製造業のAI導入、まず現場の困りごとを1つに絞る 製造業のAI導入、まず現場の困りごとを1つに絞る

展示会や営業の電話でAIの外観検査や需要予測を勧められ、導入するか決められずにいる社長は多いはずです。現場から「何に使うのか」と聞かれ、答えに詰まる場面もあるかもしれません。

結論から書きます。製造業のAI導入は、ツールを選ぶ前に、現場の困りごとを1つの工程・1つの品目・1つの数字に絞るのが先です。絞れないうちは、導入を決めなくてかまいません。

この記事は、AI導入の判断を一緒に行う「AI関所」を運営する合同会社てんが書きました。私は製造業の専門家ではありません。経済産業省・情報処理推進機構（IPA）の資料と条文の範囲で整理し、私の読みは、そう書き分けています。

困りごとを1つに絞る1枚

次の6項目を紙1枚に埋められたら、AIの提案を聞く準備ができています。 埋まらない欄がある間は、ツールの比較に進みません。

記入例は、説明のために作った例です。数字は御社の記録から入れてください。

なぜ1つに絞るのか

AI導入でつまずく典型は、目標がないまま始めることだからです。 経済産業省の情報技術利用促進課が2021年に中小企業向けに行った講演の資料は、AI導入で失敗する例を3つ挙げています。

同じ資料には、1つに絞った導入の例も載っています。プラスチック加工の墨田加工（従業員約100名）は、3cmほどの円筒状の加工品に外観検査のAIを入れました。目視で検査する時間は36%減ったと紹介されています。

IPAは2025年2〜3月に、日米独の企業へ調査を行いました（DX動向2025）。生成AI（文章や画像を作るAI）を業務で使う上の課題に「活用できそうな業務がない」を挙げた割合は、日本が米国・ドイツより高い傾向でした。使い道が先に決まっていないと、道具があっても止まりやすいと私は読んでいます。

米国の国立標準技術研究所（NIST）が2023年1月に出したAIリスク管理の枠組みも、使う目的と業務上の価値を先に明確にし、文書に残すよう求めています。米国の任意の枠組みで、日本の法令ではありません。考え方は、この1枚と同じです。

困りごと別に、要るAIとデータが違う

どのAIを使うかは、困りごとが決まれば、ほぼ決まります。 同じAI導入でも、外観検査と需要予測では、先に集める材料がまったく違います。次の表は、経済産業省の講演資料にある導入例をもとに私が整理したものです。

不良が少ない工場ほど、不良品の写真は集まりにくいはずです。写真が何枚あるかを先に数えておくと、提案が現実的かどうかを判断しやすくなります。

文章づくりが困りごとなら、生成AIで足ります。手順書や技能の言語化に使うときの注意は、製造業の生成AIの記事にまとめています。

検査をAIに任せても、出荷の責任は残る

外観検査を選ぶなら、AIの判定を人がどう確かめるかも同時に決めます。 製造物責任法が、引き渡した製品の欠陥の責任を製造業者に負わせているからです。

3条の責任を負うのは製造業者等で、検査を人がしたかAIがしたかで主語は変わりません。AIの見逃しで欠陥のある製品が出荷されても、責任は残ると私は読んでいます。見た目の傷が2条2項の欠陥に当たるかは、安全性に関わるかどうかで変わります。

墨田加工の例でも、AIが不良と判定した製品から良品を拾うために、検査員がもう一度目で見ています。製品の内部など、AIで見られない部位も目視のままです。AIを入れた後も人の目が残る工程を、先に書き出しておきます。

導入を決める前に確かめる3つ

提案書にサインする前に、「数字が測れているか」「材料が足りるか」「現場の担当者が決まっているか」を確かめます。

IPAが2026年7月に公表した国内企業の調査では、AIを導入した企業のうち、効果が「期待以上」「期待どおり」だった割合は合わせて31.8%でした。「一定の効果はあった」は50.6%です。期待どおりの結果は簡単ではないと見て、試す期間とやめる条件も1枚に書いておきます。

よくある質問

困りごとが複数あるときは、どれから選べばよいですか？

検査の時間、段取り替えの時間、設備の停止回数のように、今の数字を記録で示せるものから選びます。数字がないと、AIを入れた後に良くなったかを確かめられません。不良が流出しにくい社内の工程から試すと、やり直しもしやすくなります。

不良品の写真がほとんどありません。外観検査のAIは使えませんか？

写真の枚数で、できることが変わります。提案した会社に今ある良品と不良品の写真の枚数を伝え、何枚あれば試せるかを聞きます。集める期間が要るなら、その期間を計画に入れてから判断します。

AIの判定を、今の限度見本と同じ基準にできますか？

限度見本と同じ基準に近づけるには、合格と不合格の境目にある製品の写真が要ります。試験の間は、AIと検査員の判定が分かれた製品を記録し、提案した会社に渡します。基準を決めるのは御社の品質の担当者で、AIではありません。

まとめ

製造業のAI導入は、工程・品目・数字をそれぞれ1つに絞ってから始めます。困りごとが決まれば、使うAIと集める材料も決まります。外観検査を選ぶなら、AIの判定を人が確かめる工程も同時に決めます。提案書にサインする前に、数字・材料・担当者の3つを確かめます。

この記事を書いた人

疋田 悠人（ひきだ ゆうと）です。合同会社てんの代表で、AI導入の判断を中小企業の経営者と一緒に行う「AI関所」を運営しています。製造業の専門家ではありません。この記事は法律の助言ではなく、公開されている条文と官公庁などの資料をもとにした整理です。