【ムリ・ムダ・属人化から卒業】生成AIで変わる生産管理の常識！活用事例や導入ステップも解説！

生産管理の業務に生成AIを導入すると、作業効率や意思決定速度の向上が期待できます。

現場が抱える人手不足や計画精度のばらつきといった課題に対し、生成AIがデータをもとに最適な判断や提案を行うことで、属人化の解消と業務全体の安定化を実現できるためです。

本記事では、生成AIが生産管理にどのような変革をもたらすのか紹介し、活用事例や導入ステップまで体系的に解説します。

最後までご覧いただくと、自社で生成AIを導入するための道筋を把握でき、地に足のついた導入計画を立てられるようになるはずです。

生産管理と生成AIの概要

生産管理は、製造現場で必要な「モノ・ヒト・設備」を最適に整えるための中核業務であり、複雑さと属人性が年々高まっています。まずは生産管理の業務内容についておさらいし、生成AIが必要になってきている理由を紹介します。

生産管理とは？

生産管理とは、製造現場で生産計画・調達・在庫管理・品質管理・設備保全などを総合的に管理する業務を指しています。日本の製造業ではQCD（品質・コスト・納期）を安定させることが求められ、変動する需要や多品種少量生産への対応も不可欠です。

しかし現場では、熟練者の経験に依存した判断や部門間の情報共有の遅れ、突発トラブルへの対応などが日常的に発生し、生産計画の精度やリードタイムに悪影響を与えています。

生産管理は製造の「頭脳」ともいえる領域であるため、その高度化が企業の競争力を左右するといっても過言ではありません。

生産管理に生成AIが求められている背景

生産管理領域で生成AIが求められているのは、人手不足・業務複雑化・データ活用の遅れという構造的な課題があるためです。

MMD研究所とソフトクリエイトが共同で、製造業従事者2,500人向けに実施したアンケートによると、多くの方が人手不足や属人化を課題として捉えていることがわかりました。

こうした課題に対し、生成AIは大量の情報を瞬時に処理し、計画立案や判断業務を自動化・補助できるため、経験や勘に依存していた部分を改善できます。

なお、MMD研究所とソフトクリエイトによるアンケート調査では、回答企業のおよそ21.4%が生成AIをすでに導入していると回答しました。

生産管理に課題を感じている企業が多いものの、まだまだ導入に至っていない企業が多いのも事実です。

なお、ChatGPTが製造業でできることを知りたい方は、以下の記事もご覧ください。

生産管理が抱えている4つの課題

生産管理の現場では、人手不足を筆頭に、いくつかの構造的な課題を抱えています。これらを無視したままでは、計画遅延・在庫過剰・品質低下といった悪循環に陥るリスクがあるため、まずは課題を明確に把握しましょう。

人手不足・属人化

生産管理を含む製造業では、人手不足やそれに伴う属人化が深刻な経営課題です。

厚生労働省が発表している令和7年8月時点の求人状況によると、製造業が該当する「生産工程の職業」の倍率は1.49の売り手市場であることがわかっています。※1

全職業の合計が1.09であることを考慮すると、人手不足であることは明らかです。このような背景で、経験・勘に頼る属人的な管理体制が崩れやすく、熟練者の退職や技能継承の停滞が問題視されています。

計画のばらつき・予測精度の低さ

生産管理では、需要変動や多品種少量化、納期短縮のプレッシャーから、「計画どおりに進まない」「予測から大きく外れる」といったケースが頻発しています。

実際、経済産業省の「製造工業生産予測調査」では、翌月の生産計画に対する予測修正率が公表されており、計画精度の改善が必要であることを示しています。

これらの不確実性が、在庫過剰や欠品、設備稼働率低下につながり、結果的にコストの増加や納期遅延を引き起こします。

情報共有の遅れ

生産管理では、部署間の情報共有が遅れると意思決定のスピードを大きく低下させます。製造・調達・品質・設備など多くの部門が関わるため、伝達が滞ると場当たり的な対応になりがちです。

