【ChatGPT×製造業】生成AIの活用方法とリスクを徹底解説！企業活用事例も紹介

2024-07-092024-07-12

ChatGPTをはじめ生成AIの発展は目覚ましく、今では様々な業界で活用されています。特に製造業においては、生成AIの活用が品質の向上・不良率の低減や業務効率化に大きく貢献しているようです。「アンケート調査にみる「生成AI」のビジネス利用の実態と意向（2023年6月実施）」という調査レポートからも分かるように、製造業における生成AIの活用度は他の業種に比べても高い傾向にあります。

とはいえ、「業務で使用中」は4.5％、「トライアル中」と「検討中」を含めても20％程度と、実際の活用度は低いのが実情です。

そこで今回の記事では、ChatGPTをはじめとした生成AIを製造業でどのように導入できるのか、実際の事例や業務活用のリスクなども詳しくご紹介します。

この記事が、製造業で生成AIを活用する企業が増える一助となればと思います。

ぜひ最後までご覧ください！

生成AIが製造業でできること

ChatGPTをはじめとした生成AIは、どのように製造業で活用できるのでしょうか？

ここでは、生成AIを業務で活用できる4つの方法を紹介します。

生産管理

生産管理とは、生産計画に基づいて生産活動を管理することを指します。

すべての生産予定を含む生産計画において、ChatGPTをはじめとした生成AIを活用することで、進捗状況の管理や不良品率の分析を行い、管理の手間を削減できます。

また、スケジュール設定やタスク管理などの生産計画を支援し、時間を節約しつつ改善点を見つけることができ、業務の効率化に役立ちます。

さらに、在庫管理や調達・購買計画などの多様な業務の効率化も可能です。ChatGPTは、過去のデータと現在の市場動向を分析し、より精度の高い在庫レベルの推計を行うことが可能です。生成AIを在庫管理に活用することで、在庫過多や品不足を事前に防ぐことができます。

製品設計とフィードバック

製造業における製品設計時に生成AIを活用すると顧客のニーズや市場のトレンドから得たデータを分析し、それに基づいた製品設計案を生成することができます。これにより、デザイナーはさまざまなオプションを迅速に比較・検討し最適な設計を選択することができます。

さらに、顧客から収集したフィードバックを生成AIが分析することで製品の改良点を瞬時に特定し、より顧客のニーズに合った製品改良や新製品開発につなげることが可能です。このように、生成AIを製造業で活用することで迅速に市場の要求に応える製品を提供できるようになります。

製造工程の最適化

生成AIは膨大な製造データを分析し、製造プロセスの効率化や品質向上のための改善策を提案することができるため、製造工程の最適化を行う際にも活用できます。

例えば、過去の製造プロセスデータから最適な材料組み合わせ・機械設定・作業フローを導き出し、これらの情報を基にシミュレーションを行います。生成AIはこれらの情報をもとに、製造時間の短縮・コスト削減・廃棄物の削減・エネルギー効率の向上など、具体的な改善策を提案します。

また、リアルタイムでの生産データ分析を通じて、潜在的な問題を早期に特定し、生産性を向上させるための提案も可能です。

システム開発

製造業におけるシステム開発にも生成AIを活用できます。

生成AIが製造プロセスの最適化、品質管理の自動化、故障予測によるメンテナンスの効率化などを行うことで、生産性の向上・コスト削減・イノベーションの促進が期待できます。

さらに、製品設計の支援や顧客ニーズの予測にも役立ち、市場への迅速な対応や新製品の開発サイクルの短縮に貢献します。生成AIは、これらのプロセスを支えるアルゴリズムの開発やデータ解析において、キーとなる技術です。

顧客サービスとエンゲージメント

製造業での生成AIの活用は、顧客サービスとエンゲージメントの向上にも大きく役立ちます。

例えば、顧客からの問い合わせに対してリアルタイムで対応する生成AIチャットボットを活用することで、顧客の自己解決率と顧客体験を向上させることが可能です。

さらに、生成AIが顧客の行動や好みを分析し、パーソナライズされたメッセージを生成することで、顧客の関心を引くと同時にエンゲージメントの向上も期待できます。また、生成AIを用いて顧客のフィードバックやレビューを分析して製品やサービスの改善点を特定し、これに基づいて製品開発や顧客サービスの質を向上させることも可能です。

