【2026】製造業の生成AI活用事例5選！業務での使い方や導入のポイントも解説

製造業で生成AIを活用したいと思っても、チャットで文章を作る以外に何ができるのか、自社のどの業務で活用できるのか、イメージしにくい人もいるでしょう。

実際には、技術文書の検索・図面や仕様書の照合をはじめ、現場改善・在庫管理・社員の業務支援など、製造業でも生成AIの活用事例は広がっています。

本記事では、製造業者の実際の生成AI活用事例を取り上げ、どの業務で何をAIに任せているのか、導入時に押さえておきたいポイントとあわせて解説します。ぜひ他社の事例を参考にしてみましょう。

製造業で生成AIを活用できる主な業務

製造業における生成AIの活用事例は、文章などの作成に限りません。以下のように、社内に蓄積された技術情報を探したり、図面と仕様書を照合したりと、現場に近い業務でも使われ始めています。

それぞれの業務における生成AIの活用事例を詳しくみていきましょう。

技術資料や社内ナレッジの検索・整理

技術資料や社内ナレッジの検索・整理には、生成AIを積極的に活用できます。後述する企業の事例でも、社内情報の検索に生成AIが使われています。

マニュアル・技術報告書・過去の改善事例・社内文書など、社内には業務に必要な情報が蓄積されていますが、資料が増えるほど必要な情報を見つけるまでに時間がかかりがちです。そこで、生成AIの活用方法の一つとして、必要な情報を効率よく検索・整理する方法が有効です。

特に、こうした活用事例で使われているのがRAGです。RAGは自社の資料を検索し、その内容をもとに生成AIが回答する仕組みです。一般的な知識だけで回答するのではなく、社内にある技術情報を参照できるため、必要な情報を探す作業の支援に向いています。

設計・図面確認などの技術業務

図面・仕様書・設計情報を読み取り、内容を比較する作業も、製造業における生成AIの活用事例の一つです。複数の資料から材質・仕上げなどを抽出し、確認すべき箇所を整理するといった活用方法です。

ただし、こうした事例でも、設計や品質に関わる業務では生成AIの出力をそのまま最終判断に使うのは避ける必要があります。資料の読み取りや比較をAIに任せて、技術的な判断や承認は担当者が行う形が現実的です。

生産管理・現場改善などの業務

製造現場では、稼働状況や過去の改善事例を整理し、改善につながる情報を探す活用事例も少なくありません。こうした業務にも生成AIを活用できます。

例えば、原材料ラベルの読み取りや在庫管理など、紙や手入力が残っている業務にも生成AIの活用事例があります。生産管理や品質管理では、現場データをAIに渡すこと自体が目的ではありません。

担当者が確認したい情報を探しやすくしたり、改善につながる材料を整理したりする使い方が中心です。

報告書作成や社員教育などの間接業務

生成AIは製造現場だけでなく、日報・報告書・議事録・社内資料などの作成にも活用できます。会議内容の要約や文章の下書きを任せれば、管理職やDX推進担当者が行う事務作業の負担を減らせます。

さらに、社内への生成AIの定着を進めるなら、使い方ガイドやプロンプト集を用意し、勉強会と組み合わせる方法などもおすすめです。ツールを導入しただけでは利用が広がらないケースも多いため、社員が実際の業務で使える環境を整えることも大事です。
また、自社でも生成AIを活用したいものの、具体的な使い方や業務への取り入れ方が分からない場合は、生成AIセミナーで実務に生かすための知識を体系的に学ぶ方法もおすすめです。生成AIの基本的な使い方から、実務への取り入れ方まで体系的に学べます。

なお、生成AIを活用したビジネス文書の作り方や活用事例に関しては、以下の記事が参考になります。こちらもご覧ください。

【2026】AI文章作成とは？おすすめのサービス・アプリを11選を紹介

製造業の生成AI活用事例5選

製造業では、技術情報の検索から現場改善、間接業務まで幅広い用途で生成AIが活用されています。ここでは、有名な製造業者5社の生成AI活用事例を紹介します。

【活用事例①】図面・設計仕様の確認を生成AIで支援

パナソニック コネクトは、設計・開発部門で図面や設計仕様を照合する「Manufacturing AIエージェント」を内製開発しました。この事例では、PDF形式の製品図面・部品図面・技術仕様書を扱っています。

