DX推進の流れと2025年の危機

2018年、経済産業省はDXに関する報告書を公表しました。DXは、既存のシステムを刷新し、デジタルテクノロジーを導入して新たな価値を生み出すアプローチです。また、同報告書では「2025年の危機」と呼ばれる日本経済における潜在的な問題に警鐘を鳴らしています。2025年の危機とは、既存のシステムを維持し続けた場合、2025年から2030年の間に最大年間12兆円もの経済損失が生じるリスクを指します。

多くの企業は、デジタル化への適応においてリソースが不足しており、具体的な戦略を策定できていない現実に直面しています。既存のシステムがオペークブラックボックス化し、運用コストがかかり、新しいシステムの導入が難しいという問題が山積しています。2025年の危機が現実化すれば、日本は他国に比べて遅れを取る可能性があります。企業が持続可能な経営を実現するには、意識の転換が不可欠です。DXを採用する企業は増加しており、適応の遅れは競争から取り残される結果につながるでしょう。

人材不足への対処

経済産業省の調査によれば、2017年12月時点で、製造業の94％が人材不足を主要な課題として挙げています。そのうちの約3割は、ビジネスに影響を及ぼす深刻な問題として認識しています。特に技能人材の不足は深刻で、これが原因で多くの企業が倒産の危機に瀕しています。

人材不足の要因の一つは、少子高齢化に伴う労働人口の減少です。また、製造業に対する「汚い」「きつい」「危険」といったネガティブなイメージが強まり、製造業に対する関心が低下しています。長年製造業を支えてきた世代が退職し、即戦力の技術者の確保にも課題が残されています。

品質の安定性の確保

製造業では、視覚的な検査や手作業が多く、作業者による品質のばらつきが問題となっています。使用する材料や設備の状態、作業環境など、さまざまな要因が品質のばらつきに寄与します。人間が作業する限り、人為的なエラーを完全に排除することは難しい現実です。

こういった課題は、これまでに熟練工が経験と直感に頼って対処してきました。しかし、熟練工の数が減少しており、そのノウハウの伝承が進んでいない状況です。品質の異なる製品を提供すると、顧客の信頼を失い、リコールなどの重大な問題につながります。製造業が持続的な経営を実現するためには、安定した品質の製品やサービスを提供することが不可欠です。

AIの製造業への導入とそのメリット

AIを製造業に導入することで、多くのメリットが得られます。以下では、製造業でAIを導入した場合の主なメリットについて解説します。

早期故障検知

AIを導入することで、人の目や手では見逃すことのできない異常や不具合を検知できます。センサーを使用して通常と異なる挙動や微細な異物の混入、温度変化などを監視し、AIによる機械学習を通じて故障の予測が可能となります。これにより、機械の異常を迅速に検出でき、生産ライン全体を停止せずに異常箇所を特定し修理する必要がなくなります。結果として、修理コストの削減や歩留まりの向上、生産効率の向上が期待できます。

高品質な製品の生産

AIの導入により、作業の自動化により不良品を削減できます。AIによる製品検査を行い、品質に問題がある製品をライン上で排除できます。AIは感情に左右されず、一貫性のある高品質な製品を確実に生産できます。これにより、品質向上とともにコスト削減も実現します。

人材不足の克服

AIを活用することで、少ない人員でも生産ラインを効率的に運用できます。製造計画や在庫管理、人員配置計画など、多くの業務がAIによって自動化されます。また、AIによる最終検査を実施すれば、検査に必要な人員を削減でき、高い精度の検査を実現できます。ただし、AI技術の導入と運用に関するリソース不足という新たな課題にも対処する必要があります。

客観的で高精度な分析

AIによるデータ分析により、高精度な予測が可能になります。過去のデータをAIに学習させれば、客観的なデータに基づいた予測が行えます。これにより、従業員の世代交代など将来の変化にも適応できます。

音声処理の活用（外国人従業員とのコミュニケーション）

AIの導入により、言語の違いによるコミュニケーションの障壁を克服できます。多くの製造業が外国人従業員を雇用しており、言語の壁が存在します。しかし、AIを活用すれば、コミュニケーションを効率的に行えます。AIを活用した自動翻訳や簡単な指示出しにより、スムーズな生産プロセスを実現できます。

製造業でのAI活用方法

製造業でAIを導入する方法として、以下の3つの具体的な活用例を紹介します。

検査の自動化: カメラやセンサーを使用した製品の自動検査にAIを導入します。これにより、品質の向上と不良品の削減が実現できます。

生産計画の最適化: 受注や在庫データをもとに、AIによって最適な生産計画を策定します。これにより、無駄の削減とコストの最適化が可能です。

課題の要因解析: AIを使用して、生産ライン上で発生している問題やその原因を解析します。AIによるデータ解析により、迅速かつ客観的な原因特定が可能です。

まとめ

製造業でのAI導入は、人材不足、品質の安定性、効率向上など、多くの課題の解決に寄与します。AIはデータに基づいた客観的な意思決定を支援し、製造業の競争力向上に貢献します。