「技術が消える前に次へつなぐ」生成AIで造船業務が変わる！活用シーンやメリット、導入ステップを解説

「技術継承がうまくいかない」「人手不足で設計や事務作業が回らない」といった悩みを抱えていませんか？中国や韓国との価格競争も激化するなか、造船現場の負担は限界に達しつつあります。

その打開策として期待されているのが生成AIです。

この記事では、設計の自動化やナレッジ共有など、造船特有の課題を生成AIでどう解決できるかを解説します。リスクへの備えも網羅しているため、最後まで読むことで、導入への不安を解消し、業務効率化の一歩を踏み出せるはずです。

そもそも生成AIとは？

生成AIは、学習済みデータを基に、新しい創作物を作り出す技術です。造船の現場でも、設計や事務の効率化に向けて注目されています。生成AIで行えることや従来の技術との違いを確認しましょう。

生成AIで行えること

生成AIは、学習した大量のデータから特徴やパターンを学び取り、テキスト、画像、音声、プログラミングコードなど、新しいコンテンツを作り出せます。

• 報告書やメール案の作成
• マーケティングの広告素材や印刷物のデザイン作成
• 会議音声の文字起こし

造船の分野なら、船の長さや幅などの項目を入力するだけで抵抗の少ない船体形状（船型）の初期案作成が可能です。人間が気付かない視点から案を出すため、新しい発見につながります。

従来のAIとの違い

従来のAIと生成AIでは、データの活用方法が異なります。

従来のAIは、学習データからルールを学び、正解の識別や数値の予測を得意としています。一方で生成AIは、データの特徴やパターンを学習し、0から1で新しいコンテンツを創造できます。

データの分類や検索にとどまらず、人間が指示しきれていない情報も補完しながら、設計案や文章、画像などを生み出せるのが従来のAIとの違いです。

造船業界で生成AIが注目される理由

日本の造船業界では、熟練工の高齢化にともなう深刻な人手不足が課題です。長年培われた技術やノウハウが特定の個人に依存しており、若手への継承が進んでいない現状があります。また、中国や韓国との価格競争に直面しており、生産の効率化は避けられません。

生成AIを活用すれば、属人化していた知見をデータとして整理し、誰もが活用できる形に変換可能です。さらに、事務作業や設計の初期段階を自動化することで、別の業務にリソースを確保できます。生産性向上を実現するために、多くの企業が導入を検討しています。

なお、生成AIの導入事例と効果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。

WEEL

生成AI導入でここまで変わる！業務効率化とコスト削減を成功させた導入事例9選 | WEEL 生成AIの導入は、単なる業務の効率化に留まりません。多くの企業が生成AIを活用することで、コスト削減や業績向上を実現しています。 この記事では、生成AIの導入がもたら…

造船業務での生成AI活用シーン

造船の現場では、さまざまな工程で生成AIを活用できます。複雑な調整や書類作成で、業務スピードを高めることが可能です。具体的な活用シーンを知ることで、業務イメージが明確になります。詳細を見ていきましょう。

要求仕様からの初期設計案・概念設計のたたき台作成

設計の初期段階で、生成AIは学習したデータをもとに、デザイン案を作成します。船の長さや幅、喫水などの条件を入力するだけで、抵抗の少ない船型を自動で提案する技術が活用されています。

これまでは設計者が経験をもとに何度も修正を重ねていましたが、生成AIがたたき台を出力します。人間では思いつかない視点からのアイデアもあり、設計の質を高めます。

設計者は生成AIが作成した案を確認して、細部を調整する作業に専念できるため、検討期間を短縮できます。

図面・3Dモデル情報の読み取りと条件整理や設計レビュー支援

生成AIは、図面やグラフ、3Dモデルなどの情報を読み取ることが可能です。社内の専門知識と照らし合わせながら図面を解釈し、設計上の不備や矛盾がないかをチェックします。

AIが膨大なデータを高速で処理するため、建造計画の作成がスピードアップします。設計レビューの精度が上がることで、後の工程で発生する手戻りを減らすことが可能です。熟練の設計者が行っていた細かな確認作業を肩代わりし、工数削減を実現します。

IMO規則・社内基準の横断検索チャットボット

国際海事機関（IMO）が定める規則や複雑な社内基準を生成AIで検索できる環境を構築します。RAG（検索拡張生成）という技術を用いることで、膨大な設計図書や規制データの中から、必要な情報を自然な言葉で抽出可能です。

