。

製造業でAIを導入するメリット5つ

製造業は人材不足なので、AIを導入することで人材不足解消が実現できる可能性が上がります。熟練作業員の減少や若手人材の確保が難しいなかで、AIが業務を補完・代替することで現場を支え、生産性と安定性の両立を図ってくれるためです。

ここでは、AIを製造業で導入するメリットを見ていきます。

1. 圧倒的な生産性向上が見込める
2. 人的ミスがゼロになる
3. 品質のバラつきがなくなる
4. 安全性が向上する
5. 長期的に見ればコスト削減になる

①圧倒的な生産性向上が見込める

1つ目は圧倒的な生産性向上です。たとえば製造業における生産計画の立案や設備の稼働調整は、AIが関与することで無駄のないオペレーションが実現します。

人間では見落としがちなパターンも見抜けるため、従来よりも遥かに効率の高い生産体制を築くことができます。

②人的ミスがゼロになる

製造業における人間の判断にはどうしても感情や疲労が影響し、ミスを完全に避けることはできません。しかし導入することで、検査や管理などの工程で人的ミスのリスクを大幅に低減できます。

現代の製造業で使われているような画像認識AIを使った不良品検知では、わずかな傷や変形を正確に検出する事例も増えています。ミスが減れば手戻り作業も減り、コスト削減にも直結します。安定した品質維持のためにも極めて有効です。

③品質のバラつきがなくなる

熟練者の経験に頼っていた品質管理も、製造業用のAIを活用することで一定基準のもとで均一な管理が可能になります。たとえば、検品や工程管理にAIを導入することで、誰が操作しても品質に差が出にくくなります。

データにもとづいた判定が行われるため、主観による判断のばらつきもなくなり、顧客からの信頼性も向上するでしょう。

④安全性が向上する

作業員の安全確保は製造現場の最優先事項のひとつ。AIを導入すれば、危険な動きをリアルタイムで検知しアラートを出すシステムや、作業環境を自動で監視する仕組みも構築できます。

転倒や接触事故などの予兆も捉えることで、従業員の安全を事前に守ることが可能になります。

⑤長期的に見ればコスト削減になる

AIの導入には初期費用がかかりますが、長期的に見れば大幅なコスト削減につながるケースが多いです。作業自動化によって人件費を抑えられるだけでなく、不良品の発生や手戻りの回数も減らせるため、資材や工数の無駄を大きく削減できるからです。

また設備の異常を早期に検知して故障を未然に防げるシステムもあり、保守コストの最小化にも貢献します。一度仕組みが整えば、安定的にコストパフォーマンスを高められるのが強みです。

さて、ここまでAI導入のメリットについて見てきました。導入は、仕組みが整えばコスト面での効果は非常に大きくなります。

ただ実際の導入現場では、「使いこなせる人材がいない」「現場で定着しない」という声が後を絶ちません。せっかくの仕組みも、使い手のスキルが追いついていなければ意味がありません。

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製造業のAI導入事例20選

ここでは、製造業の導入事例として、次の3パターンに分けて紹介していきます。

【工場編】製造業AI導入事例9選

製造現場では、AIを活用した検査や成型工程の最適化が進んでいます。人手に頼っていた目視検査や成型作業の自動化が進み、品質の安定化と生産性向上に大きく関与しています。

1. タイヤ成型AI｜ブリジストン
2. 磁気探傷検査AI｜トヨタ
3. AIカメラ導入｜IntegrAI
4. 外観検査AI｜フツパー
5. AI物流ロボット｜BMW
6. AIコントローラー導入｜オムロン
7. 不具合予兆検知AI｜SOLIZE株式会社
8. 製造プロセス自動化AI｜サムスン
9. 溶接品質確認自動化AI｜Audi

①タイヤ成型AI｜ブリジストン

ブリヂストンの事例では、タイヤの成型工程にAIを導入し、熟練工の勘と経験によって行われていた作業を高度に再現しています。

温度や圧力など複数のデータをリアルタイムで解析し、製品のばらつきを最小限に抑える仕組みを構築。結果として品質の安定と歩留まりの改善に大きく貢献しています。

②磁気探傷検査AI｜トヨタ

こちらはトヨタの製造業事例で、部品の内部欠陥を検出する磁気探傷検査にAIを活用しています。従来は目視に頼っていた検査工程にAIを導入することで、微細な異常も高精度に自動検出できるようになりました。

