生成AIは従来の作業労働に特化したAIとは異なり、クリエイティブな業務にも対応できる点が大きく注目されています。DX実現の要にもなるとされる生成AIですが、製造業の分野でも同AIへの注目度は高まっています。

この記事では、そんな生成AIが製造業のDXへどのように貢献することとなるのか、展望をご紹介します。

製造業DXに期待できるメリット

製造業DXには多くのメリットがあり、その代表的な例として下記が挙げられます。

• 生産性の向上
• 品質向上
• 人手不足の解消
• 技術の承継
• 新規ビジネスの創出

業務のデジタル化が生きる領域は数多く残されているため、生産性の向上や品質向上、そして人手不足の解消が可能です。

また、熟練の技術者が高齢化により引退し、若者も減少していることから技術の承継が難しくなっているケースもありますが、システムに熟練技術者のノウハウを取り入れることで、技術の承継を実現することができます。

飛躍的な生産性の向上や品質の向上の結果、従来人間が時間をかけて実施していた作業時間を短縮し、その分より複雑な業務に着手したり、多くのプロジェクトに携わったりする機会も増えるでしょう。その結果、新規ビジネスの機会を創出し、会社の成長を促せます。

生成AIとは

生成AIはジェネレーティブAIとも呼ばれる、AIが学習データを使って最適なコンテンツの生成を実行できるプログラムです。

生成AIは使用者の指示に応じて文章や画像の生成など、人間しかできないと考えられていたクリエイティブな業務も含めて、高度に作業を実施することができる点が高く評価されています。最近では「ChatGPT」の登場を機に、世界中で急速な生成AIの活用が進められてきました。

生成AIを製造業で活用する主な方法

生成AIは製造業界においても導入の余地が大きく、すでに業界内での活用方法の検討が進みつつあります。

代表的な例としては、制御プログラムのコーディング、作図作業の自動化、リファレンスとしての活用などが挙げられます。それぞれの活用方法について順に解説します。

制御プログラムのコーディング

生成AIは自然言語の生成だけでなく、プログラミング言語の生成にも対応しています。使用者は必要なプログラムの要件を生成AIに伝えることで、製造ラインの制御プログラムを自動で生成し、それを少し手直しするだけでそのまま運用することが可能です。

あるいは生成AIに手動で記述したもののデバッグなど、プログラミングのサポートも依頼できるでしょう。

作図作業の自動化

作図作業についても今後自動化が進むと考えられています。寸法や仕様などを生成AIに伝えることで、指示通りの図面を生成することができ、余白を持たせて指示を与えることで、クリエイティブなアイデアを短期間で複数出力させるようなこともできるでしょう。

生成AIを用いることでヒューマンエラーの心配がなく、短い時間で極めて正確な図面を描けます。

リファレンスとしての活用

高度なスキルが求められる製造業の現場に生成AIを導入し、リファレンスとして活用することも可能です。会社のデータベースとAIを連携させておき、分からないことがあった時はAIに尋ねることで、ヘルプデスクに頼らずとも問題を自己解決できます。

生成AIを使った製造業DXの進め方

製造業のDXにあたって生成AIを実装する場合、下記の手順で導入を進めていく必要があります。

1. 自社の課題を洗い出す
2. 課題を分析し必要なソリューションを検討する
3. 生成AIを実装する
4. 生成AI運用に向けた環境の整備や研修を実施する
5. 運用改善を繰り返す

まず、生成AIを自社のどのような業務に導入するのが最適なのかを把握するため、自社の課題を洗い出します。そこから課題を分析し、どんなソリューションが必要なのか、生成AIをどのように役立てられるのかを考えてみましょう。

課題から逆算して生成AIの導入をスタートさせた後は、運用のための環境整備に取り掛かります。社内の業務プロセスをAIに最適化させたり、担当者のAI運用に向けた教育を実施し、効率的に使えるよう備えたりするプロセスです。

生成AIの導入後も、正しくAIを運用できているかは適宜確認しましょう。パフォーマンスを効果測定しながら、より効率よく使いこなすための改善施策も検討し、現場をアップデートしていきます。

生成AIの強みを知り製造業のDXへ上手く活用しよう

この記事では、製造業におけるDXの必要性や、生成AIが果たす役割について解説しました。

生成AIは従来のAIよりもはるかに柔軟性が高く、高度なタスクにも対応できる便利なテクノロジーです。製造業界の人手不足の解消に役立つことはもちろん、会社の技術力を飛躍させるきっかけとなる点も、無視できない強みといえるでしょう。