これまで専門知識をもつ担当者が時間をかけて調べていた作業が、チャットボットへの問いかけだけで完了します。過去の開発事例や規制基準をデータベース化しているため、情報の見落としを防ぐことが可能です。情報の探索工数を削れます。

業務に関わる書類や帳票の下書き作成

造船現場に付随する事務作業も、生成AIが得意とする分野です。以下のようなさまざまな書類の下書きを作成します。

これまで手書きや手入力で行っていた報告業務がデジタル化されれば、作業時間の短縮が見込めます。作業の属人化を防ぎ、誰でも精度の高い書類を作成できるようになるでしょう。また、事務負担が減ることで、別の業務に時間を割けます。

日報・工程進捗・トラブル報告などの自動要約

現場から送られてくる日報や工程進捗といった情報を、生成AIが要約します。不具合が発生した際も、過去の類似事例を検索して対策を提示します。管理者はリアルタイムで状況を把握でき、迅速な意思決定が可能です。

過去のデータや事例からトラブルの予兆を見逃しません。現場の状況を要約した簡潔な文章で可視化できるため、部署間の連携もスムーズになるでしょう。情報共有の密度が上がり、不測の事態に対応できます。

現場問い合わせに答える作業ナレッジQ&Aボット

造船の現場では、ベテラン職人の頭の中にしかない暗黙知をどう受け継ぐかが長年の課題でした。ベテランの知見や現場の作業ノウハウをAIが学習し、作業中の疑問に答えるボットとして活用可能です。

若手社員が迷った際も、ベテランの知見に基づいたアドバイスを得られます。個人の経験に頼っていた業務の属人化を防ぎ、高い技術水準の維持が可能です。技術継承のスピードが早まることで、人材育成のコスト削減にもつながります。

船主・荷主・海運会社向け問い合わせチャットボット・FAQ生成

船主、荷主、海運会社からの問い合わせに対して、過去の膨大な設計図書や仕様書に基づいて生成AIを活用したチャットボットが具体的な回答を提示します。担当者が資料探しに費やしていた時間を削減できます。

問い合わせ内容に応じたFAQの作成も可能です。難しい質問に対しても、専門的な背景を踏まえて正確に答えます。

結果として、船主、荷主、海運会社との合意形成がスムーズになり、顧客満足度の向上につながります。

その他の生成AIを活用したおすすめ業務効率化テクニック4選

見積作成 過去の見積例を参考に、見積もり案を生成。成約率&生産性UPが期待できる。 生成AI×見積作成の解説はこちら	購買業務 生成AIを使うことで属人化や情報整理の負担といった慢性的な課題を解決できる可能性がある。 生成AI×購買業務の解説はこちら
プロジェクトマネジメント 生成AIをプロジェクトマネジメントに取り入れることは、成功率を高めるための有力な選択肢のひとつ。 生成AI×プロジェクトマネジメントの解説はこちら	事業計画作成 事業計画書の作成も生成AIに任せれば、すぐにハイクオリティなものができあがる。 生成AI×事業計画の解説はこちら

生成AIの導入方法はこちらをチェック

WEEL

生成AI導入で成功する会社になるための社内導入マニュアル！具体的な実装方法と注意点、メリットを解説 | W… 生成AIを導入する方法を解説します。すでに多くの企業が生成AIを業務に取り入れ生産性を向上させています。競合に負けないために生成AIを活用することは、今後のビジネスに…

造船業界が生成AI導入で得られるメリット

生成AIの導入は、造船現場の生産性を根本から変える可能性を秘めています。事務作業の削減だけでなく、技術の継承や品質の安定といった、経営基盤の強化に直結する多くの利点があるからです。

設計〜建造〜検査のドキュメント作業時間の大幅削減

造船の各工程で発生する膨大なドキュメント作成は、現場の負担となっています。生成AIを活用すれば、図面の自動判別や仕分け、さらに報告書のドラフト作成を迅速に完了させることが可能です。

船舶用機器メーカーのBEMACは、スタートアップと共同で設計図の作成時間を短縮できる図面検索システムを開発しました。生成AIを活用したシステムで、図面を探す時間を7割削減しています。担当者のスキルに依存することなく、参考図面を探せる利点もあります。

技術継承・ナレッジ共有の仕組み化と属人化の解消

ベテラン社員がもつ判断基準やノウハウは、個人の経験の中に留まっていました。生成AIはこれらの暗黙知をデータとして取り込み、組織全体で共有可能な形式知へと変換してくれます。

• 若手社員がいつでも必要な知見を参照できる
• 特定の個人に頼り切っていた業務手順を標準化できる
• ベテランが指導に割く時間を減らしつつ、高い技術水準を維持できる

