急速的なIoTなどの技術躍進に伴い、私たちの日常生活にもAI（人工知能）が広く導入されるようになりました。特に近年は製造業にAIを導入し、生産性を向上させる事例も多く見受けられますが、AIに関して詳しい方は少ないのではないでしょうか。
そこで本記事ではAIを詳しく解説し、特徴や種類を解説して製造業での導入事例も紹介します。
AIとは？
AI（人工知能）とは、英語の「Artificial Intelligence」を略した言葉で、日本語では「人工知能」と略されます。AIという言葉は、ダートマス大学の計算機科学者のジョン・マッカーシー教授が1956年に研究会で「AI」という言葉を使用したことが起源です。
その後AIは度重なる進化を続け、現在は人間の知的認識・行動をコンピューターが代行する先進技術としてさまざまな分野に普及しています。AIに関する知見を深めたい方は、講義やウェビナー、eラーニングなどで最短1日でのAI（に関する学習を可能にした、ビジネス向けAI完全攻略セミナーをぜひご利用ください。
AIの特徴
AI（人工知能）は人間の補助なく作業を遂行する能力である自律性と、今までのデータや事例を参考に学習を行い、能力を最大化させる適応性とに分類されます。AIはこの2つの特徴を効率的に導入・運用し、その効果を最大化している画期的なシステムです。
このような優れた機能を活用し、AIは映像や音声などのデータを解析して自分で学習する、機械学習システムも実現しています。
AIとDXの関係
近年はAI（人工知能）とDXの関係性に注目が集まっています。DXとは「デジタルトランスフォーメーション」の略称で、人間の生活に関わるあらゆる事項の効率化を進める概念です。
今後は効率化を主軸とした概念であるDXを確立するため、自学習と効率化の実現可能なAIを連動させる動向が高まっています。特に近年の製造業においてはAIの導入による生産データのデジタル化により、生産性を高める製造業DXが普及しているのが現状です。
下記に製造業DXに関する記事を添付するので参考にして下さい。
AIの種類
AI（人工知能）は主に下記の4つの種類に分類され、異なる特徴を有しています。
- 自意識型AI
- 受動型AI
- 特化型AI
- 汎用型AI
ではそれぞれの特徴を詳しく解説するので参考にしてください。
自意識型AI
高い認知能力を有し、人間のような自意識を備えるAIを自意識型AIといいます。自意識型AIは自分で物事を認知・判断し、自身の判断であらゆる事象に対しての対処が可能なAIです。
このような優れた機能を有する自意識型AIは、事前の自主学習機能により人間の補助を必要とせずにあらゆる判断を下します。
受動型AI
受動型AIは事前設定されているプログラムに関する業務は遂行できますが、事象の変化に臨機応変に対応できないAIです。受動型AIは人間の知性の一部のみを抽出・導入したもので、事前に設定したプログラムに対応したタスクしか遂行できません。
現在さまざまな分野で実用化されているAIのほとんどが、受動型AIといわれています。
特化型AI
近年多くの企業で研究・開発が進められ、特定の作業のみ専門的に従事できるAIを特化型AIといいます。特化型AIは専門的な業務を行う画像認識や自動運転システムなどが代表例で、これらのAIはほかの一切の業務に従事できません。
一方で特化した特定の分野では人間以上の精度を発揮するため、多様な分野への導入が進んでいます。
汎用型AI
人間と同等の知性や感情を有しているAIを汎用型AIといいます。このAI人間同等の問題処理能力を有しているので、予想外の事象に対しても過去のデータを参考にして有効な回答や手段を選択可能です。
しかし現在の技術では汎用型AIの運用は不可能ですが、一部の領域では高い精度を発揮しているAIも見受けられます。
製造業におけるAI導入のメリット
AI（人工知能）はさまざまな分野への導入が進んでおり、製造業においても効率的な導入が進んでいます。では製造業におけるAI導入のメリットを紹介します。
コスト削減
コスト削減に繋がるのも、製造業におけるAI導入のメリットの1つです。製造ラインにAIを導入して生産の自動化や省人化が可能になれば、従来は多人数で行っていた作業の人員を削減できます。そして省人化により手が空いた人材を収益性の高い業務に充填させれば、収益性を高めることも可能です。
このように製造業にAIを導入すれば、省人化により人的なコストを削減できるうえに、収益性の高い事業の集中化を図れる点もメリットといえます。特に近年の製造業においては、生産ラインにAIを導入して工場の自動化を図るスマートファクトリーも普及しています。
下記にスマートファクトリーを詳しく解説した記事を添付するので参考にしてください。
人手不足の解消
製造業にAIを導入すれば、人手不足を解消できるのもメリットの1つです。近年急速的に進行している少子高齢化の影響により、製造業全体が慢性的な人材不足に陥っています。
そこで製造業の生産ラインにAIを導入して生産自動化を図れば、現場管理者のみ常駐した人手不足を解消した生産形態を構築可能です。
技能継承の効率化
技能承継の効率化を図れる点も、製造業にAI導入するメリットです。近年は若手従業員の減少や熟練者の高齢化の影響により、スムーズな技能継承ができない企業も多く見受けられます。
そこでAIを導入して熟練工のデータをデジタル化し、そのデータを保存・活用すれば優れた技術の損失を防ぐことも可能です。そのデータをもとに有望な若手社員への教育・指導を行えば、効率的な技能継承が実現されます。
