ナンバーワンソリューションズの堂本です。製造業界における生成AIの活用事例を紹介していきます。

技術の進化は、特に製造業界において、業務のあり方や製造、顧客対応を根本的に変えています。

中でも「生成AI」は、この変革を牽引する最前線に立つ技術の一つです。

生成AIは、データから学習し、新たなデータを生成する能力により、製造プロセスの最適化、製品設計の革新、品質管理の向上といった多岐にわたる領域でその力を発揮しています。

この記事では、実際に製造業、特に自動車産業や宇宙産業、製薬産業でどのように生成AIが活用されているのか、そしてその活用が業界にどのような影響を及ぼしているのかを深掘りします。

生成AIのメリットから、実際の活用事例、そして導入を成功に導くための重要なステップに至るまで解説していきます。

1分で読める記事の要約

時間のある方は、下記の記事を御覧ください

１．製造業における生成AIの3つのメリット

製造業における生成AIの３つのメリットとして以下の内容を紹介します。

１．効率化と生産性の向上

２．品質の向上と不良率の低減

３．カスタマイズと柔軟性の向上

それでは、一つずつ解説していきます。

１．効率化と生産性の向上

生成AIは、製造プロセスの自動化と最適化を可能にし、従来の手法では到達困難だった生産性のレベルを実現します。例えば、AIが製品設計の初期段階から関与することで、設計の反復作業を大幅に削減し、開発サイクルを短縮します。また、機械学習を用いた生産ラインの監視により、予期せぬ停止時間を減少させ、全体的な稼働率を高めることができます。

２．品質の向上と不良率の低減

生成AIは、品質管理プロセスに革命をもたらし、製品の不良率を大幅に低減します。AIによる画像認識技術を活用することで、製品の検査を自動化し、人間の目では見逃してしまうような微細な欠陥も検出可能になります。これにより、一貫した製品品質の保持と、製品リコールや顧客クレームのリスクの低減が実現します。

３．カスタマイズと柔軟性の向上

製造業界では、顧客のニーズに応じた製品のカスタマイズがますます求められています。生成AIを利用することで、少量多品種の生産が可能となり、製品のカスタマイズに対する柔軟性が向上します。AIは、顧客の要望に基づいて最適な設計を迅速に生成し、製造プロセスを自動調整することで、オーダーメイドの製品を効率的に生産できるようになります。

これらのメリットは、製造業が直面する現代の課題に対処し、競争優位性を確立するために、生成AIの技術がいかに重要であるかを示しています。効率、品質、柔軟性の各面で革新を実現する生成AIは、製造業の未来を形作る鍵となるでしょう。

２．製造業における生成AIの6つの活用事例を紹介

ここでは、製造業の中でも、宇宙産業や自動車産業、製薬産業の生成AIの活用事例を紹介していきます。

宇宙産業-NASA

NASAの生成AIプロジェクト「Evolved Structures」は、航空宇宙業界における技術進化の典型例です。この革新的な取り組みにより、航空宇宙ハードウェアの設計作業が従来の数か月からわずか数時間に短縮されました。生成AIの応用により、宇宙望遠鏡や気球天文台などの重要機器の重量を3分の1に減らしながらも、そのパフォーマンスを維持することに成功しています。

また、NASAでは生成AIを用いて、CやC++での組み込みソフトウェアコードを迅速に生成することも可能になりました。これにより、航空宇宙エンジニアは時間とリソースを大幅に節約し、開発プロセスを加速化しています。この技術の進歩は、2040年までにはほとんどのコードがマシンによって自動記述されることを予測しています。

自動車産業

トヨタ

トヨタが製造業界に革命を起こす一端を担っています。トヨタ・リサーチ・インスティテュート（TRI）は、プロダクトデザインのプロセスを刷新するために、ジェネレーティブAI技術を導入しました。この先進的な技術により、公開されているテキストから直接画像へ変換する能力がデザイナーに与えられ、創造性の新たな地平が開かれています。特に注目すべきは、初期スケッチの段階や、エンジニアリングの制限を考慮した設計プロセスが大きく効率化されたことです。

この生成AI技術の活用は、設計プロセスにおける反復作業を大幅に減少させ、時間の節約だけでなく、プロダクトデザインの質を向上させる効果をもたらしています。エンジニアリングの観点から最適な設計案を迅速に提示することで、トヨタは市場に新しい価値を提供し続けることができます。この取り組みは、製造業における生成AI技術の活用が、単に効率化を超え、創造性とイノベーションの増幅器として機能することを示しています。

