「工場のDXを進めたいが、AIエンジニアは本当に必要なのか分からない」「AIを使えば効率化できると聞くものの、具体的に何が変わるのかイメージできない」という方も多いでしょう。
製造業においてDXの重要性は高まっており、自社にデータは蓄積されているものの、データを分析・判断に活かせる人材や仕組みが不足しており、結果としてデータはあるが使われていない状態に陥りがちです。そこで重要となるのがAIエンジニアです。
本記事では、AIエンジニアとはどのような役割を担う人材なのかを、工場DX化においてなぜ必要とされているのか、製造現場で成果を出すための活用のポイントまでを解説します。
AIエンジニアとは？
AIエンジニアとは、人工知能を活用した仕組みやシステムを実際に動かすことを専門とするエンジニアです。特にディープラーニングや機械学習といった手法を用いて、コンピューターに「判断」や「予測」を行わせる役割を担います。
AIと聞くと漠然とした先端技術を想像しがちですが、AIエンジニアの仕事は研究だけに留まらず、現実の課題を解決するためにAIを設計・実装・運用まで落とし込む点に特徴があります。
AIエンジニアについて不要という声もありますが、役割や将来性について気になる方は以下の記事を参照してください。
AIエンジニアの種類
一口にAIエンジニアといっても、実際には役割や専門領域が細かく分かれています。AIは「データを集める」「整理する」「学習させる」「分析して判断につなげる」といった複数の工程で成り立っており、それぞれの工程を専門的に担う職種が存在します。
AIエンジニアの種類については以下の表を参照ください。
| 種類 | 主な役割 | 得意分野・領域 |
|---|---|---|
| 機械学習エンジニア | AIモデルの設計・学習・実装 |
|
| データエンジニア | データ基盤の構築・整備 |
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| データサイエンティスト | データ分析による価値創出 |
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| データアナリスト | 課題発見と解決策の提案 |
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| データアーキテクト | データ構造・設計の統括 |
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AIエンジニアは一種類ではなく、目的やフェーズによって求められる役割が異なる点が特徴です。工場DXを進める際は、「どの職種の役割が今の自社に必要か」という視点で整理すると、AI導入の失敗を防ぎやすくなります。
AIエンジニアを採用するのではなく、自社社員をAIエンジニアとして育成したいという方は、AIエンジニア育成講座の受講がおすすめです。AIエンジニア育成講座は、AIプログラミング未経験者でも基礎から応用まで体系的に学べる構成となっており、工場DXや業務改善に直結するスキルを短期間で身につけたい企業・個人に最適です。
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|---|---|
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工場DXでAIエンジニアが必要な理由
工場DXでAIエンジニアが必要な理由は主に3つです。
- 人手不足の中でも品質と生産性を維持できる
- 熟練者の判断・ノウハウをAIで再現可能
- 現場のデータを活用できる
①人手不足の中でも品質と生産性を維持できる
製造業では、人手不足が年々深刻化しており、「人が足りないから生産量を増やせない」といった課題を抱える工場が増えています。
経済産業省が公表している「2024年版 ものづくり白書」によると、製造業は2002年で就業者数1,202万人に対して、2023年には1,055万人まで減少しています。
こうした状況で無理に人に頼り続けると、作業負荷が高まり、品質のばらつきやミスの増加につながりかねません。しかし、AIエンジニアを採用することで、少ない人数でも品質を落とさず、生産性を維持できる体制を作ることができます。
②熟練者の判断・ノウハウをAIで再現可能
工場では長年の経験を持つ熟練者が、音や振動、見た目の違和感などから異常を察知しているケースが多くあります。しかし、こうした判断は言語化やマニュアル化が難しく、特定の人に依存しがちです。その結果、熟練者の退職や異動によって品質や稼働率が低下するリスクが生じます。
AIエンジニアは、熟練者が判断の材料としているデータをAIに学習させることで、その判断を再現する仕組みを構築します。AIは同じ基準で何度でも判断できるため、属人化していたノウハウを組織の資産として残すことが可能になります。
③現場のデータを活用できる
工場DXが進むにつれて、設備データや生産実績、検査結果など、さまざまなデータが蓄積されるようになっています。しかし、AIエンジニアがいない現場では「データはあるが、どう使えばよいか分からない」という工場も少なくありません。総務省の「デジタルデータ活用の現状と課題」によると、製造業の「生産・製造」ラインにおけるデータ活用は45.5%です。
まだまだデータを活用している企業は少ないと言えます。そんな中でも、AIエンジニアは、現場で収集したデータを整理し、分析・判断につなげる役割を担います。これにより、勘や経験に頼らない、データに基づいた改善や意思決定が実現できます。
以下の記事では、製造業で活躍するAI人材について育成・採用戦略なども交えて詳しく解説していますので、あわせてご覧ください。
工場DXを成功させるためのAIエンジニア導入ステップ
ここからは工場DXを成功させるためのAIエンジニア導入ステップを4つ解説します。
- AIエンジニアで解決すべき課題を明確にする
- 必要なデータの種類と取得方法を確認する
- PoCで小さく検証する
- 定期的に効果の測定・改善を繰り返す
①AIエンジニアで解決すべき課題を明確にする
