製造業におけるAI活用の企業事例15選！現状やメリット・導入する際の課題も解説

製造業におけるAI活用は、限られた経営資源で競争力を高める手段として注目されていますが、以下のような悩みから導入をためらう方も少なくありません。

「製造業でもAI導入が進んでいると聞くが、具体的な活用方法がわからない」

「AI活用によって得られるメリットや課題はどんなものか知りたい」

そこで今回は、製造業におけるAI活用の現状と15の企業事例を解説します。

導入判断のヒントになる具体的な活用方法も紹介しているので、ぜひ参考にしてみてください。

製造業におけるAI活用の現状とは

従来、2019年の総務省調査では製造業のAI導入率は11.2％、全業種平均は14.1％とされていましたが、2025年版総務省「情報通信白書」によれば全業種のAI利用経験率は55.2％、製造業は推計30〜39%台（公開資料の範囲）となっています。

製造業も全体的に導入が拡大していますが、詳細は今後発表される総務省の業種別データをしっかり確認しておきたいところです。

経済産業省の2025年版「ものづくり白書」でも、製造業の競争力強化に向けたAI活用が推奨されており、今後も市場拡大が見込まれるでしょう。

参考：令和7年版_情報通信白書｜総務省
参考：2025年版_ものづくり白書｜経済産業省

製造業におけるAI活用事例15選

ここでは、製造業におけるAI活用事例を15社紹介します。

それぞれ詳しく見ていきましょう。

トヨタ自動車：外観検査AIによる検査の自動化

トヨタ自動車は、ATキャリアのクラック検査に画像AI「WiseImaging」を導入し、熟練技術が必要だった目視検査を廃止しました。10画角から約3万枚の画像データを学習させることで、見逃し率0%を実現し、検査精度を大幅に向上させています。

この取り組みにより、ラインタクトの自由度が増し、生産変動にも柔軟に対応可能になりました。シーイーシー社と連携しつつ、AIシステムの内製化も進行中で、他の工場・ラインへの展開も計画されています。

本田技研工業（ホンダ）：少量学習型AIでエンジン部品の不良検知

ホンダは、アダコテックの異常検知AIを導入し、シリンダスリーブの外観検査を自動化しました。従来は数千枚必要だった不良画像が、数十枚で高精度分類できる「HLAC特徴抽出法」により、欠陥検出率100%、分類精度88%を達成しています。

検査結果は製造工程にフィードバックされ、良品率の改善にもつながっています。人材不足や技術継承が課題となる現場で、安定した品質管理を支える技術として注目されています。

日産自動車：AI画像評価システムで品質検査の高度化

日産自動車は、車両と部品の検査にAI画像評価システムを導入し、目視に頼っていた工程の自動化を実現しました。機械学習を用いた画像照合により、99.995%の精度で部品の外観を瞬時に判別できます。

スイッチの種類や位置、ミラーの色の違いなど細かな項目も検出可能で、作業員の負担軽減と品質向上の両立に成功しています。生産現場の改善活動「カイゼン」の一環として、AIが現場力の底上げに貢献しています。

三菱重工業：発電プラント遠隔監視への生成AI活用

三菱重工業は、発電プラントの遠隔監視を支える「TOMONI®」に生成AIを連携し、社内運用を開始しました。2023年7月から「TOMONI TALK with ChatGPT」の導入により、文書生成・翻訳・要約などの業務が効率化されています。

ハルシネーション対策として、社内データを参照するRAG手法を活用し、正確な情報提供を実現。定型作業をAIに任せれば、社員は高付加価値業務に集中でき、DX推進が加速しています。

パナソニックホールディングス：生成AIによるモーター設計の革新

パナソニックHDは、熟練技術を超える設計AIを開発し、電動シェーバーやモーター開発に活用しています。AIは「LAMDASH」のリニアモーター構造をゼロから設計し、従来比15%の高出力を実現しました。

人手による改良では限界だった性能向上をAIが可能にし、材料・製造コストも考慮した最終設計に貢献。バックキャスト的な発想で、最適な構造を導き出すAI設計手法が今後の主流になると期待されています。

三井化学：GPT×Watsonで新用途開発を加速

三井化学は、Azure OpenAIのGPTとIBM Watsonを組み合わせ、新製品用途の開発を高速化しました。社内辞書作成数は約10倍に、用途抽出効率は3倍、発見件数は2倍と成果を上げています。

Watsonはビッグデータ分析、GPTは生成・要約・検索インターフェースなどを担い、互いの特長を補完。長期経営計画「VISION 2030」に基づき、DXを通じて製品開発から市場展開までのスピードを大幅に向上させています。

住友化学：材料開発における実験回数の大幅削減

住友化学は、NIMSや大手化学メーカーと連携し、材料開発に汎用AIを導入しました。少ない実験回数でも物性を高精度に予測できる技術を確立し、開発効率を大幅に向上させています。

