製造業におけるAI活用事例10選｜導入効果と製品例を紹介

公開日：2026.01.23 

AIの産業利用が幅広い業界で進みつつあります。製造業においても工数の削減をはじめ、予知保全や技術継承などさまざまな用途でAIが活用されるようになりました。

本記事では、製造業におけるAI活用の事例10選とそれぞれの導入効果についてわかりやすく解説しています。AI導入に役立つ具体的な製品例も挙げていますので、ぜひ参考にしてください。

事例1：事故防止にAIカメラを活用

カメラ映像とAIによる分析を組み合わせることで、工場における事故防止に役立てている事例です。

AI活用の概要

AIカメラとSCADAを連携し、異常発生時の状況をAIがいち早く分析する仕組みを構築しました。ネットワークカメラ映像をSCADA工程図に表示し、状況を可視化します。AIが映像を分析し、エリアへの侵入や転倒防止を検知。アラーム発報により、異常の早期発見に寄与します。

導入効果

異常が発生した際の早期発見に役立つほか、監視の無人化にも効果的です。顔認証システムと連携させることで、行動履歴の確認にも活用できます。遠隔監視にも対応できるため、遠方の工場や複数の製造拠点を一元管理したい事業者様にもおすすめです。

【製品例】

監視カメラの導入メリットについては、次の記事で詳しく解説しています。AIカメラの仕様や活用事例もご紹介しているので、こちらもあわせてご参照ください。

▶工場に監視カメラを導入するメリットとは？ 機能や活用事例をご紹介

事例2：AIカメラによる不審者検知

不正侵入の防止は、工場のセキュリティ向上を図る上で重要なポイントの1つです。AIカメラを不審者検知に役立てている事例を紹介します。

AI活用の概要

映像データをリアルタイムで解析できるAIカメラの強みを活かし、不審者の行動を自動的に検知するシステムを構築しました。異常行動や危険な行為が検出されるとアラートが発出されるため、早期対応により被害を最小限に抑えられます。また、製品によっては不審者検知のほか、危険な作業行動の監視や火災の早期発見にも対応可能です。

導入効果

夜間など常時監視が困難になりやすい時間帯を含む、24時間体制での監視が可能になります。AIが学習データにもとづいて検出するため、人が目視で監視する場合と比べて異常行動や危険な行動の検出精度が高まることもメリットです。死角になりやすいエリアにAIカメラを導入することで、人の目が届きにくい範囲への監視を強化できるでしょう。AI搭載カメラによる不審者検知については、次の記事もあわせてご参照ください。

▶工場セキュリティの課題とは？対策や事例を徹底解説

【製品例】

事例3：予知保全をサポート

予知保全は製造設備の安定稼働を維持する上で重要な取り組みといえます。AIとセンサ技術を組み合わせることで、予知保全を支援するシステムを構築可能です。

AI活用の概要

製造設備の主要部品であるベアリングの稼働状況を常時センシングし、劣化の早期発見に役立てている事例です。設備が正常に稼働しているときのデータをAIに学習させることで、外れ値を検出した時点でリアルタイムに警告が発せられます。人間が感知できない微細な振動などを検知することも可能です。

導入効果

担当者の経験則に依存することなく、客観的なデータをもとに交換時期を判断できます。結果として、不具合や設備の停止といった事態が生じる前に部品を交換できるでしょう。また、部品交換時期の判断基準が統一されることから、設備保全業務の属人化やブラックボックス化を防げることも大きなメリットです。

【製品例】

事例4：出来栄え予測による品質改善

AIは品質管理にも活用できます。次に紹介するのは、溶接の出来栄え予測にAIを活用している事例です。

AI活用の概要

溶接状態を常時センシングし、学習データをもとに不良品となる可能性の高い製品を検知する仕組みを導入した事例です。あらかじめ溶接作業時のセンサデータを収集し、良品・不良品の判別モデルを作成します。溶接作業後に出来栄えを判定するのではなく、作業中のデータを学習データにもとづいてリアルタイムで検証し、不良検知を実施する仕組みです。

導入効果

客観的なデータにもとづき、不良品の確率が高い製品を選り分けられることがメリットです。不良品の流出防止策として効果を発揮するだけでなく、検品の負担軽減にもつながるでしょう。溶接の出来栄えを目視で点検する場合と比べて、客観性の高い判断を下せる点も大きな強みです。品質管理に求められるスキルや経験を補う役割も果たすため、人材育成のための時間やコストを低減する効果も期待できます。

【製品例】

事例5：作業手順の誤りや作業ミスを検知

製造工程における作業手順の誤りや作業ミスの検知にもAIを活用できます。

AI活用の概要

人の動きをリアルタイムに解析できるAI行動解析システムを活用している事例です。カメラ映像に映った人物から得た骨格情報や画像情報を用いて、どのような行動や作業が行われているのかをリアルタイムで解析します。学習済みの定型作業にもとづく解析のほか、急病で倒れた作業員や転倒事故など、イレギュラーな状況の発生を知らせる仕組みとして活用するのも1つの方法です。

導入効果

工具や部品など持っているものの違いや、製品・装置の種類など作業対象物の違いに応じてパターンを分類することで、幅広い作業内容の解析に活用できます。詳細な行動解析を通じて、作業時間の短縮や生産性向上のほか、技術伝承に役立てることも可能です。下記のAI行動解析システム『VP-Motion』には、あらかじめ大規模な学習モデルが組み込まれているため、少量の追加学習で高精度な解析に対応できる点がメリットです。