技術のブラックボックス化を防ぐことは、長期的な企業の競争力を維持するために欠かせません。

品質・安全性の底上げとヒューマンエラーの低減

生成AIは作業の安全性と品質を守るためにも役立ちます。過去の事例やデータを学習させることで、ヒューマンエラーを低減できます。

過去のトラブルを生成AIが学習・提示することで、若手作業員でもベテランと同様の安全配慮が可能です。現場の経験不足に起因する事故や手戻りを減らし、組織全体で均質な安全管理体制を構築できます。

環境規制・クラスルール対応のスピードアップ

EEXIやCIIといった環境規制に加え、船級規則（クラスルール）の変更は激しく、対応には迅速な情報の整理が必要です。生成AIは、複雑な規制ルールや膨大な設計データを学習し、適合判定や最適な設計案の提示をサポートします。

例えば、大阪大学の研究では、生成AIとCADを連携させて船体構造の設計を支援するシステムの開発が進行中です。生成AIの補助による設計工数の削減が期待されています。

こうした技術により、燃費性能に優れた船の開発を加速させ、脱炭素競争での優位性を確保できます。

造船業務で生成AIを使うときの注意点・リスク

造船業務に生成AIを導入する際は、技術の限界や情報の取り扱いに関するリスクを正しく理解する必要があります。生成AIを過信せず、適切な運用ルールを整えることで、トラブルを未然に防ぎ、安全に活用できるはずです。

安全・設計に関わる部分は必ず人間が最終確認するルール作り

生成AIは、もっともらしい嘘をつくハルシネーションという現象を起こすことがあります。特に船の安全性や強度計算に関わる数値などは、回答を100％鵜呑みにしてはいけません。

生成された設計案や計算結果については、以下の運用を徹底する必要があります。

• 専門知識を持つ人間が出力結果を再検証
• 生成AIが示した情報の根拠となる基準や規則を参照
• 生成AIはあくまで補助であり、最終的な意思決定と責任は人間が負う

人と生成AIの役割分担によって、精度を保ちつつ業務を加速させることが可能です。

図面・船主情報・運航データなど機密情報の取り扱いとガバナンス

造船業務で扱う図面や船主の情報、運航データは、機密性の高い情報です。生成AIを利用する際は、入力したデータがAIの追加学習に利用されないよう、安全な環境選びが欠かせません。

情報漏洩を防ぐためには、無料版のサービスを安易に使わず、セキュリティが保証された基盤を構築してください。データの取り扱いに関する社内規定を定め、どの情報を入力してよいかを組織全体で共有することも不可欠です。

説明責任・ガバナンス体制の確保

生成AIが出力した情報に基づいて業務を進めた結果、万が一トラブルが発生した際の責任の所在を明確にしておく必要があります。著作権の侵害がないか、あるいは出力された情報の根拠がどこにあるのかを説明できる体制が求められるでしょう。

社内でのガイドライン策定に加え、最新の法整備や国際的なルールの動向を注視する必要があります。生成AI活用の透明性を高めることで、船主や取引先に対しても自信を持って説明が可能です。組織としての管理体制を整えることが、長期的な信頼につながります。

造船業界における生成AI導入の動向

造船市場では、生成AIを実務に組み込む動きが加速しています。情報の検索にとどまらず、設計や見積もりを自律的にこなす高度なシステムの開発が進行中です。

実際の事例とともに、造船業界における生成AI導入の動向を紹介します。

造船特化のAIエージェントが登場

今治造船では、設計図面のチェックから見積書の作成、さらには資材の発注までを自律的にこなす造船特化型AIエージェントの実証実験が2025年8月から始まっています。これまでのAIは人間の問いかけに答えるだけでしたが、エージェント型は自ら判断してタスクをこなすのが特徴です。

例えば、設計図面の不整合を見つけると、関連する過去の修正データを参照し、最適な修正案を提示したうえで見積もりへの影響を計算します。人間が介在する範囲を少なくすることで、建造の準備期間を短縮できると期待されています。高度な専門知識をもつAIエージェントが、現場のパートナーとして機能する未来が近いでしょう。

生成AIによる新造船検討の高速化

ジャパンマリンユナイテッドでは、生成AIを駆使して新造船の検討を早める取り組みが行われています。これまでベテランの設計者が数週間かけて行っていた初期検討を、生成AI活用によって短縮する試みです。