工場DXでよくある失敗が、「とりあえずAIを導入する」「AIエンジニアを採用する」という進め方です。まず重要なのは、「どの業務で、どんな問題が起きているのか」を整理することです。
たとえば、
- 検査に時間がかかっているのか
- 不良の見逃しが多いのか
- 設備トラブルでラインが止まっているのか
など、現場の課題を具体化します。AIエンジニアは、その課題がAIで解決できるのか、ルール化や別の方法で対応すべきかを見極める役割を担います。課題を明確して、AIエンジニアの活用方法を考えましょう。
②必要なデータの種類と取得方法を確認する
AIエンジニアがAIを動かすためには、必ず「データ」が必要です。そのため、次に行うべきなのが、どのようなデータがあれば課題を解決できるのかを確認することです。たとえば、外観検査であれば画像データ、設備トラブルの予兆検知であればセンサーやログデータが必要になります。
AIエンジニアは、すでに工場内にあるデータで足りるのか、新たにカメラやセンサーを設置すべきかを整理します。また、データの量や品質も重要なポイントです。
③PoCで小さく検証する
いきなり全ラインや全工程にAIを導入するのは、リスクが高くおすすめできません。そこで、AIエンジニアを採用した際にPoCで小さく検証することです。PoCとは、そのアイデアや技術が本当に使えるかどうかを、本格導入の前に小さく試すことです。
PoCでは、特定の設備や一部工程に限定してAIを導入し、「本当に効果が出るのか」「精度は十分か」を確認します。AIエンジニアは、このPoCを通じてモデルの精度を調整したり、現場の運用に合うかを検証します。
④定期的に効果の測定・改善を繰り返す
AIエンジニアを導入した後は、定期的に効果の測定・改善を繰り返しましょう。AIは使い続ける中で、環境の変化や製品の仕様変更によって精度が下がることもあります。
たとえば、「不良検知率は上がっているか」「人の作業時間はどれだけ減ったか」といった指標を確認します。定期的に効果の測定・改善を繰り返すことで、現場の作業フローや業務内容が変わった場合でも、AIエンジニアが関与することで柔軟に対応でき、無理なく運用を継続できます。
工場DXにおけるAIエンジニア活用のポイント
工場DXでは単にAIエンジニアを導入するだけで成果が出るわけではありません。ここでは2つのポイントについて解説します。
- 社員のAIリテラシー向上を図る
- 自社専用のAI構築も検討する
①社員のAIリテラシー向上を図る
AIエンジニアがどれだけ高度なAIを構築しても、現場の社員が分からないと感じると活用は進みません。AIリテラシーとは、「AIは何ができて、何ができないのか」「どんなデータから判断しているのか」を理解する力のことを指します。
AIエンジニアだけのAI知識・スキルが高くても実際にAIを使用する社員のリテラシーが低ければ活用はできません。必ず社員のAIリテラシー向上を図りましょう。
しかし、自社で社員全員のAIリテラシー向上を図る教育を行うリソースがないという企業も多いでしょう。そこでおすすめするのが「DX・AI人材育成研修サービス」です。DX・AI人材育成研修サービスでは、課題をヒアリングした上で、研修・プランのご提案を実施します。短期から長期までさまざまな研修を提案できるため、時間・費用に無駄のないリテラシー向上を実現できます。
まずは以下のリンクから無料でご相談ください。
②自社専用のAI構築も検討する
AIと聞くと、市販のAIツールや汎用サービスを導入すれば十分だと考える方も多いでしょう。しかし、工場DXでは「自社の設備」「自社の製品」「自社の工程」によって条件が異なるため、汎用AIでは対応しきれないケースも少なくありません。
そこでAIエンジニアが自社専用のAIを構築できれば、自社工場で蓄積されたデータや、熟練者の判断基準を学習させることができます。その結果、現場に最適化されたAIでより業務の効率化や生産性向上が可能になります。
工場DXにおけるAIエンジニアの活用事例
ここからはAIエンジニアにおいて実際に工場DXを実現した事例を2つ紹介します。
- 化学プラント自動制御システムの開発
- AIタイヤ成型システム「EXAMATION」の開発
①化学プラント自動制御システムの開発
横河電機では、化学プラント制御を人の経験や勘に頼っていました。従来の化学プラントでは、天候や気温の変化によってプラントの状態が変わるため手動で調整していましたが、高度で属人化しやすく、人手不足や高齢化が課題でした。
そこでAIエンジニアが強化学習を用いた制御アルゴリズムを開発し、温度・圧力など10以上のパラメータをリアルタイムで監視しながら、人の代わりに最適なバルブ操作を自動で行う仕組みを構築しました。
その結果、実際のプラントで35日間連続の安定稼働を実現し、熟練者に頼らずとも安全かつ安定した運転が可能になったことで、製造業全体が抱える人手不足・技術継承問題に対する有効な解決策として高く評価されています。
出典：横河電機株式会社
②AIタイヤ成型システム「EXAMATION」の開発
タイヤ製造大手のブリヂストンは、強化学習とディープラーニングを融合させた革新的なタイヤ成型システム「EXAMATION」を開発・導入しました。
タイヤ成型は繊細な工程で、わずかなズレが品質に影響するため、長年にわたり熟練者の感覚と経験に依存してきましたが、AIエンジニアは強化学習とディープラーニングを組み合わせ、大量のデータとしてAIに学習させました。
その結果、タイヤの真円度は従来比で約15％向上し、複数工程を同時に制御できるようになったことで、生産性は約2倍にまで改善しました。
出典：株式会社ブリヂストン
工場DXにおけるAIエンジニアについてのまとめ
工場DXを成功させるためには、単にAIツールやシステムを導入するだけではなく、現場課題の整理からデータ活用、PoCによる検証、運用後の改善までを一貫して担えるAIエンジニアが必要です。
AIエンジニアは、人手不足の中でも品質と生産性を維持する仕組みを構築し、熟練者の判断やノウハウをAIとして再現し、これまで活かしきれなかった現場データを価値ある意思決定につなげることが可能です。
本記事を参考に工場DX実現のためにAIエンジニアの採用を検討してみてはいかがでしょうか。
