生成AIで変わる製造現場。業務別ユースケースと導入のコツ

2025年8月21日掲載

メーカーが抱える課題は、近年ますます複雑化しています。特に部材の供給不安や熟練技術者の高齢化と人材不足といった課題は、従来の業務手法だけでは乗り越えづらくなっています。そのような中、製造業界全体でも注目を集めているのが「生成AI」です。機械、電子、化学、金属といった幅広い製造分野においても、業務プロセスにおける知見の補完、判断の支援、作業の自動化などで、生成AIの活用が見込まれています。

本記事では、製造業において生成AIの活用を検討している情報システム部門やDX推進担当者、現場管理者の方々に向けて、研究開発からバックオフィス業務まで多様なユースケースを紹介します。

また、アイデアを実現する際のポイントも後半でご紹介 しています。各活用例を通じて、自社での導入検討やPoCに向けたヒントとしてご活用ください。

R&D・開発業務

●特許調査と競合技術モニタリングの高度化

製造業の研究開発では、類似技術の調査や競合他社の知財動向の把握が重要です。生成AIを活用することで、指定テーマに関連する論文や特許を自動で検索・要約し、要点を分かりやすく提示することが可能で、調査時間の大幅な削減や見落としの防止につながります。例えば、「〇〇の構造を用いた先行特許の有無」や「同様の手法の出願状況」などのリサーチにおいても、短時間で情報整理し、適切な出願判断や知財戦略の立案を支援してくれます。
さらに、特許データベースや技術ニュースを定期的にクロールし、「どの企業がどのような素材を、どんな目的で開発しているか」といった情報を自動で収集・整理することで、競合企業の技術動向や差別化ポイントの把握にも貢献してくれるでしょう。

● 社内ナレッジ検索

製造テストのログや開発記録などが社内に散在していると、それらを再活用するのは容易ではありません。生成AIを社内ナレッジ検索に応用すれば、従来のキーワード検索では見つけづらかった情報も、自然言語による質問で抽出可能になります。文脈を理解し、質問の意図に即したファイルや記録を対話形式で提示できるため、「以前この材料を試したことがあるか」「同様の条件下での結果はあるか」といった曖昧な問いにも、柔軟かつ的確に応答できるのが特徴です。属人的だったナレッジが組織的資産として生きるようになります。

● 計測データの意味づけ支援

従来の分析ツールが数値やグラフで示すだけだった傾向や異常も、生成AIならその背後にある意味や要因を自然言語で解釈し、分かりやすく説明できます。たとえば「温度上昇と引張強度の関係」や「異常値が発生した前後の条件変化」など、データと文脈の両方を加味した仮説提示が可能になり、研究者の洞察力を高める支援が行えます。

製造・保全業務

● 作業員の動的作業を支援

設備トラブルや調整が必要な場面で、どのような手順で対応すれば良いかをその都度確認するのは非効率です。生成AIを利用すれば、過去のログやマニュアル情報を参照しつつ、その場の状況や意図に応じた回答が可能になります。また、ルールベースでは難しかったイレギュラー対応や何を聞けば良いか明確でない場面でも、生成AIが対話を通じて情報の引き出しをリードし、実務に即した支援が行えるのが大きな特徴です。

サプライチェーン・物流

● プランニングアシスト

サプライチェーンマネジメント（SCM）においては、ダッシュボードに表示される膨大なデータをもとに、迅速な判断が求められます。生成AIは、単にデータを表示するだけでなく、その背景や変化の要因を言語化し、担当者の問いに応じて意味づけまで踏み込んだ説明が可能で、「いま注視すべきリスクはどこか」「在庫が偏っている要因は何か」といった問いに対して、情報を読み解いた上で自然言語で説明してくれます。

バックオフィス・共通業務

● SDS／EHS文書ドラフトを自動生成

製造業において化学物質を取り扱う場面では、安全データシート（SDS）や環境労働安全（EHS）関連文書の作成が欠かせませんが、内容は煩雑かつ専門的です。生成AIを活用し、物性値、危険性、用途情報などを入力することで、各国の規格に沿った文書の下書きを自動作成することもできます。短時間で高精度なドラフトが得られるため、作成時間を確認に回すことができるようになり専門担当者の負荷を軽減できます。

● 熟練者Q&Aボット

技術系や製造系の業務では、ベテラン社員が蓄積してきたノウハウや“勘どころ”が成果に直結します。しかし、それらは属人化し、退職や異動により失われることが少なくありません。生成AIは従来のFAQボットとは異なり、事前に定義されたパターンに頼らず、質問内容に応じて柔軟に応答を生成するため、熟練者に代わって質問対応ができる仮想アシスタントとして利用できます。業務文書や過去の履歴から文脈を学び、ユーザーの質問に対して“その場で”最適な回答を作り出せるため、例えば新人が「この機械の調整はどうするのか」「この工程での注意点は？」と尋ねれば、経験者のように回答を返してくれます。

● 自動ドキュメント作成

日々の会議記録、品質報告書、設備点検記録など、製造業では定型文書の作成が膨大に発生します。生成AIを導入することで、音声やテキストの記録から単に内容を抜き出すだけでなく、会議の目的や議論の流れを理解した上で、要点を整理・構造化してまとめられます。議事録だけでなく品質レポートや定例報告書なども、定型フォーマットに沿って自動生成できるため、社員は確認や加筆に集中でき、全体の作業効率が大きく向上します。

まずは小さく試して、活用へつなげていく

本記事では、素材製造業における生成AIの実践的な活用方法として、研究開発から物流、バックオフィスまでユースケースをご紹介しました。生成AIは、部門ごとに異なる課題に対しても、「調べる」「考える」「判断する」「共有する」といった業務の基本動作を支援できる、横断的なテクノロジーです。

とはいえ、いきなり大規模な導入を目指すのではなく、まずは 自社の業務課題にフィットするユースケースを見極め、小さく試すことが導入成功の第一歩 です。そのためには、以下の視点が重要になります。

まずは使ってみる

生成AIは、どのような場面で効果を発揮するか、実際に使ってみなければ分からない部分が多くあります。まずは小さな業務や一部のチームから始め、「どのように使えば良いか」「どの程度役立つか」を現場で確認しながら進めていくことが重要です。
例えば、マニュアル検索、問い合わせ対応など、比較的導入しやすく成果が見えやすい業務を対象にまずは使ってみることで、その結果をもとにほかの業務への展開につなげていくことが、活用定着への第一歩となります。

現場が納得し使いこなせる状態をつくること（e-ラーニングや研修）

生成AIは対話型で直感的に使える反面、「どう聞けば良いか分からない」ことや「結果の見方が難しい」場面もあります。業務に沿った使い方の例や、簡単な研修、操作体験を通じて、現場で“使える”と実感できる支援が欠かせません。

業務に必要なデータを揃える

多くの生成AIユースケースは、既存のセンサーデータ、図面、マニュアル、議事録、問い合わせ履歴などを前提としています。これらの情報が整理されていなかったり、バラバラに保管されている状態では、AIは十分に力を発揮できません。対象業務で必要なデータを棚卸し、形式や保存場所を整える「準備フェーズ」を丁寧に進めることが、スムーズな導入の土台となります。