製造業のAI活用事例｜品質管理・生産計画・技術継承をAIで進化させる
日本のものづくりを支えてきた製造業。しかし今、熟練技術者の引退、人手不足、原材料費の高騰という三重苦に直面しています。「品質は落とせない、でも人は減る」——この矛盾を解決するカギが、AI（人工知能）の活用です。
大手メーカーではすでにAIの導入が進んでいますが、中小製造業でも手の届く範囲でAIを活用する事例が増えています。本記事では、製造業のAI活用シーンとSei San Seiが提供できる支援を紹介します。
製造業が抱える3つの課題
1. 熟練技術者の高齢化と技術継承
「あのベテランにしかできない」作業が工場内に数多く存在します。しかし、その技術は暗黙知として個人に蓄積されており、マニュアル化されていないケースがほとんど。引退とともに技術が失われるリスクが現実化しています。
2. 品質管理の属人化
目視検査は検査員のスキルや体調に左右されます。ヒューマンエラーによる不良品の流出は、リコール・クレーム対応で膨大なコストを生み出します。検査の均一化・高精度化が求められています。
3. 生産計画の複雑化
多品種少量生産の増加により、生産計画は年々複雑化しています。需要の変動、原材料の調達リードタイム、設備の稼働状況——複数の変数を同時に最適化する必要があります。
製造業のAI活用シーン
品質管理
- AI外観検査：カメラ画像から傷・歪み・色むらを自動検出。熟練検査員と同等以上の精度を実現
- 音声・振動による異常検知：設備の稼働音や振動パターンから異常を早期発見
- 溶接品質の自動判定：溶接ビードの画像をAIが解析し、合否を自動判定
生産・設備管理
- 予知保全AI：設備のセンサーデータから故障の予兆を検知し、計画的なメンテナンスを実現
- 生産計画最適化：受注データ・在庫・設備稼働率からAIが最適な生産スケジュールを自動立案
- 在庫管理の最適化：需要予測と連動し、過剰在庫・欠品を同時に抑制
技術継承・人材育成
- 作業手順のAI文書化：ベテランの作業を動画撮影し、AIがステップごとに文書化・マニュアル化
- AR×AIによる作業支援：ARグラスに作業手順を表示し、リアルタイムでAIがアドバイス
- スキルマッピング：従業員のスキルをデータベース化し、多能工化の計画を支援
Sei San Seiなら、こんなことができます
RPaaS（AI採用代行）で製造人材の確保を効率化
製造業の求人は「条件面では他業種に勝てない」のが悩みの種。RPaaSなら、自社の強み（安定性・技術力・働きやすさ）を効果的に訴求する求人原稿をAIが自動生成。ターゲット層に響くスカウト配信で、応募数の底上げを狙います。
BPaaS（業務代行・自動化）で工場の事務作業を自動化
納品書・検収書の処理、品質記録の管理、月次レポートの作成——工場のバックオフィスには自動化の余地が大きい業務が山ほどあります。OCR×RPA×Larkで紙ベースの管理をデジタル化し、管理部門の工数を圧縮します。
MINORI Agentで「現場に合う人材」を紹介
製造現場は体力だけでなく、丁寧さ・集中力・チームワークが求められます。MINORI Agentの業界特化型適性診断で、スペックだけでは見えない「現場適性」を可視化。入社後のフォローアップで早期離職を防ぎます。
おいで安で「ものづくりの魅力」を発信
「町工場に若者が来ない」のは、会社の魅力が伝わっていないから。技術力・製品・働く人の姿をホームページで発信し、製造業に興味を持つ若手層にリーチします。月額1万円〜で採用力のあるWebサイトを構築できます。
まとめ
製造業のAI活用は、品質を守りながら生産性を上げるための最も現実的なアプローチです。外観検査の自動化、予知保全、技術継承のデジタル化——どれも今日から始められる取り組みです。
Sei San Seiは、製造業の採用課題から業務効率化まで、DXをトータルでサポートします。「まずは何ができるか知りたい」というご相談から、お気軽にお問い合わせください。