X線回折やDSCなどの構造情報から、強度や脆さなどの物性との関係性をAIが分析。その結果、最適な開発指針の早期決定が可能となり、材料開発の時間とコストを削減。高分子材料だけでなく、幅広い分野への応用も期待されています。

神戸製鋼所：AI-OCRで紙帳票をデジタル化

神戸製鋼所は、手書き帳票の入力業務を効率化するため、AI-OCR「DX Suite」を導入。年間1,200時間かかっていた作業が400〜500時間に短縮され、作業ミスの削減と人件費抑制を実現しました。

納品書や社内アンケートなど幅広い帳票に対応し、手書き文字の認識精度も高評価。操作も簡単で、ITに不慣れな社員でも設定や読み取りが可能です。現場の負担軽減にもつながり、業務の属人化を解消する一助となっています。

キリンビール：サプライチェーン計画のAI最適化

キリンビールは、SCMのDXを進める「MJプロジェクト」で、AIによる製造計画アプリを導入。手作業で行っていた製造数量の算出を自動化し、業務時間を年間1,000時間以上削減しました。

工場の製造条件や保管制約など複雑な条件をAIが考慮し、属人化していた業務の標準化と効率化を実現。安定供給とコスト最適化の両立を目指す、持続可能な供給体制の構築が進んでいます。

ニチレイフーズ：食品工場の生産・要員計画自動立案

ニチレイフーズは、日立製作所と連携し、AIによる生産・要員計画自動立案システムを導入。最大16兆通りの組み合わせから最適解を導き、計画作成時間を約1/10に短縮しました。

日立独自のAI技術により、熟練者のノウハウを数値化し、誰でも柔軟な計画立案が可能になりました。労働時間の短縮や休暇取得の促進といった働き方改革の推進にもつながり、国内外工場への展開も進行中です。

キユーピー：AI原料検査装置による品質検品の効率化

キユーピーは、カット野菜の検品に自社開発のAI検査装置を導入し、品質検査を効率化。「良品」を学習させて異常を検出する逆転の発想で、不良品の見落としリスクを大幅に軽減しました。

ディープラーニング技術で高精度を実現し、誰でも操作できるボタン一つの簡易性も現場で好評。作業者の負担を減らしながら、安定した品質維持と省人化を同時に実現した成功事例です。

サッポロビール：需要予測AIで供給計画の精度向上

サッポロビールは、ビールやRTDの出荷計画に需要予測AIを活用し、予測精度を約20%向上。発売16週前から受注・販売データを反映させ、在庫の最適化と迅速な供給体制を構築しました。

人とAIの協働で、従来のノウハウを組織知として蓄積しながら予測精度を高めています。サプライチェーン全体の高度化に貢献し、計画・実行・意思決定の質を引き上げる取り組みが進行中です。

山崎製パン：AI活用で帳票類をデジタル化・効率化

山崎製パンは、運転記録証明書の管理業務にAI搭載の帳票OCRを導入。全国20拠点・約6,000人分の紙帳票をデータ化し、業務効率と正確性を大幅に向上させました。

ハイブリッド型AI-OCRは、手書き文字と活字に最適化されたエンジンで高精度を実現。初めて使う社員でも簡単に操作でき、読み取りから確認・登録までスムーズに進行が可能になりました。

安全管理や分析にも活用され、現場の業務負担軽減にもつながっています。

ブリヂストン：AIによるタイヤ製造工程の最適化

ブリヂストンは、AI搭載のタイヤ成型システム「EXAMATION」を彦根工場に導入し、真円性を従来比15%以上向上させる高精度なタイヤ製造を実現しました。

480項目の品質データをリアルタイムに計測・制御し、スキル依存の作業を自動化。さらに、マルチドラム製法により生産性を約2倍に向上しました。

品質と効率を両立する最先端の製造体制で、工程のバラツキを最小化しています。

日立製作所：Lumadaによる製造要因のAI解析

日立製作所は、デジタルソリューション「Lumada」を通じて、現場の課題解決を支援。AIが加工したデータを解析しやすい形に整え、推論精度の向上と課題抽出をサポートしています。

「AiValueUp」は、目的に応じた最適なAIを選定し、設備の予兆保全やメンテナンス最適化を実現。稼働率の向上とコスト削減を両立し、データから新たな価値を生み出すDXを推進しています。

製造業でAIを活用する5つのメリット

ここでは、製造業でAIを活用するメリットを5つ紹介します。

それぞれ詳しく見ていきましょう。

作業効率が向上する

AIは仕分けや梱包などの単純作業を産業用ロボットと連携して自動化し、作業時間とエラーを大幅に削減します。長時間作業による集中力低下を防ぎ、作業精度も安定します。

さらに、リアルタイム分析による生産スケジュールや在庫管理の最適化、需要予測を活用した過不足のない生産計画も実現できるでしょう。AI-OCRによって帳票入力などの工数も減り、従業員は高付加価値業務に集中できる体制が整います。