特に多品種生産や急な変動が増える中、紙・メール・口頭などの共有体制では限界があり、結果として計画精度や在庫、設備稼働率への悪影響が目立っています。

データがあるのに活用できない

生産現場には、設備ログや在庫情報といった膨大なデータが蓄積されているにもかかわらず、それらを日々の判断や改善活動に活かしきれていないケースが多く見られます。

データがあるのに活用できない理由

• データが部門ごとに分散している
• 形式がバラバラで統合が難しい
• 必要な情報をシステムから取り出すのに専門知識が必要

特に製造業では、設備やラインごとに記録形式が異なることも多く、現場担当者が使える形に変換する負荷が大きくなりがちです。

結果として、せっかく蓄積されたデータが日常の意思決定に結びつかず、計画精度や改善活動の品質向上に生かせないというギャップが生まれています。

生産管理における生成AIの導入が進む分野

近年、生産管理における生成AIの導入が急速に進んでいます。生成AIの導入が特に進んでいる3つの分野を紹介しますので、自社の状況をチェックしましょう。

• 生産計画
• 品質検査
• 設備メンテナンス

生産計画

生成AIは、膨大なデータの解析で細かな需要の変動を把握して生産計画を作成できます。具体的には、季節や地域による需要の変化や競合他社の動向などの反映が可能です。

また、生成AIで過剰な在庫や品切れを最小限に抑えて生産ラインの無駄を減らせるため、コスト削減の効果も期待できます。さらに、生成AIは過去のデータから学習して予測精度を向上させ、より正確な生産計画を立てられるのです。

品質検査

生成AIは高度な技術を駆使し、正常な製品と不良品の判別を自動化できます。

従来の人による検査に比べて、AIによる検査は迅速かつ正確であり、微細な欠陥や異常を見逃すリスクを大幅に低減できるのです。そして、製品の品質が確保されるので、顧客満足度を向上させられます。

さらに、生成AIはディープラーニングを通じて過去の検査データを学び、新たな品質基準や規制、発生例のないミスにも対応可能です。

設備メンテナンス

生成AIは機器の異常や故障を発見できるため、事故を未然に防げます。

また、生成AIによる設備メンテナンスは従来の定期点検と比べて効率的で精度が高いです。生成AIは24時間設備をチェックでき、ベテランの人材でも発見できない異変を早期に察知できます。

さらに、生成AIはデータを学習し続けるため、設備メンテナンスがより高度になっていくのです。

なお、生成AIの製造業の活用方法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。

生産管理に生成AIを導入するメリット

生産管理への生成AIの導入には多くのメリットがあります。

• 人手不足の解消
• 情報共有がスムーズ
• 膨大なデータ処理が可能
• 需要予測が可能

それぞれ詳しく紹介しますので、自社での生産管理の課題解決に役立てられる場合は、ぜひ導入を検討しましょう。

人手不足の解消

製造業界では、技術や専門知識を持つ労働力の確保が課題となっていますが、生成AIの導入で従業員の負担を軽減できます。

例えば、製造ラインでの品質管理や検査作業を自動化すると、精度の高い作業を24時間体制で行えます。そのため、企業は品質を維持しながら効率化でき、従業員が創造性の高い業務に集中できます。

さらに、生成AIで人手不足を解消すると生産の柔軟性も向上し、急な需要の変動にも迅速に対応可能です。

情報共有がスムーズ

生成AIはリアルタイムで大量のデータを処理し、異なる部署や拠点間での情報共有を効率化できます。今までは情報の収集や伝達に時間がかかっていましたが、生成AIを活用すると、在庫不足など必要な情報を迅速に取得して即座に共有可能です。

また、生成AIは複数のデータソースから情報を統合し、複雑なパターンや関連性を見出す能力を持っています。意思決定する際に役立つ情報を提供できるため、業務全体の効率化が可能です。

膨大なデータ処理が可能

製造業界では、生産ラインからのデータや製品の品質情報、市場動向など、膨大なデータが日々生成されています。

今まではデータを効率的に分析するのが難しかったのに対し、生成AIはリアルタイムで膨大なデータを解析し、意思決定に役立てることが可能です。そのため、企業は生成AIのデータ処理能力により、市場の変化や競争環境に柔軟に対応できます。

需要予測が可能

生成AIは膨大な過去データを基に需要を予測できるので、企業は生産計画を最適化できます。例えば、生成AIは季節性や地域性の影響を考慮した需要変動を予測でき、在庫の適切な管理や生産ラインの効率化が可能です。

また、生成AIはリアルタイムでの市場変動を素早く反映し、需要の急増や減少にも迅速に対応します。そのため、企業は競争力を維持しつつ、市場のチャンスを最大限に活用可能です。

