AIoTとは？活用で得られる3つのメリットや成功事例・導入ステップを解説

製造業はデジタル技術の活用によって、大きな変革期を迎えています。

なかでも注目されているのが、AI（人工知能）とIoT（モノのインターネット）を組み合わせたAIoTという先進技術です。

センサーから収集したデータをAIが分析し、製造現場の課題を自動的に解決する仕組みは、多くの企業の競争力強化に貢献しています。製造工程の効率化だけでなく、設備の故障予測や品質向上、熟練技術の継承といった幅広い領域で革新をもたらすことが可能です。

しかし導入には専門知識や投資計画が必要なため、適切なステップを踏む必要があります。

本記事では、AIoTの基本概念から得られるメリット、実際の成功事例、そして具体的な導入手順まで、製造業におけるAIoT活用の全体像を解説していきます。

AIoTとは？

AIoT（エーアイオーティー）は、AI（人工知能）とIoT（モノのインターネット）を組み合わせた技術です。この言葉は、シャープが提唱したものとして知られています。

従来のIoTがデータを単に収集するだけだったのに対し、AIoTではそのデータをAIが分析して価値ある情報に変換します。たとえば、工場の機械に取り付けたセンサーから得られる情報を人工知能が分析し、故障を事前に予測することが可能になるのです。

この技術によって、スマートホームでの快適な温度管理や、製造現場での設備の効率的な運用など、私たちの生活やビジネスを大きく変える可能性を秘めています。AIoTの導入は業務効率の向上やコスト削減にもつながるため、多くの産業で注目を集めているのが現状です。

製造業におけるAIoT活用で得られる3つのメリット

製造業のAIoT活用で得られるメリットとしては、主に以下の3点があげられます。

• 生産性向上とデータを活用した業務効率化
• 設備の予知保全と異常検知による損失防止
• 品質向上と熟練技術のデジタル継承

順番に解説していきます。

メリット1：生産性向上とデータを活用した業務効率化

製造現場にAIoTを導入することで、工場内のあらゆる情報をリアルタイムで収集・分析できるようになります。

これにより生産体制のボトルネックや作業工程の無駄を特定し、具体的な改善策を立案できる点が大きな強みです。例えば、作業員の動線や工程のボトルネックを可視化することで、生産ラインの無駄な待機時間を削減したり、不良品を軽減したりと最適な生産計画を実現できます。

従来の自動化は決められたプログラムに従うだけでしたが、AIoTを導入した場合はインターネットを介して常に最適なアクションを実行できるため高いレベルでの自動化が可能となります。

さらに収集したデータをAIが分析することで、将来の需要予測の精度を高め、適切な生産量の調整も実現できるでしょう。

結果として、製造業務全体の効率化と生産性の大幅な向上が期待できます。

メリット2：設備の予知保全と異常検知による損失防止

AIoTによる予知保全は、製造設備の故障を事前に予測し、最適なタイミングでメンテナンスを行う仕組みです。

製造ラインの各設備にセンサーを設置することで、振動、温度、圧力などの情報をインターネット経由で一元管理し、異常の兆候を逃さず検知できます。

例えば、通常より大きな振動値の検出や設備の温度上昇を感知した場合、即座にアラートを発することが可能です。AIによる高度な分析を活用することで、過去の故障データから将来の故障を予測し、突発的な設備停止を防げるのが大きな利点といえるでしょう。

設備の小さな故障に迅速に対応できれば、長時間の設備停止を避けられるため、設備の稼働時間を最大化できます。計画的なメンテナンスによりダウンタイムの最小化とメンテナンスコストの最適化が図れるため、製造業の収益に直結する重要な経営課題の解決につながります。

メリット3：品質向上と熟練技術のデジタル継承

AIoTの導入によって製造プロセスの自動化が進むことで、作業員のスキルによるバラつきを最小限に抑え、品質の安定化を実現できます。

センサーで作業データを収集・分析することにより、ミスが起こりやすい工程を特定し、教育や設計変更に役立てることで不良率を大幅に低減できます。また、製造業における大きな課題として熟練工の技術やノウハウの継承がありますが、AIoTはこの問題解決にも貢献します。

熟練工の作業動作をセンサーで記録しデータ化したり、作業手順や判断基準をマニュアル化したりすることで、暗黙知だった技能を形式知に変換できるからです。

例えば熟練工の異常検知能力も、製造ラインの正常時と異常時のデータを機械学習させることで継承可能となり、若手育成に大きく貢献するでしょう。

製造業におけるAIoTの導入の成功事例3選

ここからは、製造業におけるAIoTの導入の成功事例を3つ紹介していきます。

順番に見ていきましょう。

事例1：AIカメラ技術による工場稼働率の可視化と大幅な生産性向上

ある金属工具製造会社では、機械の稼働率を日常的に意識していたのは管理者だけで、機械停止時間を現場社員が把握できないという課題を抱えていました。

通常のセンサーでは正確な稼働状況の把握が困難だったため、AIが画像を認識して稼働状況を判断するカメラシステムを導入しました。このシステムにより、稼働状況をリアルタイムで共有モニターやスマートフォンから確認できるようになりました。