生成AIを活用することで、製造業はより迅速に顧客のニーズに対応し、顧客満足度を高めることができます。

製造業における生成AIの活用方法

製造業において、ChatGPTをはじめとする生成AIは日本だけでなく海外でも活用されていますが、いったいどのような使い方をしているのでしょうか。

ここでは、製造業における生成AIの活用方法を、生成AIの代表とも言えるChatGPTに焦点を当てて紹介します。日本ではまだ紹介されていない使い方も多くありますので、ぜひお役に立てていただければと思います。

製造業の企画・研究におけるChatGPTの活用方法

まずは、製造業における企画や研究の際の活用方法をご紹介します。

製品開発

まずは、製品開発です。ChatGPTは製品の設計や素材の選択など、製品開発のサポートとして活用できます。

プロンプトをChatGPTに投げるだけでも製品開発のサポートになると思いますが、「女性」「30代」「左利き」といったような具体的な条件を加えることで、よりターゲットを絞った製品開発も可能です。

売れる製品を作るためには、トレンドやちょっとした工夫など、さまざまなニーズに沿った商品設計が大切です。ChatGPTは顧客ニーズにあった製品の提案もできますので、ChatGPTは製品開発において心強い助けとなるでしょう。

一例ですが、商品開発にChatGPTを用いた場合は下記のような使い方ができます。

プロンプト例：

# 命令書

あなたは金属加工を専門とする製造業のマーケティング担当です。

以下の制約条件と入力文をもとに、最高の出力をしてください。

# タスク

あなたのタスクは｛顧客ニーズ｝にあった、新しい商品を考案することです。

# 顧客ニーズ

30代女性、左利き

# 出力

新しい商品のアイデアを5つ出力してください。

設計のサポート

生産ラインや工場の設計のサポートにChatGPTを活用することができます。近年では、設計にデジタルツインの活用が進んでいます。※1

例えば、製造ラインや工場のデジタルツインを作成し、ChatGPTを使って自然言語で指示を出すことで、細かい変更を加えられたり、テストを行うことができたり、データを抽出することができたりします。

これによって、設計をより効果的に効率的に行うことが可能になります。ChatGPTなど生成系AIの特徴は自然言語で指示を出せることです。自然言語とは日常的に我々が使う話し言葉のことです。

自然言語を使うと、細かいニュアンスを伝えられたり、直感的に指示を出せたりするので、今後デジタルツイン以外でも設計のサポートとしてChatGPTの活用が進められるでしょう。

製造現場のコーディング

これはよく知られていることですが、ChatGPTはコード生成も可能です。製造業においては、デザイナーが建物のシステムを改善するときや、既存のシステムのメンテナンスをするときなどに活用できます。

上に書いたように、ChatGPTは自然言語で指示を出すことが可能です。そのため、行いたい変更点などを自然言語でChatGPTに読み込ませ、それを後からコードに変更することもできます。

ChatGPTの登場によって生産現場のコーディングがよりやりやすくなるでしょう。

IoTプロトタイプ開発

IoTプロトタイプ開発や個人開発で時間のかかるプロセスを効率化する画期的な方法もあります。※2

温湿度センサーと水位センサーを例に、センサー選定から動作確認までの一連のプロセスをChatGPTを使って効率化。次の観点から、ChatGPT活用の有用性と注意点を分かりやすく解説しています！

センサーの選定
マイコンボードへの配線
プログラムの挙動

こちらは上記Qiita記事から引用させて頂いた、センサー選定時のプロンプトと出力です↓

上手に活用して開発効率を飛躍的に向上させ、IoTプロジェクトを成功へ導きましょう！

製造業の組立・加工におけるChatGPTの活用事例

ChatGPTは組立・加工の工程でも活用することが可能です。以下に詳しく解説していきます。

工作機械のCNCとCAM

ChatGPTは工作機械や加工分野でも活用できます。特に、CNC（コンピュータ数値制御）やCAM（コンピュータ支援製造）のアプリケーションで、ChatGPTが非常に有用であることが分かりました。

なんと、Gコードやその他の加工指示の作成プロセスを自動化・効率化することができるのです。これにより、工作機械や加工業界における生産性向上が期待できます。まさに革命的な情報！今後の業界の動向に注目が集まること間違いなしです！

