AIはここまで進んでいる！製造現場における実用化の最新トレンド
2025年12月19日
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製造業におけるDX（デジタルトランスフォーメーション）が叫ばれて久しい昨今ですが、皆様の現場ではAI（人工知能）の導入は進んでいますでしょうか。
「AIはまだ研究段階」「導入コストが高く、費用対効果が見えにくい」といったイメージをお持ちの方もいらっしゃるかもしれません。
しかし、2025年現在、製造現場におけるAI活用は「実証実験」のフェーズを抜け出し、具体的な課題解決のための「実用化」の段階へと大きくシフトしています。
本記事では、製造業の現場で実際にどこまでAI活用が進んでいるのか、最新のトレンドと具体的な導入事例、そして導入によって得られるメリットを、分かりやすく解説いたします。
製造業におけるAI活用の現在地
まずは、製造業におけるAI導入の現状について触れておきましょう。 総務省の調査によると、2024年時点での製造業におけるAI・IoTの導入率は26.1％となっています。これは全業種の平均（18.4％）と比較しても高い水準にあり、製造業が積極的にデジタル技術を取り入れようとしている姿勢がうかがえます。
※出典：総務省「令和6年通信利用動向調査報告書（企業編）」
特に、近年の人手不足や熟練技術者の引退といった課題を背景に、単なる「自動化」だけでなく、熟練者の「眼」や「カン」をAIで代替・継承しようとする動きが活発化しています。これまでデジタル化が難しいとされていた領域にこそ、AIの実用化が進んでいるのです。
１）予知保全による「止まらない工場」の実現
製造現場におけるAI活用のトレンドとして、現在最も注目されている分野の一つが「予知保全」です。
従来の設備保全は、故障してから修理する「事後保全」や、一定期間ごとに部品を交換する「予防保全」が一般的でした。しかし、これらには突発的なダウンタイムのリスクや、まだ使える部品を交換してしまうコストの無駄といった課題がありました。
最新のAI活用では、設備に設置した振動センサや電流センサから得られるデータをAIが常時監視・分析します。
関連記事：予知保全とは？導入の重要性や知っておくべきメリットと導入フロー
異常検知の精度が飛躍的に向上
AIによる「異常検知」には、大きく分けて「外れ値検出」「変化点検出」「異常部位検出」といった手法があります。 特に注目すべきは、正常稼働時のデータをAIに学習させることで、「いつもと違う」微細な変化を捉える技術です。
例えば、ベアリングの劣化などは、人間が気づくレベルの異音や振動が発生するもっと前の段階で、データ上に微細な予兆が現れます。AIであれば、こうした人間には知覚できないレベルの兆候（外れ値）を検知し、故障する前にアラートを出すことが可能です。
これにより、計画的なメンテナンスが可能となり、生産ラインの突発停止を防ぐとともに、部品交換のタイミングを最適化できます。まさに「止まらない工場」を実現するための要となる技術です。
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２）画像解析AIによる「検査・監視」の自動化
次なるトレンドは、カメラとAIを組み合わせた画像解析技術の進化です。 従来、画像処理システムは照明条件や製品の個体差に弱く、最終的な合否判定は人の目視に頼らざるを得ないケースが多くありました。しかし、ディープラーニング（深層学習）の発展により、AIの「眼」は熟練検査員に匹敵、あるいはそれ以上の精度を発揮し始めています。
巡回点検と安全管理の無人化
例えば、アナログメーターの数値読み取りや、ランプの点灯確認、設備からの液漏れ確認など、これまで保全担当者が工場内を巡回して確認していた作業も、AIカメラで代替可能です。 既存の古い設備であっても、カメラを設置するだけでデジタルデータとして稼働状況を取得できるため、大規模な設備改修を行わずにDXを推進できる点も魅力です。
また、安全管理の面でもAIは活躍しています。 指定エリアへの人の侵入検知や、作業員の転倒、保護具の未着用などをAIがリアルタイムで検知し、即座に管理者に通知します。死角の多い現場や夜間など、人の目が届きにくい環境下での事故防止に大きな効果を発揮します。
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３）熟練技術の「デジタル化」と「継承」
日本の製造業が直面する大きな課題である「技術継承」や「属人化の解消」。ここにもAIの波が押し寄せています。
「人の動き」をデータ化して分析
AI行動解析システムを用いれば、熟練作業者の「動き」そのものをデータ化できます。 カメラ映像から骨格情報を検出し、作業の手順や所要時間、無駄な動きなどを分析。これを標準作業モデルとすることで、新人教育に活用したり、作業ミスの検知に利用したりすることが可能です。
「背中を見て覚える」時代から、AIが解析した「データを見て効率的に習得する」時代へと変化しつつあるのです。また、スマートグラスなどのウェアラブルデバイスと組み合わせることで、熟練者が遠隔地から若手作業員へ指示を出す「遠隔臨場」も実用化が進んでいます。
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生産計画の自動立案
熟練の管理者が長年の経験と勘で作成していた複雑な生産計画も、AIが代替できるようになりました。 製造量、納期、設備稼働状況、人員配置などの条件をインプットするだけで、AIが最適な生産計画を瞬時に立案します。属人化しやすい業務を標準化し、誰でも精度の高い計画が立てられるようになるため、管理職の負担軽減にもつながります。
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AI導入を成功させるためのポイント
ここまで見てきたように、製造現場におけるAI活用は、予知保全、外観検査、安全管理、生産計画など、多岐にわたる分野で実用化されています。 しかし、導入にあたっては「初期費用」や「セキュリティ対策」といった課題も考慮しなければなりません。
成功の鍵は、最初から全自動化を目指すのではなく、「まずは特定のラインの予知保全から」「巡回点検の一部から」といったように、スモールスタートで効果検証を行いながら適用範囲を広げていくことです。 また、AIは導入して終わりではなく、データを学習させて育てていくものです。現場の運用に合わせたチューニングができるパートナー選びも重要になります。
AIは現場の課題を解決する「パートナー」へ
製造業におけるAIは、もはや未来の技術ではなく、日々の現場課題を解決するための強力なツールです。
・人には感知できない予兆を捉える「予知保全」
・24時間365日疲れを知らない「画像監視・検査」
・熟練の技を可視化し継承する「行動解析・教育」
これらをうまく組み合わせることで、生産性の向上だけでなく、従業員の労働環境改善や企業の競争力強化にもつながります。 「自社のどの工程にAIが使えるか分からない」「コストを抑えて導入したい」といったお悩みをお持ちの方は、ぜひ一度、多くの導入実績を持つカナデンにご相談ください。貴社の現場に最適なソリューションをご提案いたします。