PDF形式の製品図面・部品図面・技術仕様書から、テキスト情報を抽出し、材質や仕上げなどの項目を照合して一覧で表示する仕組みです。この事例では、従来目視で50〜340分かかっていた照合作業が10分まで短縮され、1回あたり80〜97％の工数削減につながりました。

ただし、AIだけで照合結果を確定するわけではなく、同社では「AIによる半自動照合」と位置付けており、担当者が最終確認を行います。比較や情報抽出はAIに任せ、人が判断するという役割分担が明確な生成AI活用事例です。

出典：パナソニック コネクト、図面／設計仕様の照合業務で独自開発のManufacturing AIエージェントの利用を開始 | 技術・研究開発 | 技術・研究開発 | プレスリリース | Panasonic Newsroom Japan : パナソニック ニュースルーム ジャパン

【活用事例②】技術文書をRAGで検索し開発業務を支援

横浜ゴムは2026年8月、タイヤ開発で使用する規則・要領・技術報告書・事例情報などを検索し、生成AIが回答するRAGシステムの本格運用を始めました。

この事例では、技術者が質問を入力するとAIエージェントが質問の意図を読み取り、検索計画の作成・情報検索・検索結果の評価を繰り返します。

回答だけで終わらない点も特徴で、回答の根拠となった元文書へのリンクも表示されるため、技術者は実際の資料を開いて内容を確認できます。社内情報の検索に生成AIを活用しながら、最終的な判断に必要な根拠は人が確認できるようにした事例です。

出典：横浜ゴム、タイヤ開発の意思決定を支援する生成AIシステムを独自開発 | 横浜ゴム

【活用事例③】生成AIを現場改善やノウハウ活用に利用

旭鉄工では、製造現場で蓄積してきた改善ノウハウや稼働情報を生成AIにつなげています。2026年現在の旭鉄工公式ページでは、現場の状態を確認して改善のきっかけを提示する「AI製造部長」や、動画から改善案を出すAIなどが紹介されています。

また過去には、改善事例を生成AIで活用する「カイゼンGAI」にも取り組んでいました。こうした生成AIの活用によって、過去の改善ノウハウを必要なときに参照しやすくし、現場での改善活動に生かせるようにした事例です。

出典：旭鉄工のAIファースト経営｜AIと共に働く製造業へ

【活用事例④】原材料ラベルの読み取りを生成AIで支援

食品OEMメーカーのサンフーズジャパンでは、原材料の賞味期限管理に生成AIを活用しています。以前は、担当者が原材料ラベルに記載された賞味期限を手書きし、その内容を事務員がPCへ入力していたようです。

そこで新しい在庫管理システムでは、Amazon Bedrockを利用した生成AIが賞味期限を読み取り、異なる日付表記を統一したデータとして処理するようにしました。

これにより新システム全体で、入庫処理・ピッキングリスト作成・帳票記入・PC入力などを合わせて、年間2,040時間・約350万円の削減効果が確認できたようです。生成AIを原材料の賞味期限管理に活用し、在庫管理業務全体の効率化につなげた好事例です。

出典：AWS導入事例: 株式会社サンフーズジャパン | AWS

【活用事例⑤】生成AIを段階的に展開し社員の活用を促進

日本製鉄はMicrosoft 365 Copilotを段階的に導入し、社内での生成AI活用を進めており、2024年4月に300シートで利用を開始し、その後4カ月間のパイロットを実施しました。

期間中にはプロンプト集や使い方ガイドを整備したほか、オンライン勉強会も開催しています。さらに検証結果を踏まえて、2025年1月には4,400シートまで利用規模を拡大した事例となりました。

さらに同社では、Microsoft 365 Copilotの導入とあわせて社員向けの教育や情報共有も進め、社内で活用事例を蓄積しながら生成AIの利用範囲を広げています。

出典：日本製鉄、DX を加速。Microsoft 365 Copilot を戦略的導入し、段階的拡大で生産性と効率化の成果を最大化 | Microsoft Customer Stories

製造業で生成AIを活用する際の3つのポイント

上記5社の生成AIの活用事例を確認してみると、生成AIの性能や製品選びだけで、導入の成否が決まるわけではないことが分かります。どの仕事をAIに任せるのか、社内情報をどう使うのか、社員が使える状態をどう作るのかまで、きちんと考える必要があります。