そして、この動画を参考に書いたプロンプトがこちら↓

プロンプト例：

#命令書:

あなたは工作機械のスペシャリストです。

Gコードで、正方形に切削するプログラムを書いてください。

#出力:

出力例↓

ロボットアーム操作

ロボットアームの操作でもChatGPTが大活躍しています。

対話を通じて、高度な機能へアップグレードする方法をモデルに教え込んでいます。ロボットアーム操作の未来が変わること間違いなし！今後の応用が楽しみですね！

プロンプトについて

ここからは、動画序盤で初回されているプロンプトを引用し、解説します。まずは、プロンプト1を入力して、ChatGPTへ命令と制約について教えます。

こちらはYoutubeで書かれていた英語のプロンプトを修正したもの。直訳された日本語を修正したり、書く順番を変更しています。

プロンプト1:

#命令:

操作ロボットを想像してみてください。これは、エンドエフェクタに吸引ポンプが取り付けられたロボットアームです。

あなたに、このロボットに命令を送るお手伝いをしてほしいです。

私は状況とタスクについて説明します。あなたに、そのタスクを実行するためのコードを教えてほしいです。

タスクの実行方法について質問がある場合や、シーンに疑問がある場合は、以下の関数を使用して私に質問できます。

question(text)

#制約:

いつでも以下の関数にアクセスできます。存在しない関数は使用しないでください。

1.get_position(object): オブジェクト名の文字列が与えられた場合、そのオブジェクトの真上の [X, Y, Z、Yaw, Pitch, Rool] 座標を取得します。

2. move_to(position): ベクトル [X, Y, Z、Yaw, Pitch, Rool] が与えられた場合、アームをその位置に移動させます。

3. grab(): グリッパーを開く

4. release(): グリッパーを閉じる オブジェクトをつかんだ後、衝突を避けるために少し持ち上げることを覚えておいてください。位置はミリメートル単位で、角度は度単位で与えられます。

準備はいいですか？

次に状況（シーン）とタスクをプロンプト2で伝えます。

プロンプト2:

状況：高さ40mmのブロックがいくつかあり、赤と緑の2つのビンがあります。

オブジェクト名：'red block","blue block","yellow block":"green block 1', 'green block 2", "gray bin','green bin'.

青いブロックを緑のビンに投げ入れてほしい。

そうすると次のような出力（Youtubeから引用）が得られます↓

このコードを使用すれば、ロボットアームを作動させることができます。

製造業の事務作業におけるChatGPTの活用事例

ChatGPTは製造業の事務作業においてもかなり有用です。

事務作業の効率化

製造業では、他の業種と同じように、事務作業にも多くの時間を使います。ChatGPTを使うと、ここに費やす時間も削減することが可能です。

例えば、以下のような活用方法が考えられます。

自動化と効率化
ChatGPTは、機械のメンテナンスログ、サービスエントリ、ステータスレポート、アラートなどのテキストベースのタスクを自動化し、効率化することができます。これにより、人間の作業者がこれらのタスクに費やす時間を大幅に削減することが可能です。
データ分析
ChatGPTは、大量のテキストデータを迅速に分析し、重要な情報を抽出することができます。これにより、製造業者はより迅速かつ効率的に意思決定を行うことができます。
文書生成
ChatGPTは、特定のテンプレートに基づいて文書を生成することができます。これにより、製造業者は部品の注文、材料の移動、作業者のシフト割り当てとログなどの文書を迅速に作成することができます。

これらの方法により、ChatGPTは製造業の事務作業の自動化と効率化ができます。※3

マニュアル作成

製造業でも、意外と書類を作る機会が多いですよね！　ChatGPTを活用して、教育用のマニュアルや手順書、ユーザーマニュアルなどを自動生成しましょう！

既存マニュアルの最適化や、内容の精度を向上させるのにも役立ちます。

今回は、DCモーター組み立て手順を例にマニュアル作成のプロンプトをご紹介します！

ただし、ChatGPTには「データにないものは答えられない」という弱点があります。データ化されていない専門的な内容の場合は、ChatGPTは答えられないので注意してください。。

プロンプト例：

#命令書: 製造業の社内マニュアルを作成して下さい。

#入力:

