画像AIソリューション
AIはあらゆる領域での導入が進んでいますが、中でも顕著なのが製造業におけるAI活用です。AIを活用することで強力な業務効率化が期待できる反面、導入時に注意しておきたいポイントもあります。この記事では、製造業におけるAI活用のメリットや活用事例、そして導入に伴う課題などについて解説します。
※本記事に掲載している情報は2024年3月時点のものです
目次
画像AIソリューション
お客さまの業態に合わせた形でAIによる画像認識、画像チェックを導入し
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そもそも製造業の現場においてAIの導入が求められているのには、どのような背景があるのでしょうか。
とくに押さえておきたいのは、以下の2つです。それぞれ順番に解説します。
まず、製造業を含めたあらゆる業界で顕著に進んでいるのが、労働人口の減少に起因する人材不足です。
日本は少子高齢化の一途をたどっており、出生率が今後増加する兆しも乏しいことから、人口は確実に減少していくと考えて間違いありません。また、同時に日本の人口の多くの割合が高齢者を占めることとなり、労働に従事できるような若い人材も少なくなっていくことが懸念されます。
このような事態に対処すべく、日本では外国人労働者の確保による労働人口の穴埋めを進めていますが、こういった対策は根本的な問題解決にはつながらず、発展途上国と日本の間の経済的なギャップが小さくなることで、外国人の人材確保が難しくなっていくことも事実です。
そのため、日本の製造業界を含めたあらゆる企業が取り組むべきは、人手に頼らない、可能な限りハイテク化されたビジネスモデルの構築です。最小限の人材で最大限のパフォーマンスを発揮できる環境構築が、日本企業には求められています。
AI導入が製造業において急がれるもう1つの問題は、技術革新が進み企業間の技術格差が拡大していることにあります。
大企業ではAIをはじめとした、資本力や豊富な人材を武器に最新技術を次々と実装していますが、中小企業においてこのような取り組みが行われているケースはまだ希少です。日本では中小企業が大半を占めていながら、少数の大企業がハイテク化を推し進めていることで、企業間の技術格差はますます広がっています。
技術格差が企業間に生じることで、今後発生するあらゆるプロジェクトが大企業に集中するばかりではなく、技術的なギャップが広がりすぎるあまり、大企業から中小企業に下請け発注をすることも難しくなっていくこともあるでしょう。
こうした技術格差を効果的に穴埋めしてくれるのが、AIの存在です。AIは既存のハイテク企業にとって魅力的な技術であるだけでなく、技術力に乏しい企業を一気に最先端のハイテク企業へと生まれ変わらせてくれるほど、導入インパクトの大きな技術として注目されています。
製造業においてAIを導入することは、主に以下の面で効果を発揮します。
それぞれのシチュエーションでAIがどのような役割を果たすのか、順番に確認しておきましょう。
まず、製造業におけるAIの導入は、業務効率化や品質向上において非常に強力であるという点です。
AIが強みとしているのは、人間が従事しなければ対応できなかった高度な業務を自動化できるところです。例えば日報作成などのデスクワークや検品、生産ラインの監視など、人間の判断力や器用さに依存してきた業務についても、今やすべてAIによって自動化することができます。
これらの業務をAIに任せることで、人間はより高度な意思決定が求められる業務に集中ができるようになるため、高度な人材活用が可能です。また、AIにこれらの定型化された業務を任せると、人間が行うよりも優れた精度で業務を遂行してもらいやすいということも魅力です。
AIは人間とは異なりヒューマンエラーが存在しないため、常に一定のパフォーマンスを高い水準で実行してくれます。多少人間によるダブルチェックが必要なシーンもあるものの、モチベーションや体調に左右されない、高度な自動化・無人化がAIによって実現可能です。
業務効率化や品質の向上が実現されれば、従来のように多くの人手を確保する必要がなくなり、人材不足の解消にもつながります。
もちろん、AIの導入によって発生する新たな業務に対応できる人材確保など、一部の課題はあるものの、必要な人手の数は圧倒的に小さく抑えられるので、結果的には人件費の大幅な削減にも期待ができるでしょう。
慢性的な人手不足は、現場への慢性的な負担の発生と人材獲得のための人員配置、そして獲得コストが発生します。こういった負担をAI導入によって丸ごと解消できることを考えると、強力なソリューションであることがわかるはずです。
AIをうまく活用できれば、製造現場における安全性の確保も効果的に進められます。従来であれば危険が伴うものの人間がやる必要のあった業務を、AIあるいはAI搭載のロボットに任せ、人間は安全な業務にだけ従事すればいいという業務環境を構築できます。
製造業の現場ではちょっとしたミスが重大なインシデントにつながったり、人命を危険にさらしてしまったりするケースも少なくありません。ヒヤリハットなどで危険性のあるポイントを端的に共有しても、人間は常にケアレスミスの可能性を有している以上、その危険をゼロにすることは難しいのが現状です。
