製造業の生成AI活用｜電機メーカー・自動車部品メーカーの導入事例付き

現場の改善や新製品開発のアイデア発掘

新製品の開発では、様々な可能性を模索するために、いかに広く多くのアイデアを出すかが大切です。しかし、チームメンバーだけの議論では意見が偏り、最適な方法を見つけられない可能性もあります。

そんなときはテキスト生成AIがおすすめです。テキスト生成AIは過去の成功事例や失敗事例を含め、世の中のあらゆる事例から適切なアイデアを提案してくれます。

例えば、新機能を持つテレビのアイデアがほしいとき、生成AIに次のようなプロンプトを指示してみてください。「あなたはテレビメーカーの開発担当です。新機能を持つテレビを開発するためのアイデアを10個以上挙げてください。」

数秒ほどで様々なアイデアを提案してくれるため、製品開発の幅が広がるでしょう。

生成AIを活用した3Dモデリング

形状や構造が重要な製品類は、それらのベースとなる設計工程が重要です。しかし複雑な製品は、設計のための時間や人件費がかさむケースが多いでしょう。

そこで、3Dモデル生成AIの導入を検討してみましょう。例えば、3Dモデル生成AIは写真やイラストなどの2Dイメージから3Dモデルを作成することが可能です。
手書きの製品パーツのイラストや、参考にしたい競合の製品画像などを生成AIに取り込めば、自身で作業することなく3Dモデルが生成できます。

人が設計するよりも短時間でモデリングできれば、設計コストを大幅に下げられます。また、これまで思いつかなかったクリエイティブな発想で設計を提案してくれるかもしません。

ソフトウェアプログラムのコード生成や修正

製品には様々なプログラムが組み込まれているケースもあります。プログラムのコードの量が多ければ、エンジニアの負担も大きくなりコストもかさみます。

単純なコードや類似したコードの繰り返しは、テキスト生成AIを活用して自動化できる場合もあります。エンジニアの作業工数が抑えられるため、開発コストの削減に繋がります。
また既存コードを生成AIに調査させ、バグやセキュリティの問題などを見つけ出すという使い方も可能です。例えば生成AIにコードを読み込ませた上で、次のようなプロンプトを入力してみてください。
「このコードの中にバグがあれば教えて下さい。また改善策も提案してください。」
人の目では見落としていた問題が新たに発見できるかもしません。

大量のマニュアルの要約と検索

工程の多い作業手順書や複雑な装置のマニュアルは、PDFデータが何百枚にも及ぶケースがあります。その中から必要な情報だけを素早く調べることは容易ではありません。

そんなときにテキスト生成AIが活用できます。生成AIにPDFファイルをアップロードし学習させると、Google検索のような感覚でPDFファイルから必要な情報を提供してくれます。

例えば検査工程で注意すべき要点をマニュアルで調べたいとき、次のようなプロンプトを打ち込んでみましょう。
「添付したPDFの中から、検査工程の注意点を要約して教えてください。」
PDFの中から必要な内容をわかりやすくまとめて回答してくれるでしょう。

単にテキストをそのまま引用して回答するのではなく、AIが自ら考え適切な回答を提案してくれる点が生成AIの強みです。

撮影困難な作業を画像生成で解決

製造業は危険な作業も多く従業員の安全確保に努める必要があります。そのため、安全対策関連の資料を作る機会も多くなります。
しかし、危険作業のイメージ写真を撮りたくても、実際にその作業を実施するのが難しいケースがあります。

そこで画像生成AIを使用すれば、作業者が危険を冒すことなく危険作業のイメージ画像を生成できるかもしれません。
例えば、保護具を着けずに溶接作業をするイメージ写真が必要であれば、「保護具を着けずに溶接作業をする作業者の画像」とそのまま入力することで、イメージに近い画像が生成できるでしょう。
作業の準備も不要のため、手早く画像を入手することができます。

著作権侵害の可能性

生成AIはインターネット上のあらゆる情報をもとに学習しコンテンツを生成します。しかし、生成AIは著作権の侵害まで判別することは難しく、意図せず既存のコンテンツと類似してしまう可能性もあります。
類似コンテンツを公開したり譲渡したりすると著作権侵害に該当する可能性があり、場合によっては損害賠償請求や差止請求などに発展するかもしれません。

生成AIを活用する場合は、すでに類似のコンテンツが存在していないか十分な調査が必要でしょう。

人の目による確認が必須

インターネット上に出回っている情報の真偽を生成AIが正確に判断することは現段階では難しいです。そのため、人の目による事実確認は必須です。

事実確認をせずに間違った内容や偏った意見のコンテンツを世に出せば、企業の信頼を損ないかねません。場合によっては、事実と異なる情報を公開し名誉毀損などに発展する可能性もあります。

生成AIのコンテンツは必ず人の目で慎重にチェックし、間違いがないことを確実にしてから公開しましょう。

ガイドラインの必要性

生成AIの使用には、利用者がテキストベースで指示を出す場合がほとんどです。そのため、利用者の指示の出し方次第で生成コンテンツの質が左右されます。
特に新人やITツールに慣れていないメンバーにとっては、難しく感じるかもしれません。

そのため、製造現場の誰が使っても同等のコンテンツが生成できるように、社内でガイドラインを作成するのがおすすめです。指示を出す時のポイントや具体例、注意点などをまとめることで、誰が使用しても同等のクオリティが担保できるでしょう。

AIでゼロベースから設計したモータが大幅な出力アップを達成

【会社】電機メーカー

【実施内容】

こちらの会社ではこれまで電気シェーバーのモータ改善を継続的に実施してきました。担当メンバーの経験や過去のノウハウを生かしながら少しずつ性能を向上させてきたものの、アイデアが出尽くしこれ以上の改善が見込めませんでした。
そこで生成AIを活用し、これまでの先入観にとらわれずにゼロから設計を検討しました。その結果、担当メンバー間では考えつくことができなかった発想でモータの設計を作成できました。

これまでは多くの時間を費やしてもモータ出力はわずか数%ずつの改善ペースでしたが、生成AIの導入により短期間で15%もの出力向上を達成しました。

この件で社内にて生成AIの有効性が認められ、他製品の開発にも積極的に活用する方針となったようです。

生成AIを製造現場に活用した自動車部品メーカー

【会社】自動車部品メーカー

【実施内容】

社内の各製造現場では、継続的に改善活動を実施しノウハウが蓄積されていました。しかしそのノウハウは部門内で保管されており、部門をまたいで横展開するのが難しい状況でした。
そこでテキスト生成AIを活用し、各ノウハウを社内で共有できるよう試みました。

ChatGPTなどのテキスト生成AIは、インターネット上の情報だけでなく、PDFファイルなどの任意の情報を読み込ませ学習させることができます。
この機能を生かし自社のノウハウが書かれたファイルを生成AIに学習させた上で社内全体に展開しました。その結果、社内のメンバーが自由にノウハウを検索可能になり、課題に直面しても迅速に解決方法を調べられるようになりました。