検討スピードの向上は、成約率の向上に直結します。デジタルの力を活用し、高付加価値な船を迅速に市場へ投入する体制が整いつつあります。

造船企業における生成AI導入ステップ

造船業務に生成AIを導入する際は、現場の混乱を避け、着実に成果を積み上げることが大切です。まずは設計から運航までの業務全体を俯瞰してボトルネックを特定し、小さな成功例を作ることから始めましょう。具体的な導入の流れを4つのステップに分けて解説します。

STEP

設計・建造・検査・運航のボトルネックを棚卸しする

最初のステップは、現在の業務手順のどこにボトルネックがあるかを可視化することです。設計から運航までの各工程を細かく分解し、時間がかかっている作業や特定の人に依存している部分を棚卸しします。

例えば、若手設計者が過去の類似図面を探すのに毎日数時間を費やしているといった課題が見つかるかもしれません。このようなボトルネックを明確にすることで、生成AIをどこに活用すべきかの優先順位が定まります。現場の声を丁寧にヒアリングすることが、実効性の高い導入計画につながるでしょう。

STEP

「文書・ナレッジ」領域から小さくPoCを始める

いきなりすべての業務に生成AIを導入しようとせず、まずは図面検索やマニュアルのQ&Aなど、文書ベースの領域から小規模なPoC（概念実証）を開始します。テキストデータが整っている領域は生成AIとの相性が良く、成果を実感しやすいです。

限定的な範囲で実際にツールを使ってみることで、回答の精度や使い勝手に関する課題が見えてきます。小さな範囲での検証であれば、リスクを最小限に抑えられるはずです。

まずは特定の部署の特定の作業に絞って導入し、生成AIの有効性を社内で確認することが重要になります。

STEP

時間削減・ミス削減・問い合わせ削減などのKPIを決めて検証する

生成AI導入を進める際は、客観的な指標であるKPIを設定して効果を評価してください。定量的で測定可能な目標が必要です。

目標の具体例は以下のとおりです。

• 月間の書類作成時間を30時間減らす
• 過去図面の検索成功率を90％以上にする

具体的な数字で成果を示すことで、投資に対する効果を判断できるようになります。期待した効果が得られない場合は、プロンプトの改善やデータの再整備など、修正が必要です。着実な検証が、本格導入へとつながります。

STEP

うまくいったユースケースを標準化し、他部門・グループ会社へ展開

一部署での成功事例が確認できたら、他部門やグループ会社へと広げていきます。共通して使える精度の高いプロンプト集を整備することで、組織全体への展開がスムーズになるはずです。

1つの成功から、他の現場でも活用アイデアが出てくる好循環が生まれます。組織全体で生成AI活用の文化を育むことで、生産性の向上と企業競争力の強化を実現できるようになるでしょう。成功事例の横展開こそが、DXを加速させます。

なお、生成AIの社内導入で失敗しないために、下記の記事も合わせてご確認ください。

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よくある質問（FAQ）

造船現場への生成AI導入を検討する際、多くの担当者様が抱く疑問をまとめました。導入の判断基準や具体的な運用ルールについて回答します。すべての疑問を解消して導入への検討を始めましょう。

生成AI導入で造船業務の技術継承と生産性向上を両立

生成AIは、日本の造船業界が抱える人手不足や技術継承の課題を解決し、生産性を高める可能性があります。設計の初期検討から現場のナレッジ共有まで、活用方法はさまざまです。

導入にあたっては、機密情報の保護や人間による最終確認などの運用ルールを徹底します。ボトルネックを特定し、PoCを通じて段階的に範囲を広げましょう。人と生成AIが協働する体制を築くことが、国際的な競争力を高め、持続可能な造船の未来を切り拓きます。

最後に

いかがだったでしょうか？

設計・図面検索・帳票作成など「文書とナレッジ」から着手すれば、短期で工数削減と属人化解消の両方を狙えます。機密情報の扱い、最終確認ルール、KPI設計まで整え、現場が止まらない形でPoCを立ち上げられます。

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【監修者】田村 洋樹

株式会社WEELの代表取締役として、AI導入支援や生成AIを活用した業務改革を中心に、アドバイザリー・プロジェクトマネジメント・講演活動など多面的な立場で企業を支援している。

これまでに累計25社以上のAIアドバイザリーを担当し、企業向けセミナーや大学講義を通じて、のべ10,000人を超える受講者に対して実践的な知見を提供。上場企業や国立大学などでの登壇実績も多く、日本HP主催「HP Future Ready AI Conference 2024」や、インテル主催「Intel Connection Japan 2024」など、業界を代表するカンファレンスにも登壇している。