製造業界の課題も生成AIが解決！企業の活用事例を含め課題の解決方法を解説

近年の世界情勢の影響もあり、製造業は様々な重要な課題に直面しています。システム的な課題や、そしてグローバル化に伴う言語の壁などに悩まされている方も多いのではないでしょうか？一方で、生成AIの導入は急速に進んでいます。製造業では「業務で活用中」が54.5%、「トライアル中」が21.0%と、約75.5%の企業が何らかの形で活用段階に入りました。

この記事では、製造業が直面する課題を解説したうえで、生成AIで解決できる課題5つと、実際に成果を出した企業の活用例5つを紹介します。導入の流れやよくある質問もまとめていますので、ぜひ最後までご覧ください。

製造業界の現状と課題

国内だけでなく、グローバルにビジネスを展開する製造業界の課題は多岐にわたります。それは海外における政策や原材料の交渉など、国外での要因も多いでしょう。実際に製造業界では、下記のような課題があります。

課題	主な内容
人材不足と技能継承	熟練者の高齢化・DX人材の不足・指導者の不足
責任あるサプライチェーン	人権・環境デューデリジェンスへの対応
原材料価格の高騰と経済安全保障	円安・資源価格上昇・輸出規制・調達先の偏り
レガシーシステムと「2025年の崖」	ブラックボックス化したシステムが今も残存

いずれの課題も単独で発生しているわけではなく、互いに絡み合って現場の負担を増やしている点がポイントです。だからこそ注目したいのが、生成AIの存在。デジタル技術やAIの活用に、これらの課題を解決するヒントが隠されています。

人材不足と技能継承

製造業の人材課題は、単なる人数不足にとどまりません。機械・装置産業では技能継承や人手不足を課題視する企業が60.2%にのぼり、熟練者の経験に依存した現場が多いことがうかがえます。

さらに深刻なのがDXを担う人材の不足です。日本企業の85.1%がDX推進人材を「不足している」と回答しており、製造業のデータ活用実態調査でも「DXを推進できる人材が不足している」が壁として挙げられました。

DXへの取り組み率は従業員1,001人以上の企業で96.1%、100人以下では46.8%と2倍以上の開きがあります。人材不足と企業規模の差が重なり、現場の改善が進まない構造といえるでしょう。

責任あるサプライチェーン

今世界では、企業のサステナブルな取り組みが求められています。その影響もあり、グローバル企業が調達ガイドラインを策定する動きも見られます。

具体的には、ダウ、アップル、ユニリーバはサプライヤー行動規範を導入しました。強制労働や児童労働の禁止、労働時間や賃金の適法性、紛争鉱物に関する規制遵守が目的です。サプライヤーの評価と監査が行われ、低評価のサプライヤーには改善要求が出されることも。

そのため、海外に業務を委託する場合、特に中国には注意が必要です。ちなみに、いずれこれらの動きに、日本も追随することが予想されます。海外と同様にリスク管理が求められますが、それは労働時間なども厳しく管理されることに繋がるため、労働者にとっては決してネガティブな要素ではないのかもしれません。

原材料価格の高騰

近年、世界の情勢は非常に大きな動きがありましたね。新型コロナ、ウクライナ情勢、円安が原因で、経済安全保障をめぐる国際情勢が目まぐるしく変化しました。

それに伴う原材料価格の高騰は、製造業において非常に大きなダメージを与えました。経済産業省製造産業局 製造業を巡る動向と今後の課題では、米国はファーウェイ向け半導体製品について、第三国からの輸出を事実上禁止しました。製造業にとって主要なパーツが規制対象となってしまうと、場合によってはビジネスを根幹から揺るがされてしまうことも。

レガシーシステムと「2025年の崖」

そもそも「2025年の崖」とは、経済産業省が2018年に発表した「DXレポート」に基づく言葉です。日本企業がデジタルトランスフォーメーション（DX）に適切に対応できていない現状と、将来直面する課題やリスクを指します。