それによって検査精度が飛躍的に向上し、品質の信頼性を一段と高めています。

③AIカメラ導入｜IntegrAI

IntegrAIの製造業事例では、製造現場に特化したAIカメラを提供し、従来の目視検査に代わる高精度な自動判定を実現しています。撮影した画像を即座に解析し、良品・不良品を瞬時に仕分けします。

人の負担を大幅に軽減しつつ、検査工程のスピードと精度を両立させています。

④外観検査AI｜フツパー

フツパーの製造業事例では、製造業向けに独自開発した外観検査AIを提供しています。良品データだけを学習させる「正常学習」によって、不良品を高精度に検出できます。

現場の負担を軽減しつつ検査時間の短縮と品質安定の両立を実現していて、中小工場でも導入しやすい設計で注目を集めています。

⑤AI物流ロボット｜BMW

BMWの製造業事例では、工場内の部品供給にAIを搭載した物流ロボットを活用しています。リアルタイムに在庫や位置情報を把握し、最適な経路で部品を自動搬送します。

高精度な供給管理によって、ライン停止のリスクも下げられています。

⑥AIコントローラー導入｜オムロン

こちらはオムロンの製造業事例のひとつで、AI搭載コントローラーによる切削最適制御サービスを開発し、熟練技能者不足や生産性の課題解決に取り組んだ事例です。振動センサーで取得した加工データを解析し、切削条件を自動調整することで加工時間を40％短縮し、工具の摩耗も20％削減しました。

既存設備にも導入可能で、異常の予兆検知機能も備えているのが特長です。

⑦不具合予兆検知AI｜SOLIZE株式会社

SOLIZE株式会社の製造業事例では、3Dプリンターの造形工程にAIを取り入れ、従来はベテラン技術者の経験に頼っていた「直感的な判断」を数値データとして学習させました。よってわずかな異常兆候も事前に察知できるようになり、造形ミスの減少と品質の安定に成功しました。

現場ごとのばらつきも減り、判断の一貫性が高まったことで顧客からの信頼も厚くなっています。

⑧製造プロセス自動化AI｜サムスン

サムスンの製造業事例では、AIを駆使して製造工程と物流判断の両輪を同時に高速化しています。膨大なグローバルニュースをリアルタイムで読み解く「Cello Square」という基盤を通じ、部品供給や配送に潜むリスクを事前に察知できる仕組みを構築しました。

以前は丸一日を要していた物流戦略の見直しが、わずか2時間で可能になっています。

⑨溶接品質確認自動化AI｜Audi

こちらはAudiの製造業事例で、車体製造におけるスポット溶接の検査工程にAIを導入し、品質確認の自動化を進めています。従来は作業者が超音波で1台あたり約5,000か所を検査していましたが、画像解析によりその作業を効率化し、異常の兆候に人の注意を集中させる体制に変化しました。

生産ラインごとの条件に合わせたAIモデルの最適化も進んでおり、グローバルな現場展開にも対応しつつあります。

【事務・管理編】製造業AI導入事例7選

続いて、事務および管理系業務にAIが使われている製造業事例を紹介します。

1. データ不具合特定AI｜東芝
2. プラント自動制御AI｜横河電機
3. 技術資料検索AI｜アサヒビール
4. リアルタイム人物検知システム｜JFEスチール
5. AIプラットホーム導入｜NVIDIA
6. 商品企画AI導入｜セブンイレブンジャパン
7. 安全品質AIソリューション｜エクシオグループ株式会社

①データ不具合特定AI｜東芝

東芝の製造業事例では、統計数理研究所と連携し、測定ミスや通信エラーなどで欠損が多いデータでも高精度に分析できるAIを開発しました。

製造現場では抜き取り検査が主流で、得られる情報は全体の1割にも満たないことがあります。このAIはそうした不完全なデータからでも不具合の要因を正確に絞り込める技術であり、他の手法と比べ推定誤差を約41％も低減できた点が大きな強みです。

②プラント自動制御AI｜横河電機

横河電機の製造業事例では化学プラントの運転制御に強化学習型AIを応用し、人の操作に頼らず自律的にバルブ調整ができる仕組みを構築しました。気温や天候など外的要因に応じて温度・圧力など10項目以上を監視し、最長で35日間連続運転を実現しています。