生産管理に生成AIを導入する際の注意点

次に、生産管理に生成AIを導入する際の注意点を紹介します。

• 導入コストがかかる
• 導入の目的を明確にする
• 部署ごとの意思疎通が必要

詳しく紹介しますので、注意点を踏まえたうえで生成AIを導入しましょう。

導入コストがかかる

生成AIを導入する際は、AIモデルの開発やカスタマイズ、大量のデータの収集と処理を行うための適切なインフラの構築などのコストがかかります。

さらに、初期投資だけでなく、生成AIシステムの維持・管理にも定期的なコストがかかる場合が多いです。例えば、データの更新やモデルの再学習、システムのアップデートなどが含まれます。

また、システムの導入から実際に効果が現れるまでには時間がかかる場合があるので、導入コストだけでなく十分な時間とリソースが必要な点も考慮しましょう。

導入の目的を明確にする

生成AIを導入する際は、具体的にどのような課題を解決したいのか、あるいはどのような業務改善を目指すのかを明確にすると、導入後の成果や効果を見極める基準となります。

例えば、生産ラインでの品質管理の向上や生産計画の最適化、設備の故障予測など具体的な目標を設定することが重要です。また、目的が明確であれば、導入に必要なデータの収集や整理も効率的に行えます。

部署ごとの意思疎通が必要

生成AIシステムは複数のデータソースを読み込んでいるため、それぞれの部署がどのように生成AIを活用するのか、どのような影響を受けるのかを理解することが大切です。

特にシステム部門と生産現場の間のコミュニケーションが重要になります。実際に生成AIを運用するのは生産現場のスタッフですが、システム部門には生成AIシステムのインフラやデータ管理、セキュリティに関する専門知識が求められます。

そのため、意思疎通を図り、現場スタッフのフィードバックやニーズを適切に反映させましょう。

自社に適した生産管理システムの選び方

生産管理で生成AI用のシステムを導入しても、自社に適したものでなければ意味がありません。そこで、自社に適した生産管理システムを選ぶポイントを以下にまとめました。

• 業種に適したシステムを選ぶ
• 生産方式に適したシステムを選ぶ
• 無理のない導入方法を選ぶ

以下でそれぞれのポイントについて、詳しく解説していきます。

業種に適したシステムを選ぶ

生産管理システムに必要な機能は、業種によって異なります。食品業界なら食品の生産や管理に適したシステムを、工業製品を取り扱うなら機械部品の管理に適したシステムを選びましょう。

例えば、食品は賞味期限の管理が重要なため、賞味期限の近い製品から出荷する仕組みを整える必要があります。この場合、数量の管理しかできないシステムを選ぶと、余計な作業が増えるので注意が必要です。

生産方式に適したシステムを選ぶ

生産方式	特徴
ライン生産	コンベアなどで流れ作業で1つの製品を作る
ロット生産	同じ製品をロット単位で複数まとめて作る
個別生産	顧客の注文が入ってから個別に作る
セル生産	1つの製品を最初から最後まで同じチームが作る

生産方式には、上記のようなものが存在します。生産方式次第で適切な生産管理システムが変わるので、まずは自社の生産方式に適したシステムを選ぶことが大切です。

例えば、ライン生産やロット生産では、一定のペースで製品を作り続けるため、中長期的な計画に基づいて管理できるシステムが向いています。

一方、個別生産方式は、製品それぞれで単価が異なるケースが多いので、1つずつ収支を管理できるシステムを選びましょう。

無理のない導入方法を選ぶ

生産管理システムの導入方法は、大きく分けてクラウド型とオンプレミス型の2つが存在します。それぞれの違いは以下のとおりです。

システムの導入方法	詳細
クラウド型	外部事業者のサービスをインターネットを介して利用する方法
オンプレミス型	サーバーなどのハードウェアやIT機器を自社で保有して管理する方法

例えば、予算に余裕がない中小企業であれば、比較的コストを抑えられるクラウド型が適しています。ただし、クラウド型はカスタマイズ性が低い傾向にあるので注意が必要です。

一方、コストを費やしてでも自社業務へのカスタマイズ性を重視するなら、オンプレミス型を選びましょう。自社ネットワークでシステムを管理する分、セキュリティ面も優れていますが、障害対応やバージョンアップも自社で実施する必要があります。