レガシーシステム（昔に作ったシステム）の中身がブラックボックス化してしまう企業は、歴史の長い製造業において他人事ではないでしょう。システムのブラックボックス化とは、ドキュメントがない、更新不足、担当者依存、整備不足の状態です。

では、2025年を過ぎた現在、この崖は乗り越えられたのでしょうか。結論からいえば、回避されたのではなく、現在進行形の課題として残っています。

経済産業省が2025年5月に公表した「レガシーシステムモダン化委員会」の総括レポートによると、レガシーシステムが残存している企業は全産業で61%。大企業では74%、中小企業でも50%にのぼります。

レガシーシステムの残存状況

2018年時点の残存率は8割超だったため、脱却は「確実かつ緩やかに」進んだと評価されています。しかし、中期経営計画にシステム刷新を明記している企業はわずか12%。経営課題として位置づけられていない企業が多数派という実態が浮かび上がりました。

さらに既存のレガシーシステムが足枷となり、生成AIを活用したくても連携や組み込みがスムーズに進まない問題も出現。システムのブラックボックス化は、DXだけでなく生成AI活用そのものを阻む要因になっているのです。

生成AIが解決しうる製造業の課題5選

生成AIは、言語の壁を超えたコミュニケーション支援やノウハウの効率的な継承、新システム開発の効率化や開発期間の大幅な短縮を実現します。また人材不足に対しても、業務の自動化と効率化を推進して企業の競争力を強化します。

メリット

• 作業を効率化
• 新しいアイデアを提供
• データ解析
• 教育サポート

デメリット

• 著作権やフェイクニュースの問題
• 依存のリスク
• AI利用にコストがかかる

では実際に、AIを利用することにより、課題をどのように解決できるのか具体例を見ていきましょう。

課題1.グローバル化への対応

グローバルに展開する企業にとって、時には新興国の人々とのコミュニケーションが必要です。しかし、相手の言語がマイナー言語だった場合、障害になることがあります。そこで、言語能力に優れた生成AIを活用することで、この問題を解決できるでしょう。

例えばGemini 3.1 Proは100万トークンのコンテキストで文書・画像・音声・動画・コードを処理でき、辞書や技術文書を一括で読み込ませたうえで翻訳や要約が可能。

2026年9月に正式提供されたGemini 3.8 Flashは、専門領域の多段階推論を低コストで実行できるモデルです。

さらに2026年6月には、音声AI「Gemini 3.5 Live Translate」が発表されました。70以上の言語を、話し手の声質を保ったままリアルタイムで逐次通訳できるため、現場での口頭のやり取りにもそのまま使える水準に到達しています。

モデル	提供状況	製造業で活きるポイント
Gemini 3.1 Pro	2026年2月リリース	100万トークンで辞書・仕様書を丸ごと入力し翻訳・要約
Gemini 3.8 Flash	2026年9月に正式提供	低コストで多段階推論・エージェント処理
Gemini 3.5 Live Translate	2026年6月発表	70以上の言語を声質を保ったままリアルタイム通訳

課題2.ノウハウ継承

技術継承は、多くの製造業が抱える重要な課題です。その原因の一つは「技術伝承の仕組み・システムがない」ことです。長年勤めた方は、マニュアルだけではなく、これまでの経験によるノウハウを身に付けています。しかし、新人への短期間の引き継ぎで、これらを全て伝えきるのはなかなか難しいのではないでしょうか。

この問題を解決するには、技術伝承の仕組みやシステムを構築し、ノウハウをデータとして保管することがポイントとなります。例えば、RAG（Retrieval Augmented Generation）を活用したチャットボットを導入すれば、社内ノウハウを検索・生成AIで支援し、技術継承を漏れなくスムーズに進められます。

課題3.サプライチェーンの可視化と調達リスク対応

人権デューデリジェンスや経済安全保障への対応では、取引先の情報を集め、リスクを評価し、報告書にまとめる作業が膨大になります。在庫の積み増しや調達先の多角化も、企業単体では進みにくいと国も指摘している状況です。