危険性を伴う業務をすべてAIに任せることができれば、このような現場の安全性の問題を丸ごと解消できます。危険性が少なく過度な肉体労働が強いられない現場作りを実現できれば、安心して働ける職場として優秀な人材を確保しやすくなる点もメリットといえます。
製造業におけるAIの活用事例はすでに数多く登場しており、多様なアプローチでハイテク化を進めることができます。ここでは代表的な製造業におけるAIの活用事例を紹介します。
1つ目は、品質管理の自動化です。生産ラインにAI搭載のカメラを実装することで、生産品の外観が一定の水準を満たしているかどうかの外観検査や、不良品でないかどうかの異常検査を実施できます。
これらの業務はこれまで人間の目や手によって行うことが求められてきましたが、AIであれば人間と同様、あるいはそれ以上のスピードと品質で実行できるため、積極的にAIに任せたい業務といえます。
AIは高度な意思決定の現場においても、活躍の場は広く設けられています。例えば生産計画の策定です。
原材料の在庫状況や既存の生産力、製造から出荷に必要な日数などを自動的に取得・分析し、今後どれくらいのペースで生産すれば最も確実に収益を確保できるか、ということを客観的に算出できます。
高度なデータサイエンスの知見がなくとも、大半の計算そのものはAIに任せられるので、人材を獲得しなくとも一流のデータ分析基盤を組織に構築可能です。
市場の動向や自社の売上を読み込ませることで、極めて正確な需要予測を立てることもAIなら可能です。最新のデータをリアルタイムで分析し、今後のトレンドの変化をいち早くキャッチする手伝いに役立ちます。
AIは基本的に過去のデータに基づく需要予測を行うため、新型コロナウイルスの感染拡大のようなハプニングを織り込むことは難しいものの、それを差し引いても確実性の高い需要予測が可能です。
上記のような高度な業務以外でも、AIはあらゆる側面で役に立ちます。日々の日報作成をはじめとした、これまで紙媒体を使って実施していた業務のほとんどは、AIによるデジタル化に置き換えることが可能です。
AIを使ったペーパーレス化は、他の取り組みと比較しても導入ハードルが低いため、初めてのAI導入の際にも積極的に検討したい取り組みです。
AIの導入は多くのポテンシャルを秘めている反面、うまく活用ができないと、思っていたような成果が得られないこともあります。よくある失敗のパターンとしては、以下のようなケースです。
1つ目は、AIを活用できるほどのリテラシー教育やスキル研修が現場で行われていない場合です。どれだけ優秀なAIソリューションを導入しても、それを使いこなすノウハウが現場で共有されていないと、宝の持ち腐れとなってしまいます。
2つ目は、業務をAIありきのプロセスに移行しないことで、AIが使われないまま従来の業務が遂行されてしまう問題です。
AI導入を踏まえた業務のあり方を仕組み化しないと、AIを使うのがおっくうになってしまい、導入の成果が得られなくなってしまいます。
AI導入における失敗を避けるためには、以下3つのポイントを事前に押さえることが重要です。
それぞれのポイントについて、解説します。
まず、AIの導入は自社の特定の問題を解決するためのソリューションとして考えるべきということです。AIは万能ですが、目的に応じた手段の一環として考えるべきであり、目的が不透明な状態でAIを導入しても大したパフォーマンスは得られません。
まずは業務課題の洗い出しを行い、それを解決するためのAIソリューションにどのようなものがあるかを把握するとよいでしょう。
AI導入に際しては、設備投資だけでなく人材の確保や教育にもリソースを割きましょう。AIは人によってある程度コントロールされて初めて成果をもたらすため、AIを使いこなせる人材がいなければ導入の効果も期待できないからです。
AIの導入が初めての場合、まずはスモールスタートで様子を見るのがよいでしょう。
大規模にAIを導入してしまうと、AI活用のノウハウがない状態で業務を進めることとなり、効率よくAIが使えなかったり、トラブルが発生した際に対処法がわからず、全業務の停止を余儀なくされる可能性もあるためです。
この記事では、製造業におけるAI活用の可能性や、AI活用を成功に導くポイントなどについて解説しました。
AIは魅力的なソリューションですが、課題認識が正しく共有できていないと、最適なアプローチを見逃してしまう可能性もあります。
一方で画像認識AIなどは比較的汎用性が高く、あらゆる業務での活躍が期待できるため、こういったポピュラーなAIの活用からまずは検討していくことも1つの手でしょう。自社にとって最大限のメリットをもたらすAIを正しく選び、活用を進めることが大切です。
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※ZENMU Virtual Drive Enterprise Editionは、株式会社ZenmuTechの製品です。
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