なお、AI導入のコスト削減事例が知りたい方は、以下の記事もご確認ください。

生産管理に生成AIを活用した導入事例

次に、生産管理に生成AIを活用した導入事例を紹介します。

• 株式会社ニチレイフーズ
• トヨタ自動車株式会社
• 株式会社エヌジェイシー
• 城南電機工業
• サントリー食品/日立
• 花王/アズビル
• アダコテック

それぞれ詳しく紹介するので、自社でも活用できるか検討してみてください。

事例① 株式会社ニチレイフーズ

株式会社ニチレイフーズは、2020年1月から食品工場の「最適生産・要員計画自動立案システム」の運用を開始しました。※2

このシステムはベテランが立てる複雑な制約条件を考慮した計画を高度なAI技術により再現・進化させるもので、業務時間を従来の10分の1程度に短縮できるようになったのです。さらに、ベテラン以外の従業員で生産計画を作成できるため、労働時間の低減や休暇取得の向上につながっています。

事例②トヨタ自動車株式会社

トヨタ自動車株式会社は、2020年12月から生産現場にMusashi AI 株式会社のAI外観検査装置を導入しました。※3

AI外観検査装置はトランスミッションギヤ向けのものであり、負担が大きかった1人あたり1日約数万歯の歯面を見る工程を自動化したのです。AI外観検査装置は、今後需要の拡大が見込まれる電気自動車の検査用として開発が進められています。

事例③株式会社エヌジェイシー

株式会社エヌジェイシーは、考える生産管理システムと題して「だん助プロ」を開発しました。※4

生産管理で使用するガントチャートを生成AIが自動作成し、仕掛品の工程や作業進捗をリアルタイムで表示できます。

また、急に生産計画が変更になった際も、生成AIが納期や生産能力を加味して最適な計画を立ててくれるのが特徴。従来の担当者の勘に頼った計画では無駄が多いことも多々ありますが、生成AIが立てた計画なら効率的で無駄がありません。

生産能力が向上するほか、残業時間などが減ることで、生産管理業界における働き方改革の推進も期待されます。

事例④城南電機工業

自動車用照明機器や樹脂成形の製造及び販売をおこなう城南電機工業は、「受注数量予測精度の改善」を目的としてAI需要予測モデルの構築をおこないました。※5

すでに、一部の業務に構築したAI需要予測モデルを組み込み、滞留在庫が減少することで、年間数百万円規模のコスト削減を実現しています。

同社の生成AI導入プロジェクトで見習うべきは、欲張らずに今あるデータでモデル学習をおこなった点。「もっとこんなデータがあれば…」と考えたこともあったとのことですが、スピード感を重視して、まずはAIプロジェクトの完了を優先させています。

その結果、いち早くモデルの構築が完了して、プロジェクトの成果や今後の課題が浮かび上がっているので、AIプロジェクトは概ね成功したといっていいでしょう。

最初から大きすぎる目標を立ててプロジェクトが頓挫するケースは多いので、城南電機工業のように、小さいプロジェクトを立てて素早く変革させるのもおすすめです。

事例⑤サントリー食品/日立

サントリー食品は、自社の生産管理における課題を解決するため、日立と協力してAIを活用した生産計画自動立案システムを開発し、2019年1月から実運用をスタートしています。※6

サントリー食品は飲料メーカーである以上、消費者ニーズに対応するために、商品を柔軟に供給する必要があります。しかし、これまでの生産計画が担当者の経験に基づいて生産計画を立案してきたがために、膨大な時間や高度なスキルが必要とされていました。

そこで、AIを活用した生産計画自動立案システムを導入したところ、平均毎週約40時間かけて立案していた生産計画を、約1時間で自動立案できるようになったとのことです。

こうした担当者のスキルに頼っている業務にこそ、生成AIを取り入れてみると同じような成功体験が得られるかもしれませんね！

事例⑥花王/アズビル

花王株式会社の和歌山工場では、アズビル株式会社が開発した、AIを実装したオンライン異常予兆検知システムを導入しています。※7

生産現場における異常を、生成AIが予兆段階で検知してくれるため、トラブルを未然に防げているとのことです。

また、時間的余裕が生まれることで、ベテラン社員から若手社員への技術伝承も捗るなど、人材育成の面でも貢献しているようです。

生産管理や現場においては、技術伝承が途切れてしまうという危機感を常に持っている会社が多いので、こうした課題も生成AIで解決していきたいですね！

事例⑦アダコテック

株式会社アダコテックは、生産現場向けに異常検知AI技術を提供しています。※8

主に提供しているプロダクトは、以下の4つです。

• 画像検査プロダクト
• 欠点画像分類プロダクト
• 動画異常検知プロダクト
• 静止画異常検知プロダクト

これらのプロダクトを活かし、樹脂成形品のシルバー検出やコイル巻線の外観検査などで導入された事例があります。生成AIモデルの学習から導入までを一貫してサポートしてくれるので、自社で生成AIモデルの再学習を繰り返す必要がありません。