DCモーターは以下の主要な部品で構成されています:

ステーター（固定子）：永久磁石または電磁石が使用されます。

アーマチュア（回転子）：巻線（コイル）が巻かれた鉄心です。

コミュテーター：電流の方向を切り替える役割を果たします。

ブラシ：コミュテーターと接触し、電流を供給します。

軸受け：モーターシャフトを支持し、摩擦を最小限に抑えます。

DCモーターの組み立て手順:

～

～

～以下省略

#出力: 作業マニュアル:

作業手順

要点

注意点

出力例↓

これだけではなく、マニュアル文書の修正や加筆、翻訳なども簡単に行えます！
めっちゃ便利！こちら↓は、そのまま英訳したものです！

ぜひこの方法をマニュアル作成にご活用ください！

なお、ChatGPTの業務活用事例について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

生成AIの製造業における導入事例

生成AIは幅広い業務に対応できるため、ご紹介した通り様々な活用方法があります。

ここでは、実際にはどのように活用されているのか、生成AIをすでに導入している企業の導入事例を見てみましょう。

大手・中小企業を、それぞれ2社ずつご紹介します。

導入事例① 旭鉄工株式会社

自動車部品を製造している旭鉄工株式会社は、「横展アイテムリスト」と呼ばれる改善活動の事例を共有するためのツールにChatGPTを使っています。※4

横展アイテムリストが効果的な反面、事例が増えるほど特定の事例を探すことが困難になったり、アイテムリストの書き方に個人差が出てしまうなどの課題もありました。

しかし、ChatGPTに横展アイテムリストの内容を読み込ませることで、ChatGPTに質問をするだけで事例を取り出せるようになったり、最適な改善提案をしてくれるようになったりしました。

導入事例②中外製薬株式会社

中外製薬は、Microsoftの「Azure OpenAI Service」を利用した「中外版ChatGPT」を全社展開し、研究開発における「インサイト抽出・意思決定支援」に活用を見出しています。※5

他にも、Googleの大規模言語モデル（LLM）「Med-PaLM 2」やAWS（Amazon Web Services）の生成AIサービス「Amazon Bedrock」を活用し、生成AIによる業務の効率化などに積極的に取り組んでいます。

また、臨床試験計画の作成を効率的に行うため、Googleの医療分野に特化したLLM 「Med-PalM2」も導入。※6

Med-PaLM 2の利用は臨床試験の効率化に寄与することで、通常10〜15年かかる新薬の開発が大幅に時間短縮されることが期待されています。

導入事例③ リュウグウ株式会社

昭和22年創業の包装資材の製造販売を行う老舗リュウグウ株式会社は、製造する包装資材の研究を効率化および高度化を目的に生成AIを導入しました。※7

従来の商品開発では、リュウグウ独自の配合技術により研究が進められていたため、多くの時間を研究に費やしていました。また、商品の検品を行う検査工程では、熟練作業員の経験をもとに行われており、属人化していたため業務負担に偏りが生じていました。

生成AIを導入することで、研究の効率化だけではなく、属人化していた作業を業界未経験者などへアウトプットすることができるようになりました。

導入事例④キング醸造株式会社

「日の出料理酒」や「日の出みりん」などで有名な調味料メーカーのキング醸造株式会社は、在庫過多や欠品の改善を目的に生成AIを導入しました。※8

同社では、出荷予測に統一性がなく、在庫過多や欠品が発生していることが大きな課題でした。また、出荷拠点の多さが原因で、需要予測のために膨大な手間と時間がかかっていたのです。

これらの課題を打破するため、同社はノーコード予測AIツールを導入し社内システムからのデータのみで学習させたところ、予測値が従来の手法より高精度で、業務に即した予測結果が得られるようになりました。