製造業におけるAI導入のデメリット
製造業にAI（人工知能）を導入すれば、メリットを取得できる反面デメリットも生じます。では製造業におけるAI導入のデメリットを紹介します。
責任の所在を確認できない
責任の所在を確認できない点も、製造業にAIを導入する際のデメリットの1つです。例えば生産ライン自動ロボットを導入し、品質トラブルや事故などが生じた場合には、その責任に関する規定は法律で定められていません。
したがって事故やトラブルが生じた場合において、責任の所在を確認できないのが現状です。このような観点からも、十分な費用対効果を生み出せるかを先に検討するのもAI導入における重要なポイントといえます。
多額の導入・運用コストがかかる
製造業にAIを導入する際には、多額の導入コストがかかるのもデメリットの1つです。AI は最先端の技術で高機能なだけに導入コストが高く、一般的に数百万～数千万円の費用が掛かります。
一定の条件を満たせば国からの支援金も受給できますが、企業側の負担は避けられません。また導入後も効率的な運用には有能なAI人材を確保が重要なので、人材確保や人材育成にも手間とコストが掛かるのが現状です。
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製造業でのAIの導入事例を紹介
近年の製造業では少子高齢化による慢性的な人材不足を解消し、省人化による生産を実現するためにAI（人工知能）を導入する企業が増えています。では製造業でのAIの導入事例を下記に表記してそれぞれを詳しく解説します。
| 導入企業 | 導入による効果 |
| 平田機工とインターネットイニシアティブ | ラインのスマートファクトリー化を実現し、生産プロセス改革や工場自動化を実現 |
| リュウグウ株式会社とSUPWAT | 生産における材料選定の自動化を可能にしたソフトウェアである「WALL」を導入して業務効率化に成功 |
| 株式会社ダイセル | 熟練工のスキルやノウハウを凝縮したAI（人工知能）を開発し、生産ラインへの導入に成功 |
| サントリー食品インターナショナル株式会社 | 工程での工程における迅速なトラブル検出が可能になり、生産性が向上 |
| スカイディスク | トラブル発見や設備の設備稼働効率も最大化され、生産ライン全体の精度向上に成功 |
平田機工とインターネットイニシアティブの事例
引用：平田機工株式会社
ロボット製造・販売事業を運営している平田機工株式会社は、株式会社インターネットイニシアティブと共同でAIの導入に成功しました。両社は生産ラインにAIを導入してラインのスマートファクトリー化を実現し、生産プロセス改革や工場自動化を実現した事例です。
今後はデータを抽出してさらなる効率化を検証し、完全自動化や自立化を目指しています。
リュウグウとSUPWATの事例
引用：リュウグウ株式会社
包装資材全般の製造・販売事業を運営するリュウグウ株式会社は、株式会社SUPWATが開発するソフトウェアの導入により、AIの導入に成功した事例です。リュウグウの生産ラインには未経験者や中途採用者が多く、指導者も不足していたので作業しながら材料に関する学習が必要でした。
そこでSUPWATが研究・開発し、製造業のデータを活用して、生産における材料選定の自動化を可能にしたソフトウェアである「WALL」を導入して業務効率化を図りました。この導入は未経験者や中途採用者などの未習熟者でも、効率的な材料選択や解析を可能にした業務効率化の成功事例です。
ダイセルの事例
引用：ダイセル
化学メーカー大手の株式会社ダイセルも、AIの導入により工場自動化を進めています。東京大学と共同で熟練工のスキルやノウハウを凝縮したAI（人工知能）を開発し、生産ラインへの導入を行いました。
この導入により設備の運転効率が向上し、トラブルの事前検知・対応も実現されて生産性が大幅に向上しました。
サントリー食品インターナショナルの事例
サントリー食品インターナショナル株式会社はAIとIoT技術の導入により、品質管理の効率化に成功した事例です。最初にIoTを導入したデジタルツイン空間を開発し、その空間内に調達・製造・出荷などの全ての工程のデータ集約を行いました。
その後にAIを活用し、デジタルツインのデータを効率的に再現・シミュレーションした画期的な導入です。この導入により工程での工程における迅速なトラブル検出が可能になり、生産性が向上しました。
スカイディスクの事例
引用：株式会社スカイディスク
スカイディスクは自社開発のAIを他社の自動車生産ラインに導入し、生産性の向上に成功した事例です。従来はベテラン社員でも数日かかっていた生産計画の立案作業をAI化し、作業効率向上に成功しました。
この導入によりトラブル発見や設備の設備稼働効率も最大化され、生産ライン全体の精度向上に成功しました。
製造業にAIを効率的に導入しよう！
本記事ではAI（人口知能）を詳しく解説し、特徴や種類を解説して製造業での導入事例も紹介しました。製造業にAIを導入すれば、生産性向上やコスト削減などさまざまなメリットを得ることができます。
一方で導入後の運用にはAIに関する専門的な知識が必要なので、その際には効率的な学習が可能なAIエンジニア育成講座やビジネス向けAI完全攻略セミナー、企業向けDX・AI人材育成研修サービスを利用して効率的な導入・運営を図ってください。