現場の安全性が高まる

AI搭載のカメラやセンサーにより、立入禁止区域や異常動作をリアルタイムで検知でき、安全性が向上します。

作業者の動きやバイタルデータも解析し、危険な姿勢や体調変化の兆候を早期に把握。作業負担の大きい業務はAIロボットが代替し、労災リスクの低減にもつながるでしょう。

現場全体の安全管理を強化する手段として注目されています。

コストを最適化できる

AIによる業務の自動化で人件費の削減が可能になり、定型作業を創造的な業務へシフトできます。検品や入力作業をAIに任せることで人材の有効活用が進むでしょう。

また、需要予測による生産最適化で在庫や廃棄ロスを抑え、原材料コストも削減。相模屋食料では気象データを活用した需要予測システム「寄せ豆腐指数」により廃棄ロスを30%削減し、光熱費などのコストも抑制されました。

予知保全システムで機械故障を防げば、安定稼働とメンテナンス費の削減にもつながります。

技術の継承がしやすくなる

AIを使えば、熟練者の経験や勘に基づく技術を数値化・データ化し、暗黙知を見える化できます。これにより、特定の個人に依存していた業務の属人性が解消されるでしょう。

トヨタ自動車では、専門知識のないスタッフでもAIモデルが構築できる環境を整備し、現場の知見を全社で活用できる仕組みが構築されています。若手人材の育成にも役立つ仕組みです。

品質のバラつきが抑えられる

AIによる画像解析は、目視では難しい不良の検出を高精度で行い、品質を均一に保つ手段として有効です。疲労や判断ミスによる見逃しを防ぎ、安定した製品品質を実現できるでしょう。

トヨタ自動車では、AIによる磁気探傷検査で不良品の見逃し率を0%、良品の誤判定も大幅に改善。キユーピーは、良品を学習させる方式で高精度な原料検査を実現しています。

AIが常時監視し最適な状態を保つことで、品質の安定と信頼性向上が図れます。

製造業にAIを導入する際の5つの課題

最後に、製造業にAIを導入する際の課題を5つ紹介します。

それぞれ詳しく見ていきましょう。

目的があいまいになりやすい

AIを導入しても、目的が明確でなければ効果が出にくく、プロジェクトが迷走するリスクが高まります。「AIを入れれば何かが変わる」という曖昧な期待では、成果につながりません。

「生産性を高める」「品質検査を自動化する」といった具体的な目標を設定し、解決したい課題を明確化する必要があります。

現状を分析し、AIに任せる業務や期待する効果をはっきりさせれば、導入後のギャップを防ぎ、AI活用の成功確率を高められるでしょう。

人とAIの役割が不明確になる

AIは強力なツールですが、すべてを任せると逆に非効率になる場合もあるでしょう。手作業のほうが早く低コストな工程もあるため、役割の切り分けが重要です。

AIが得意な領域（大量データ処理やパターン認識）と、人が得意な判断や柔軟な対応を整理し、業務分担を見直す必要があります。そうすれば、無駄なコストを抑えつつ、AI導入の効果を最大化することが可能です。

現場に浸透しにくい

AIシステムを導入しても、現場の理解や活用が進まなければ形骸化します。現場が納得しないまま進めると「使いづらい」と感じられ、活用されなくなるケースもあるかもしれません。

導入の目的や運用方法を共有し、業務への影響や変化を説明することが必要です。また、導入前から現場の意見を取り入れ教育やサポート体制も整えれば、スムーズな定着につながるでしょう。

コストがかかる

AI導入には、初期費用や運用コスト、人材確保などの負担が発生します。特に中小企業では、費用面が大きなハードルになりやすいでしょう。

ただし、AIによって生産効率が上がり、人件費や在庫管理コストが減れば、長期的に費用回収は可能です。一度にすべて導入するのではなく、小規模から段階的に始めたり、必要な機能に絞る工夫も有効です。

負担を抑えつつ、継続的に活用できる体制を整えるとよいでしょう。

セキュリティ対策が欠かせない

AIは売上や顧客などの機密情報を扱うため、情報漏洩リスクへの備えが欠かせません。外部からの不正アクセスや社内の誤操作により、重要データが流出する恐れもあるでしょう。

また、生成AIを使う際は著作権やプライバシーへの配慮も求められます。そのため、堅牢なシステム構築に加えて、従業員へのセキュリティ教育や運用ルールの整備も必要です。

技術面と運用面の両面から対策を徹底することが求められます。

製造業におけるAI活用事例を参考にビジネスを効率化させよう

本記事では、製造業におけるAI活用の現状から具体的な企業事例、導入メリット、そして課題までを解説してきました。AIは、人手不足やコスト増大、品質維持といった製造業が抱える多くの課題を解決し、生産性向上や競争力強化に役立つでしょう。

これらの対策を講じれば、効率的で持続可能なビジネスを実現し、激化する競争を勝ち抜けるでしょう。

製造業におけるAI活用事例を参考に、自社への導入を前向きに検討してみてください。