メルセデス・ベンツ（Mercedes-Benz）

メルセデス・ベンツは、生成AIを試験的に導入し、運転体験の向上を目指し、90万台以上の車にGPTモデルを組み込むベータプログラムを展開しました。

ドライバーは、メルセデスの音声アシスタントを利用して、目的地の情報から日々の疑問まで、あらゆる質問に答えを得ることができます。この技術の導入は、運転中でも安全に情報アクセスを可能にし、より豊かな運転体験を提供します。

BMW

BMWは、生成AIを駆使した製造工程の最適化を実現しました。同社は、Zapata AIとの提携を通じて、量子コンピューティングにヒントを得た独自の生成モデルを開発しました。この技術、Generator-Enhanced Optimization（GEO）と名付けられたプロセスは、製造スケジュールを画期的に改善し、生産効率の大幅な向上を実現しました。

この取り組みは、BMWの生産計画を根本から見直し、従来の方法に代わる新たな解を提示しています。GEOの導入により、生産ラインの稼働はよりスムーズになり、待ち時間の短縮と資源の最適な配分が可能になりました。生成AIの応用によって、BMWは製造過程における課題を解決し、効率と生産性の両方を高めることに成功しています。

製薬産業-アステラス

製薬大手のアステラス製薬株式会社は、AIでビッグデータを解析して医薬品開発の価値最大化を目指して大学と共同研究を始めました。

製薬大手のアステラス製薬株式会社は、生成AIを医薬品開発の意思決定の最適化と治療効果の最大化についての研究に活用しています。

それぞれアステラス製薬と同志社大学、和歌山県立医科大学が共同研究して、医薬品価値を最大化する取り組みです。

同志社大学との研究は、医薬品開発の意思決定の最適化です。医薬品開発の過程は、数え切れないほどの決定を必要とします。どの疾患をターゲットにするか、どのような臨床試験を設計するか、それぞれが成功への道を左右します。生成AIを活用して、選択肢の長所と短所を評価し、開発プロセスをスピードアップさせるのです。

一方、和歌山県立医科大学との研究では、治療効果の最大化が目標です。患者一人ひとりの状態に合わせた薬の効果をAIが予測し、最適な治療法を選択します。これにより、治療の成果が向上し、同時に医療コストの削減にも寄与することが期待されています。

これら二つの研究から得られる知見を融合させることで、アステラス製薬はより正確な推定に基づいた意思決定を実現し、医薬品開発の効率化と最適化を目指しています。

３．失敗しない生成AI導入のための5つのステップ

生成AIの導入は、製造業での生産性とイノベーションを飛躍的に向上させる可能性を秘めています。しかし、その導入過程は計画的に進める必要があります。以下に、成功に導くための主要なステップを紹介します。

1. 目標と期待値の明確化

導入前に、何を達成したいのか、どのプロセスを改善したいのかを明確にすることが必要です。目標を具体的に設定することで、適切なAIモデルの選択や、必要なデータの準備に役立ちます。

2. データの準備と分析

生成AIの効果は、利用可能なデータの質と量に大きく依存します。必要なデータが収集、整理されているかを確認し、AIモデルが学習するための基盤を整えましょう。

3. パイロットプロジェクトの実施

全面的な導入に先駆けて、小規模なパイロットプロジェクトを実施します。これにより、実際の運用環境でのAIのパフォーマンスを評価し、問題点を洗い出すことができます。

4. スタッフのトレーニングとサポート体制の構築

生成AIの導入は、従業員の理解と協力が不可欠です。AI技術に関するトレーニングを提供し、新しいツールやシステムの使用方法を学べるようにサポート体制を整えましょう。

5. 継続的な評価と改善

AI導入後も、その効果を定期的に評価し、プロセスの改善点を見つけることが重要です。データやAIモデルの更新、プロセスの最適化を通じて、継続的にシステムを改善していきましょう。

これらのステップを踏むことで、生成AIの導入は製造業のプロセスを大きく変革し、競争力を高めることに寄与するでしょう。成功の鍵は、計画的な準備と継続的な改善にあります。

４．まとめ

製造業界における生成AIの活用は、ただの流行や一時的なブームにとどまりません。

業界全体に深い影響を及ぼしている技術革新であることが明らかになりました。

生成AIによる技術革新は、今後も加速度的に広がっていきます。

しかし、成功への道は挑戦と試行錯誤を伴います。生成AIを導入する際には、明確な目標設定、十分な準備、継続的な評価と改善が必要です。

このプロセスを通じて、技術の可能性を最大限に引き出し、同時に導入の際に直面するかもしれない落とし穴を避けることができます。

業界をリードする企業たちはすでにこの技術を活用し、顕著な成果を上げています。今後、この技術がさらに進化し、普及していくにつれて、製造業界はよりスマートで持続可能な未来へと進化していくでしょう。

当社では、生成AIを活用したソリューションの提供やコンサルティングを実施しています。

生成AIについて導入を検討している方は、当社までお問い合わせください。