高精度な需要予測によって、同社の課題であった「在庫過多と欠品」は大きく改善しました。

生成AIを製造業に使う際の注意点とその対策

ChatGPTの活用にはリスクと課題も存在します。製造業で活用する際は、データの誤解釈や、訓練データの制限、情報の流出リスクが挙げられます。

これらの注意点を確認し、対策を理解した上でChatGPTを活用していきましょう。

誤った情報の出力

ChatGPTは「ハルシネーション」と呼ばれる、存在しない情報や事実を生成することがあります。

ハルシネーションには特に注意が必要です。生成された情報が必ず正しいと信じ、誤った情報が生産ラインの運用、製品の品質、安全性に影響を及ぼす可能性があります。

誤った情報の出力に対する対策

この対処方法としては以下の2つがあげられます。

情報の確認
ChatGPTが生成した情報は、必ず人間が確認しましょう。特に、重要な決定を下す前や、安全性に影響を及ぼす可能性のある情報については、必ず確認を行ってください。
AIの限界の理解
ChatGPTは、訓練データに基づいてテキストを生成します。そのため、訓練データに含まれていない情報や、新しい情報については、正確な情報を生成することができません。AIのこの限界を理解し、それに基づいて使用することが重要です。

これらの対処方法を行うことで、製造業のChatGPTの使用におけるハルシネーションのリスクを管理し、その影響を最小限に抑えることができます。

訓練データの制限

ChatGPTのパフォーマンスは、訓練データに大きく依存し、訓練データが不十分、偏っている、または古い場合、モデルの出力もそれに影響を受けます。

また、新しいデータセットを統合するためには、モデルを再訓練し、微調整する必要がありますが、これにはコストと時間がかかります。

しかし、ChatGPTに有効かつ最新の情報を出力してもらうためには、この問題を乗り越える必要があるでしょう。

訓練データの制限への対策

訓練データの制限の対策としては、以下の3つが考えられます。

データの質と範囲の確認
ChatGPTの訓練データは、その出力の質とに大きく関わってきます。したがって、訓練データが広範で質が高いものである必要があります。また、訓練データが特定の偏りを持っていないか、または古くなっていないかを定期的に確認することも重要です。
継続的な更新と再訓練
新しい情報やデータが得られた場合、それを訓練データに統合し、モデルを再訓練することが重要です。これにより、モデルは最新の情報に基づいて予測を行うことができます。
エラーチェックとフィードバックループ
ChatGPTの出力に対して定期的なエラーチェックを行い、その結果をフィードバックとしてモデルに戻すことで、モデルの精度を向上させることができます。

情報漏洩のリスク

ChatGPTへの入力内容には、最新の注意を払う必要があります。というのも、入力した内容は、のちにChatGPTの学習に利用される可能性があるからです。ChatGPTを業務に活用するとなると、社内の機密情報や個人情報などを入力するかもしれません。

その際に、ChatGPTの学習に利用されてしまい、情報が流出するリスクが考えられます。

情報漏洩のリスクへの対策

対策としてはChatGPTのAPIを利用することが考えられます。OpenAI社によると、API経由のデータは学習には利用されず、情報漏洩のリスクを低減できます。ただし、APIを経由する場合は、次の2点を考える必要があります。

APIの利用料
APIを利用するためのシステムや機能の考慮

まずは、APIの利用料について。これは、入力した文字数に応じて決まります。例えば、「gpt-3.5-turbo」というAPIの種類の場合、1000トークンごとに0.002ドルが必要です。トークンというのは、言語によってカウントの仕方が違うようで、日本語の場合は次のようになっています。

ひらがな1文字：1トークン
漢字：2~3トークン

次に、システムや機能の考慮について。APIを利用するためには、社内システムへの連携などを考える必要が出てきます。例えば、Slack というチャットツールに、ChatGPT APIを利用したChatBotを組み込んでいます。

情報漏洩のリスクと、利用料金や工数などとのバランスを考えるなどして、活用しましょう。

なお、ChatGPTを企業利用するリスクについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

生成AIを製造業に活用しよう

ChatGPTは、製造業の企画から事務作業まで幅広く活用できます。CNCやCAMのアプリケーション、ロボットアームの操作、生産スケジュールの管理、マニュアル作成など、多岐にわたるタスクのサポートが可能です。

しかし、訓練データに基づかない情報生成、訓練データの制限、機密情報漏洩のリスクがあります。その対処方法としては、情報を人間の目で確認すること、データを継続的に更新すること、APIを利用することなどが考えられます。

生成AIを利用するうえでのリスクと対策をしっかり理解し、ChatGPTをはじめとした生成AIを製造業にうまく活用していきましょう！

参考記事

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・生成系AIを活用したPoC開発

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・システム間API連携

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最後に

いかがだったでしょうか？

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