製造業で生成AIを活用する際には、以下のポイントを意識しましょう。

1. 生成AIに任せる業務と人が判断する業務を分ける
2. 社内の技術資料やデータを生成AIで使える状態にする
3. 対象業務を絞りルールや社員教育を整えて始める

生成AIに任せる業務と人が判断する業務を分ける

生成AIが得意とするのは、情報の検索や抽出・比較・整理・下書きといった作業です。一方で、最終確認・技術判断・承認・説明責任までAIに任せると、誤った出力をそのまま業務に反映するリスクがあります。

今回紹介した事例のように、図面照合を半自動化して最終確認は担当者が行ったり、生成AIの回答と一緒に元文書を表示し、技術者が根拠を確認できる仕組みにしたりすることが大事です。

全ての業務を自動化しようと考えるのではなく、手間のかかる検索や比較などをAIに任せ、人が判断しやすい状態を作ることを意識しましょう。

社内の技術資料やデータを生成AIで使える状態にする

製造業で生成AIを使う場合、モデルそのものの性能と同じくらい、自社が持つ情報をいかに活用するかが重要です。技術文書や改善事例をはじめ、現場データ・社内ナレッジなどが複数の場所に散らばっていると、生成AIから参照させる情報も整理しにくくなります。

まずは今回の事例のように、RAGを活用して社内の技術文書を検索できるようにするなど、必要な情報を生成AIが参照しやすい状態に整えましょう。担当者が普段どの資料やデータを参照しているのかを洗い出し、生成AIで扱う範囲を決めることも大事です。

対象業務を絞りルールや社員教育を整えて始める

社内で本格的に生成AIを活用するからといって、最初から全社で使う必要はありません。初めに対象となる部署や業務を絞って、一定期間試験的に運用することで、社内での事例を蓄積することが大事です。

その間にプロンプト集や使い方ガイドを整備し、さらに勉強会などを通じて、社員が実際の業務で使える環境を整えましょう。

まずは小さく試すことで、生成AIが向いている作業と、向いていない作業を確認しやすくなります。そこで見つかった課題を基に、運用ルールや使い方を見直し、効果を確認しながら利用範囲を広げていきましょう。

生成AIの実務活用を学ぶなら生成AIセミナーがおすすめ

企業の生成AIの活用事例を知ると、どの業務に使えるのか、自社でどう活用できそうかを具体的に考えやすくなります。

ただし、実際の業務へ落とし込むには、生成AIへの指示方法や、社内情報の扱い方なども理解しておく必要があります。そこで、生成AIについて体系的に学べるセミナーの受講も検討してみましょう。

GETT Proskill「生成AIセミナー」は、ChatGPT・Copilot・Geminiの使い方に加えて、プロンプトエンジニアリングやRAGの仕組み、AIエージェントの構築など、生成AIを実務で活用するための知識を体系的に学べる講座です。

技術資料の検索や社内ナレッジの活用、AIエージェントによる業務支援などを検討している企業は、生成AIを実際に操作しながら業務への取り入れ方を学べます。

著者自身も、どの生成AIを業務で使用すればよいか分からないこともありました。こういったセミナーを活用すれば、最新の生成AIに関する情報や活用方法が学べるため、自分の業務に合った生成AIや活用方法を見つけるきっかけになると思います。ぜひ、受講をご検討ください。

また、AIを活用できる人材を育成する際のポイントに関しては、以下の記事で解説しています。AI教育の実践的なセミナーも紹介しているので、ぜひ参考にしてください。

【2026】AI教育こそ製造業DX加速の鍵！活用事例・助成金・おすすめセミナー12選

生成AIの活用事例を参考に自社に合った業務から始めよう

製造業界では、技術文書の検索や図面の照合をはじめ、現場の改善や在庫管理・間接業務などで、さまざまな生成AIの活用事例が確認できます。現状はAIが検索や整理を支援し、確認や判断は人が担う形が一般的です。

これから自社で本格的に生成AIを活用する場合は、まず解決したい課題を整理した上で、生成AIを試す業務を一つ選んでみましょう。

AIに任せる範囲と人が判断する範囲を決めて、小さく試して結果を確認しながら、徐々に対象を広げていくのが基本です。自社の業務に合う使い方を見つけながら、無理のない範囲で活用を定着させていきましょう。