【製品例】

事例6：スマートグラスによる作業サポート

スマートグラスとは、メガネ型のウェアラブルデバイスのことです。視界にデジタル情報を重ねて表示できるため、製造業における作業サポートへの活用が期待されています。

AI活用の概要

スマートグラスは装着時に両手が空くため、通常どおり作業を進めながら必要な情報を受け取れる点が特徴です。作業手順や注意事項などが工程ごとにディスプレイに映し出されるため、目の前にいる熟練の作業者からアドバイスを受けるかのように効率良く情報を得ながら作業を進められます。スマートグラスによっては防爆構造を備えているものもあるため、石油やガス、化学産業などの防爆エリアにおいても遠隔臨場による安全な作業支援が可能です。

導入効果

現場作業員の安全を確保しつつ、作業を円滑に進めやすくなる効果が期待できます。危険を伴う現場でのナレッジ共有に活用できるため、人材育成の早期化・効率化に効果を発揮するほか、次世代の従業員への技術継承にも役立つでしょう。下記の『Navigator Z1』はAIコアニューラルネットワークプロセッサーによるユースケース生成にも対応しているスマートグラスです。エッジAIを活用したソリューションなど、新たなユースケースにも活用できます。

【製品例】

事例7：目視の巡回確認を画像処理で自動化

AIによる画像処理は、製造現場で必須の巡回確認に活用できます。一例として挙げられるのが「AI自動画像監視システム」です。

AI活用の概要

AI自動画像監視システムは、ネットワークカメラとAIによる画像処理を組み合わせたソリューションです。従来は目視で行っていた巡回確認を自動化し、異常や危険な状況の早期発見をサポートします。ルールベースの画像診断に加え、AIがパターン学習を積み重ねることにより、目視による巡回確認よりも高精度の検知が可能になる点が特徴です。

導入効果

巡回確認が自動化されることで、従業員の負担を軽減できます。また、見落としやチェックの抜け漏れといった人的ミスを防止するとともに、担当者ごとの判断のブレを防げる点も大きなメリットです。カメラから光学的に取り込まれた画像を処理するため、センサなどの追加が困難な旧来の設備からもデータを取れます。装置の設置コストを抑えつつ、従業員の負担軽減と巡回確認の精度向上を両立させたい事業者様におすすめです。

【製品例】

事例8：生産計画の最適化による工数削減

AIは生産計画の策定サポートにも活用できます。生産計画をAIによって最適化し、工数削減に役立てている事例を見ていきましょう。

AI活用の概要

製造現場で培ってきたノウハウをAIのアルゴリズムに組み込み、自社のリソースや製造工程を踏まえた生産計画を作成する仕組みを構築した事例です。担当者がゼロベースで生産計画を立案する場合と比べて、短時間で精度の高い計画を作成できます。生産実績やトラブルの発生事例をAIが学習していくため、現場の実態を踏まえた柔軟な生産計画を作成できる点が特徴です。

導入効果

AIを活用したシステムの導入効果として、過去のデータから将来予測を導き出せる点が挙げられます。AIによる将来予測にもとづいて生産計画を立てることで、無理なく安定供給を実現するための計画を効率良く実現できるでしょう。生産計画の作成そのものも短時間で完了するため、担当者の負担を軽減しつつ迅速な生産体制の構築が可能になります。

【サービス例】

事例9：学習データを活用した技術継承

人手不足への対応策として、着実な技術継承が求められています。次に紹介するのは、AIの学習データを活用することで技術継承を実現している事例です。

AI活用の概要

ベテラン検査員の経験則や判断基準をAIの学習データに反映させることにより、作業の精度や製品の出来栄えを判定する仕組みを構築した事例です。完成した製品の精度判定だけでなく、作業工程を含めて判定することにより、欠陥品が検品工程に回るのを防ぎます。指導する側の負担軽減につながるほか、作業の精度が定量的に示されることにより、教わる側の従業員にとってもスキル習得の時間短縮に役立つ仕組みです。

導入効果

製品検査に必要な知見を学習データに取り込むことで、経験則に頼らない技術継承が可能になります。既存データにもとづく判定にとどまらず、検査工程をAIが随時学習していくため、実務を通じて収集されたデータが自社の資産となる点が大きなメリットです。ベテラン検査員のノウハウを継承したい事業者様や、作業員への指導事項を均質化したい事業者様に適しています。

【製品例】

事例10：業務の属人化解消

製造現場においては、暗黙知や経験則といった属人的な要素が生じるケースが少なくありません。AI活用はこうした属人化の解消にも効果を発揮します。

AI活用の概要

AIに自社の知見やノウハウを学習させることにより、作業員のスキルや経験に依存しない生産体制を構築している事例です。技術ドキュメントをはじめ、過去の案件履歴や不具合要件などを学習データに集約。作業員ごとに解釈の違いが生じたり、判断基準がずれたりするのを防いでいます。学習データにもとづいてアウトプットを生成する AIの特性を活かし、作業の標準化に役立てている好例です。

導入効果

製造ラインや作業員ごとに培ってきたノウハウが集約され、必要な情報に素早くアクセスできるようになりました。ツールによっては、AIを活用した技術ドキュメントの要約や動画マニュアルの字幕生成・読み上げなどにも対応しているため、作業員の理解度が高まることも大きなメリットです。さらに、多言語対応のツールであれば外国人従業員にも正確な情報共有を実現できます。業務の属人化・ブラックボックス化を解消したい事業者様や、自社のノウハウをより効果的に活用したい事業者様におすすめです。

【製品例】

AIを活用して品質向上や作業効率改善を実現しよう

製造業におけるAIの活用シーンは多岐にわたります。従来は人が担ってきた工程にAIを取り入れることで、時間短縮や判断の精度向上に寄与するでしょう。結果として品質向上や作業効率の改善が実現し、より盤石な製造体制を築くことにもつながります。今回紹介した10パターンの事例を参考に、AI導入によって効率化が期待できる工程や、解決可能な自社の課題を洗い出してみてはいかがでしょうか。