生成AI活用事例 製造業界編 （機械・化学）
はじめに
こんにちは。インターセクトの永澤です。
今回から国内における生成AIを活用したDX事例を紹介していきます。
生成AIを活用した弊社のDX支援事例だけではなく、さまざまな国内企業での取り組み事例も紹介していきます。
- 生成AIの導入を検討しているが、具体的な活用方法に悩んでいる方
- 導入後の実績について知りたい方
そんな皆様には必見の内容となっています！
製造業界における生成AIの活用領域について
製造業界において、AIは品質向上や効率化に欠かせない存在になりつつあります。特に画像認識による不良品検出など、特定タスクに最適化された「通常AI」は高い精度と実績を誇り、品質管理や生産計画の分野で大きな成果を上げています。
一方で、近年注目を集めているのが「生成AI」です。創造性と柔軟性に優れた生成AIは、少ない不良品サンプルから新たなデータを生成し、学習データセットを拡張することが可能になります。これは、従来のAIでは難しかった、未知の異常パターンや欠陥の検出を可能にするだけでなく、製品設計やプロセスシミュレーションなど、より複雑な課題への応用も期待されています。
事例①：住友ゴム 生成AIで多言語プログラム開発を効率化
課題
住友ゴム工業株式会社（以下、住友ゴム）では、タイヤ開発において高度なシミュレーションを実施しており、そのためにFortran、Perl、Javaなど多様な言語でカスタムツールを内製開発していました。しかし、多言語の習得や開発環境構築に時間がかかる上、環境構築後のツール配布やメンテナンスも大きな負担となっていました。
ソリューション
課題解決のため、住友ゴムはGoogle Cloudの開発環境と生成AI「Gemini」を採用しました。Cloud Workstationsによる迅速な開発環境構築と、Gemini Code Assistによるコード生成・補完・変換機能により、開発スピードが大幅に向上しました。特に、MATLABからPythonへのコード変換や、Fortranからの変換における効率化は、開発者の負担軽減に大きく貢献しています。さらに、生成AIの活用により、プログラミング初心者でも開発に参画しやすくなり、人材育成の面でも大きな効果が期待されています。
(参考：住友ゴム工業様：Gemini を活用したクラウドベースの内製開発で、アプリ開発の生産性を大幅に改善 )
事例②：Turing 画像生成AIでコンセプトカーをデザイン
(画像：PRtimes)
課題
従来のデザインプロセスは、人手に頼る部分が大きく、時間とコストがかかる点が課題でした。
ソリューション
Turing株式会社は、画像生成AI「Stable Diffusion」を活用してこの課題に取り組みました。プロンプトを基に大量の画像を生成し、それらをカテゴライズ・調整して二次元デザインイメージを確定。その後、デジタルモデリングやCGレンダリング等の工程を経て三次元デザインデータを作成しました。このプロセスにより、実質1カ月半という短期間で完成度の高いコンセプトカーのデザインが実現されました。Turingはまた、自社エンブレムや工場ネーミングにもAI技術を活用し、「AIネイティブ」な事業推進を行っています。
(参考：Stable Diffusionで完全自動運転EVをデザイン 実車化へ)
事例③：パナソニック 生成AIにて電動シェーバーのモータを設計
課題
パナソニック ホールディングス株式会社(以下、パナソニック）の電動シェーバー「LAMDASH」シリーズでは、モーターの高出力化が求められていましたが、長年の改良により、電動シェーバー用モーターは人手による設計の限界に達していました。熟練技術者の経験と勘に頼る設計では、さらなる高出力化が難しく、開発期間も長期化する点が課題でした。
ソリューション
パナソニックはAIを活用してゼロベースでモーター構造を考案。進化的アルゴリズムを使用したAIによる設計によって、人間の設計を凌駕する15％高出力のモーターを短期間で開発しました。
(参考：人知を超えた構造のモーターを生んだパナソニックのAI、熟練者を凌駕)
事例④：パナソニックコネクト 生成AIを品質管理に活用
課題
製造業における品質管理では、経験者のノウハウが属人化しやすく、情報共有が難しい点が課題でした。過去の事例や品質管理規定の検索・理解にも時間を要し、効率的な品質管理の妨げとなっていました。
ソリューション
パナソニック コネクト株式会社は、社内情報に特化したAI「ConnectAI」を開発しました。ConnectAIは、膨大な社内情報（品質管理規定や過去の品質問題事例など）を学習し、社員からの質問に対して、適切な回答の提供が可能です。これにより、誰でも過去の事例や品質管理規定の内容を容易に参照することが可能となり、品質管理業務の効率化に貢献します。
(参考：パナソニック コネクト 生成AI導入1年の実績と今後の活用構想)
事例⑤：旭鉄工 生成AIを属人化した改善ノウハウの共有と活用に使用
課題
旭鉄工株式会社（以下、旭鉄工）では、IoTを活用した改善活動を進める中で、改善ノウハウが属人化し、他の現場や担当者への共有・活用が難しいことが課題となっていました。事例が増えるにつれて、適切な情報を探す手間も増大していました。
ソリューション
旭鉄工では改善ノウハウをまとめた「横展アイテムリスト」をChatGPTに学習させ、自然言語による検索システムを構築。これにより、誰でも簡単に過去の改善事例を参照できるようになり、ノウハウの共有と活用が促進されました。
(参考：ChatGPTで製造現場カイゼンを簡単に、過去事例や注意点を引き出す生成AI活用事例)
まとめ
製造業界では、業務効率化やR&D業務の迅速化、熟練技術者のノウハウ継承など、様々な課題に直面しています。今回ご紹介したように、多くの企業がこれらの課題解決に向けて、生成AIを活用し始めています。生成AIは、従来のAIでは難しかった複雑な課題にも対応できる可能性を秘めており、製品設計や技術継承など、製造業の未来を大きく変える可能性を秘めていると言えます。一方で、生成AIを十分に活用するためには、適切な生成AIや探索方法の選定、セキュリティ対策など、検討事項が豊富に存在します。
製造業界における生成AIを活用した業務効率化の支援はインターセクトにおまかせ
インターセクトでは生成AIを活用した企業のDX化支援を行っております。実務での活用を視野に入れた素早いサイクルでのPoC検証を行い、最終の業務システムの構築まで一貫して支援させて頂いております。徹底したヒアリングを通して、御社にとって最適なソリューションをご提案いたします。生成AIの力を最大限に引き出し、製造現場の課題解決、そしてさらなる発展に貢献いたします。
生成AIに関するお悩みがございましたら、気軽にインターセクトまでご相談ください。