生成AIは、この情報処理の負荷を軽くしてくれます。例えば、取引先から集めた多言語の監査資料や契約書を要約・分類し、リスクの高い項目を抽出する作業は生成AIの得意分野。ニュースや規制情報を継続的に収集し、自社の調達に影響する変化を要約して通知する仕組みも構築可能です。

需要予測や在庫最適化といった数値予測は、従来型の機械学習AIが担う領域です。一方、文書の読み取り・要約・報告書作成といった「言葉」の業務は生成AIが担う、という役割分担で組み合わせれば、サプライチェーン全体の見通しが立てやすくなるでしょう。

課題4.開発期間の短縮

生成AIはシステム開発の常識を覆し、企業に大きなメリットをもたらします。コーディング、テスト、ドキュメント作成を自動化することで、開発期間を大幅に短縮できます。

注目すべきは、生成AIは人手不足の解決手段となる点です。人件費や間接コストの削減が実現に繋がるため、導入に多大な初期コストをかけてでも、長い目で見ると大きなコストカットに繋がるのではないでしょうか。また、生成AIはヒューマンエラーを減らし、システムの品質向上と事故の防止に貢献します。

さらに、AIの真骨頂として「アイデア出し」があります。過去のデータ分析を通じて、新たなアイデアやソリューションを提案も可能なため、人間では思いつかないような革新的なアイディアを見つけるきっかけとなるかもしれませんよ。生成AIを活用することで、効率的でコスト効果の高い開発が実現できるでしょう。

課題5.人材不足

AIを活用することで、人手不足問題を解消できる現実が既に実現されています。定型業務の自動化はAIの得意分野。具体例として、受付業務ではAIが来訪者対応や情報を登録し、接客業務では要望の確認や最適な提案が可能。

さらに、営業リスト作成や顧客対応もAIが代行し、施設案内や多言語対応も行えます。AIの進歩により、代替できる作業は日々増えていっています。

どの業界も人的リソースが不足しているなか、AIを活用しない手はないでしょう。積極的に導入した企業では、既に人件費削減と業務負担の軽減が実現しております。

生成AIを活用したWeb接客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。

製造業での生成AI活用例3選

製造業界では、生成AIを活用する企業が増えており、その導入によって生産性の向上やコスト削減が実現されています。以下に、既に生成AIを活用して成功を収めている企業の具体的な事例を紹介します。

これらの事例は、製造業における生成AIの可能性を示すものであり、今後の業界の発展に大きな影響を与えるでしょう。

活用例1.旭鉄工株式会社

中堅自動車部品メーカーの旭鉄工とその関連企業i Smart Technologiesは、IoTを活用して製造現場の改善活動を進めています。自社開発したIoTシステムで、なんと年間約4億円の労務費削減や電力消費量の26％削減を達成。さらには改善ノウハウを共有するために「横展アイテムリスト」を作成し、ChatGPTを利用してこれらのノウハウを簡単に検索・活用できるようにしました。

ユーザー目線に立ったシステム化で、仕事が効率化されたことは間違いないでしょう。企業間での事例共有も視野に入れているとのことです。※1

活用例2.リュウグウ株式会社

昭和22年創業の包装資材メーカー、リュウグウが機械学習ツール「WALL」を材料業界で初導入しました。このツールはSUPWATが提供し、リュウグウの研究開発の効率化と高度化を支援します。

リュウグウでは、包装資材の開発に多くの時間を割いてきましたが、品質検査は熟練作業員の経験に依存していた経緯があります。団塊の世代の引退により後継者不足が嘆かれる昨今、同様の事態に遭遇している企業も多いのではないでしょうか。

リュウグウ「WALL」の導入により、過去の開発記録を基に機械学習して、研究開発工程を最適化しました。これにより、リュウグウの開発力のさらなる強化が期待されています。※2

活用例3.キング醸造株式会社

キング醸造が名古屋大学発AIベンチャーのトライエッティングが提供するノーコード予測AIプラットフォーム「UMWELT」を導入しました。キング醸造は、在庫過多や欠品に悩まされていましたが、「UMWELT」により予測精度の向上と工数削減を目指します。