人材の高齢化に直面する現場で、技能継承の課題を緩和する手段としても注目されています。

③技術資料検索AI｜アサヒビール

アサヒビールの製造業事例では、社内に蓄積された研究開発資料の活用を加速するため、生成AIを活用した検索システムを導入しました。PDFやPowerPointなど多様なファイルに対応し、文書内の内容まで横断検索できる機能を備えています。

検索結果には要点を自動でまとめた要約が付き、ビール製造や容器開発に関する情報収集の時間を大幅に短縮できました。

④リアルタイム人物検知システム｜JFEスチール

こちらはJFEスチールの製造業事例で、製造現場の安全性を高めるための人物検知システムです。作業員が立ち入り禁止区域に進入した際には即座に検知し、警告を発することで事故の予防につなげています。

さらに日常的な動作をAIがモニタリングし、異常な行動を見逃さない仕組みも備えています。

⑤AIプラットホーム導入｜NVIDIA

NVIDIAの製造業事例では、TSMCとともに半導体製造の要であるフォトリソグラフィ工程に特化したAI基盤「cuLitho」を導入。GPUを活用することで、従来のCPUによる演算処理と比べて約50倍の高速化を実現し、電力や設備の削減にも貢献しています。

さらに生成AIを組み込んだアルゴリズムにより、その処理スピードをさらに2倍に引き上げることに成功し、次世代チップ製造の限界突破に貢献しています。

⑥商品企画AI導入｜セブンイレブンジャパン

セブン-イレブン・ジャパンの製造業事例では、販売実績やSNS上の声をもとに生成AIを活用し、新商品の企画を効率化しています。画像やキャッチコピーを自動生成することで、流行に合った商品を素早く形にできるようになりました。

これまで数週間かかっていた商品開発の工程が、最短で10分の1まで短縮され、担当者の業務負担も軽減されています。

⑦安全品質AIソリューション｜エクシオグループ株式会社

エクシオグループの製造業事例では、現場の安全と品質管理を支援する「安全品質AIソリューション」を展開しています。ヘルメットの装着不備や安全環境の不備を検出し、事故を未然に防ぐ仕組みです。

施工後の品質チェックにも対応しており、ミスの早期発見で手戻り作業を減らす効果もあります。

【その他】製造業AI導入事例4選

上記では紹介しきれなかった製造業AI導入事例を紹介します。

1. 姿勢推定AI｜富士通
2. 事故防止支援AI｜東京エレクトロン
3. 農作物カットAI｜株式会社スプレッド
4. AIタレント起用｜株式会社伊藤園

①姿勢推定AI｜富士通

こちらは富士通の製造業事例で、製造現場の安全性と作業効率を高めるための姿勢推定AIです。ミリ波センサーから取得した点群データを解析し、人の動きを高精度に読み取ることで、危険な姿勢の検知や作業の最適化が可能になります。

暗所や遮蔽物がある場所でも安定した精度を維持でき、作業環境の可視化と事故予防、さらには業務プロセスの改善にも役立てられています。

②事故防止支援AI｜東京エレクトロン

東京エレクトロンの製造業事例では、スタートアップと連携し、工場内の事故リスクを減らす監視システムを開発。監視カメラの映像を即時解析し、危険行動や異常な状況を検知すると音や光で警告を出します。

さらに作業者の迷いや不自然な動きも察知し、的確なタイミングで注意を促す機能を備えています。クラウドを介さない仕組みのため、セキュリティ面でも製造現場に適した安心感があります。

③農作物カットAI｜株式会社スプレッド

こちらは株式会社スプレッドの製造業事例で、植物工場での野菜処理を効率化するため、AI搭載の自動カットロボットを導入しました。このロボットはレタスなどの不規則な形状を画像処理で解析し、芯の位置を自ら判断して正確にカットします。

人手による芯抜き作業を完全に自動化したことで、作業人員の大幅削減と同時に、廃棄される可食部も減らすことができました。精度と省力化を両立した事例として注目されています。

④AIタレント起用｜株式会社伊藤園

株式会社伊藤園の製造業事例では、「お〜いお茶」のTVCMに専属AIタレントを起用しました。複数のAI生成キャラクターからコンセプトに合致するビジュアルを選定し、デザイナーが最終調整を行うことで、理想の人物像を構築しています。

タレント選定の手間やコストを削減しながら、商品の訴求力も高める効果が得られたと同時に、商品パッケージのデザインにも生成AIを活用するなど、広告全体のDX化が進んでいます。