検査をもっと効率化したいと考えている方は、相談してみるのもおすすめです。

なお、生成AIの国内開発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。

生産管理に生成AIを導入する4つのステップ

生産管理で生成AIを活用するには、いきなり全体導入を目指すより、現場の課題に合わせて段階的に進めることが成功の鍵です。以下の4ステップを押さえることで、ムリやムダのない導入が可能になります。

①業務課題の特定とKPI設定

生産管理に生成AIを導入する際は、まず「どの業務で何を改善したいのか」を明確にすることが大切です。

生産管理は生産計画・在庫管理・品質・設備保全など多岐にわたるため、生成AIが本当に価値を発揮する領域を見極める必要があります。

業務課題を特定する際は、現場の困りごとを洗い出し、解決すべき優先順位をつけます。

現場の困りごとの代表例

• 生産計画の作成に毎日2時間かかっている
• 在庫判断が属人化している
• 毎日の報告書作成が負担になっている

上記のような困りごとを洗い出したうえで、改善を測定するKPI（計画作成時間の削減率、予測精度、設備稼働率、在庫削減率など）を設定すると、導入効果を客観的に判断できるようになります。

②PoCで小さく始める

生成AIの導入は、最初から大規模な導入を目指すのではなく、スモールスタートで実証（PoC）を行うのが定石です。

データ量・現場フロー・課題内容は企業によって異なるため、まずは1工程や1ユースケースに絞り、生成AIの導入効果を検証します。例えば、生産計画の初期ドラフト作成をAIに任せてみる、品質検査レポートの要約を自動生成するなどが有効です。

小さな成功体験を積むことで社内理解が広がり、後続ステップの合意形成もスムーズになります。

③既存システムとの連携・データ整備

PoCの結果を踏まえて本格導入する場合は、既存の生産管理システム（ERP・MES・在庫管理・品質管理など）と生成AIをどう連携させるかを具体的に設計します。

生成AIは、整理されたデータを多く扱うほど精度が高まるため、まずはデータを「使いやすい状態」に整えることが欠かせません。

具体的には、フォーマットを統一したり、誤入力や欠損を直したりする「データクレンジング（データの掃除）」を行い、必要な情報をいつでも取り出せるようにしておくことが重要です。

また、セキュリティやアクセス権限の設計も重要で、「誰がどの情報にアクセスできるか」を明確にすることで、安全に生成AIを活用できます。

④運用・現場定着

最終ステップは、生成AIを実際の現場で使い続けられる状態にする「定着化」です。

生成AIの導入はシステムの完成で終わりではなく、現場の運用ルールづくりや教育、活用改善のサイクルが欠かせません。

決めるべきルール

• どの判断をAIに任せるか
• 人はどこで最終確認するか
• 改善点はどのような形で集めるか

上記のようなルールを設定して、チーム全体で共通理解を持つことが重要です。また、業務改善の結果を定期的にレビューし、KPIの進捗をチェックすることで、AI活用の精度が継続的に高まります。

生成AIの導入で失敗して後悔したくない方は、以下の記事もご確認ください。

生産管理に生成AIを導入する時によくある質問

生成AIを生産管理に導入して業務を最適化しよう！

生成AIは、生産計画や品質検査、設備メンテナンスなどさまざまな場面で活用できます。

膨大なデータを処理してスムーズに情報共有できるので、最適な生産計画の立案や人手不足の解消が可能です。ただ、生成AIを導入する際はコストや部署ごとの意思疎通などに注意する必要があります。

また、導入目的を明確にし、導入による効果や成果をチェックすることが重要です。生成AIを活用して、人手不足の課題を抱える生産管理を効率化しましょう。

最後に

いかがだったでしょうか？

属人化した計画立案を生成AIへ段階的に移管し、既存システムとの連携設計やデータ活用基盤の整備まで一気通貫で最適化する導入ロードマップを提示できます。