「UMWELT」は、シンプルなデータで高精度な予測を提供し、月間・週間単位の柔軟な出力が可能。まさにPDCAサイクルを、AIを活用することで実現した例です。また、専門知識不要で簡単に操作でき、データ前処理やAI解析、システム結合も自動化されているため、業務の効率化も実現しました。※3

生成AIで生産管理システムを最適化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。

活用例4.フジパングループ

食品製造大手のフジパングループは、2025年3月に全社員を対象とした「生成AIチャレンジコンテスト」を開催しました。使用したのは、GPT-4oやo3-miniをセキュアに利用できる法人向けサービス「exaBase 生成AI」です。

コンテストでは、日常業務の気づきを競う個人賞と、部門横断の課題に取り組む団体賞を設定。審査は「新規性・実現可能性」「専門家評価」「実用性・市場性」の3段階で行われました。

成果は、応募作品の集計で月あたり約295人日分の業務時間削減。アンケートでは90%以上の社員が「次回も参加したい」と回答。

注目したいのは、ツールの導入だけでなく「使っていいんだ」という風土を醸成した点です。現場から改善案が集まる仕組みを作ったことが、全社展開の成功要因といえるでしょう。

活用例5.パナソニック コネクト

パナソニック コネクトは、大規模言語モデルを活用した自社向けAIアシスタント「ConnectAI」を全社で運用しています。2026年7月に公表された2025年度の実績は、総労働時間の3.4%にあたる78.8万時間の削減。前年比で2倍の効果です。

指標	2025年度実績	前年比
総労働時間の削減効果	78.8万時間（総労働時間の3.4%）	2倍
利用回数	361万回	1.6倍
1回あたりの削減時間	33分	1.2倍
月間ユニークユーザー率	61%	12ポイント増

生成AIの製造業活用事例について、詳しく知りたい方は下記の記事もご覧ください。

製造業における生成AI導入の流れ

事例を見ると「自社でも始めたい」と感じる一方、何から手を付けるべきか迷う方も多いのではないでしょうか。ここでは、製造業で生成AIを導入する際の基本的な5つのステップを解説します。

ステップ	やること	ポイント
1.課題の明確化	人手不足・技能継承・品質・業務効率のどれを解くか決める	「AIを使うこと」を目的にしない
2.対象業務の選定	効果が測りやすく、機密性の低い業務から選ぶ	議事録・文書検索・翻訳などが定番
3.ルールと環境の整備	社内ガイドラインとセキュアな利用環境を用意する	機密情報の入力範囲を先に決める
4.PoCと効果測定	小規模に試し、削減時間などのKPIで評価する	「月◯人日」など数字で示す
5.現場を巻き込んだ展開	経営層のコミットと現場の声で段階的に広げる	コンテストや勉強会で風土を作る

最初に決めるべきは、どの課題を解くかです。「生成AIを導入すること」自体が目的になると使われないまま終わるため、現場が困っている業務を起点に考えることが定着への近道といえるでしょう。

対象業務は、効果が測りやすく機密性の低いものから選ぶのがおすすめ。製造業の生成AI活用は現状オフィス業務が63.5%と間接業務が中心で、設計開発は22%にとどまるため、議事録作成や文書検索、翻訳から始めると早い段階で手応えを得られるでしょう。

図面や配合、取引先情報など外部に出せないデータが多い製造業では、どの情報を入力してよいかを定めたガイドラインと、入力データが学習に使われないクローズドな利用環境が欠かせません。

環境が整ったら、限られた部門でPoCを行い、削減時間などの数字で効果を確認。効果が見えたら、経営層のコミットメントと現場の納得感を両輪に、段階的に対象部門を広げていくのがスムーズでしょう。

生成AI導入については下記をご覧ください。

製造業における生成AI活用の相談はWEELへ！

製造業界内部の現状と課題は多岐にわたり、持続可能なサプライチェーンの確立や原材料価格の高騰など、課題が山積みです。これらの課題に対処するため、デジタル技術や生成AIの導入が不可欠です。

製造業の生成AI活用でよくある質問