なお、生成AIを使った業務についてより詳しく知りたい方は、以下の記事が参考になります。

【2025】生成AIで変わる業務と人材戦略！企業がいま取り組むべきスキル育成とは

製造業でAIを導入するときのリスク

AIは製造業の課題を解決する強力な手段ですが、導入すればすぐに成果が出るとは限りません。大きな初期投資が必要になるほか、運用のための準備期間や人材育成にも手間がかかります。

ここでは、そのリスクについて解説します。

1. 導入および運用には大きな費用がかかる
2. 存分に活用するには時間がかかる
3. セキュリティのリスクがつきまとう

①導入および運用には大きな費用がかかる

製造業でAIを導入する際には、システムの開発・構築・導入に多額の費用がかかることが一般的です。さらに運用開始後も、AIを正しく機能させるためのメンテナンスや人材の育成など、何かとコストが発生します。

費用対効果を見極めるには、導入目的や運用体制を明確にしたうえで、長期的な視点で投資を判断することが重要です。

②存分に活用するには時間がかかる

製造業では、AIを導入すればすぐに成果が出るというものではありません。学習用のデータを蓄積し、業務に合わせてカスタマイズする必要があるため、実運用までにはある程度の時間を要します。

また、社内で使いこなすための教育や習熟も欠かせません。定着には根気強い取り組みが求められます。

とはいえ、こうしたリスクは「正しい学び方」しだいでスムーズに業務に定着します。とくに生成AIのような最新技術を短期間で習得するには、生成AIセミナーがおすすめです。

製造業の現場にも即した内容で構成されており、プロンプトの書き方から業務での活用法、自社専用AIの構築方法までを網羅しているので、短期間で生成AIを「使える技術」に変えることが可能になります。

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③セキュリティのリスクがつきまとう

製造業に限らず、外部のAIサービスと連携する場合、企業内の機密情報などの取り扱いには注意が必要です。学習データとしてそれを覚えると、何らかの形で外部に漏れる可能性がゼロとは言い切れないからです。

また製造業でITシステムを活用するうえでは、情報漏えいやサイバー攻撃といったセキュリティリスクも懸念しておきましょう。導入時には技術面だけでなく、情報管理体制の強化にも取り組む必要があるということです。

製造業でAIを導入するときに気を付けるべきポイント

AIを製造業に導入する際に重要なのは、目的と役割を明確にしたうえで、長期的な視点で運用に取り組む姿勢です。AIは魔法の道具ではなく、あくまでも現場の支援ツールであることを前提に活用を検討する必要があります。

ここでは、導入するときに気を付けるべきポイントを解説します。

1. AI導入の目的やゴールを決めておく
2. AIと人間の担当領域を決めておく
3. 導入より「長期的な運用」を目指す

①AI導入の目的やゴールを決めておく

製造業でAI導入を成功させるには、「何のために導入するのか」を明確にしておくことです。例えば、

• 生産性の向上なのか
• 不良品の削減なのか
• 人手不足の補填なのか

などによって、導入すべきAIの種類や学習データの集め方は大きく変わるからです。

ゴールが曖昧なまま導入すると、期待した効果が得られず、かえってコストばかりがかかってしまいます。

②AIと人間の担当領域を決めておく

製造業のAI活用においては、AIにすべてを任せるのではなく、役割分担を明確にしておくことが重要です。たとえば、データ分析や予測はAIに任せ、人間は判断や意思決定に集中する、といった具合です。

うまく使い分けることで、お互いの強みを引き出せます。

③導入より「長期的な運用」を目指す

製造業におけるAI導入はゴールではなくスタートです。現場に定着させ、継続的に成果を出すには「定期的な改善」が欠かせません。

とくに初期段階では、トラブル対応やデータの質向上など地道な作業が続きます。短期的な成果だけを求めず、3年先・5年先を見据えた運用体制を整えましょう。

導入のノウハウをもっと知りたい方は、以下をぜひご一読ください。

【2025】製造業にAIを導入する方法！課題とメリット・デメリット

製造業のAI導入事例についてまとめ

製造業の現場では、人材不足や品質のばらつきといった課題に対し、AIの導入が有効な打ち手となりつつあります。実際に多くの企業で検査や管理、物流など幅広い分野で成果が出ています。

ただ導入には明確な目的設定と長期的な視点が欠かせないのと、定着には人との役割分担や運用体制の整備が重要です。成功事例を参考にしながら、自社に合った導入方法を見極めましょう。