最も大きな変化は社員の意識改革で、「機械稼働率を上げよう」という意識が全員に芽生えたことです。結果として、外注していた工程の内製化が進み、月別の生産高が金額ベースで1.7倍にまで向上しました。

さらに稼働率改善のPDCAサイクルが確立され、継続的な改善活動が根付いたことも大きな成果といえるでしょう。

事例2：成形機のAIoT化による少人数での24時間365日安定操業の実現

プラスチック成形を行う製造会社では、多くの製品を効率的に生産するために設備を24時間365日稼働させる必要がありましたが、夜間や休日の生産に人員を割くことが課題でした。

そこで成形機にネットワークカメラとセンサーを取り付け、稼働状況データをリアルタイムで収集・分析するAIoTシステムを導入しました。このシステムにより、各成形機の様子がどこからでも確認可能となり、夜間や休日など人員が少ない時間帯でもトラブル発生の確認と状況把握が瞬時にできるようになりました。

さらに複数設備の稼働状況や生産性を一覧画面で把握できるようになり、一人の作業者が管理できる設備台数が大幅に増加したのです。

その結果、少ない人数で多くの設備を稼働させることが可能となり、人員を増やすことなく売上向上を実現しました。

事例3：ミキサー車へのセンサー取付けによる生コンクリート品質の自動監視

生コンクリートなどの原材料を販売している会社では、建設現場への配送過程で品質が変化するという課題を抱えていました。

従来は熟練作業者の勘と経験に頼って品質を判断していましたが、ミキサー車のドラムにAIoT対応センサーを取り付け、品質変化データをリアルタイムに取得・可視化するシステムを開発しました。

このシステムでは、センサーからの情報をAIが分析し、理想的な品質状態から外れた場合に警告を出すことで、品質管理の精度を高めています。

建設現場に届けるまでの生コンクリートの品質の経時変化が手間をかけずに簡単に可視化できるようになり、熟練作業者の勘や経験に頼らない客観的な品質判断が可能となりました。

このAIoT技術の導入により、品質の安定性が向上し、クレーム減少や顧客満足度向上につながっています。

製造業にAIoTを導入するまでの4ステップ

製造業にAIoTを導入するまでの手順は、大きく分けて以下の4ステップに分けられます。

1. 現状課題の把握と導入目的の明確化
2. データ収集・蓄積システムの構築
3. AIによるデータ分析と可視化の実現
4. 分析結果をもとにした自動化と継続的改善

順番に見ていきましょう。

ステップ1：現状課題の把握と導入目的の明確化

製造現場の課題を正確に把握し、AIoT導入で解決したい問題を明確にする最初のステップです。

• 生産効率の向上
• 設備の故障予防
• 品質管理の強化

など、具体的な目標を設定しましょう。

例えば「設備の稼働率を30%向上させる」「保全作業の工数を半減させる」といった数値目標があると効果測定がしやすくなります。

製造ラインのどの工程に問題があるのか、人材不足や技術継承の課題をどう解決するのかなど、優先度をつけて整理することが重要です。

経営層と現場の両方の視点から課題を洗い出し、AIoT導入によって得られる具体的なメリットを共有しておくと、後の工程もスムーズに進みやすくなるでしょう。

ステップ2：データ収集・蓄積システムの構築

課題が明確になったら、必要なデータを収集するためのセンサーやカメラなどのIoTデバイスを設置します。

例えば設備の稼働状況を把握するなら、振動や温度を測るセンサー、作業の流れを可視化するならカメラやタグなど、目的に合ったデバイスを選びましょう。収集したデータは安全に蓄積するための環境も必要です。

クラウドサービスを利用する場合は、製品データなど機密性の高い情報のセキュリティ対策も忘れてはなりません。初期投資を抑えたい場合は、まず特に問題が多い設備や工程に絞ってスモールスタートで始めるのも良い方法です。

段階的に拡大していくアプローチなら、大きな投資リスクを避けながら確実に成果を出せるでしょう。

ステップ3：AIによるデータ分析と可視化の実現

収集したデータをAI技術で分析し、意味のある情報として可視化する段階です。

単なるデータの収集・表示ではなく、AI（人工知能）がパターンを学習し、通常では気づきにくい関連性や予測を導き出すのがAIoTの強みとなります。

例えば、機械の振動パターンから故障の予兆を検知したり、複数の要因から品質不良の原因を特定したりするなど、人間の経験や勘に頼っていた判断をデータに基づいて行えるようになります。可視化されたデータはスマートフォンやタブレットからも確認できる仕組みを整えると、いつでもどこからでも現場の状況を把握できて便利です。

経営者や管理者にとっては、ダッシュボード形式で重要指標を一目で確認できる仕組みが意思決定の助けになるでしょう。

ステップ4：分析結果をもとにした自動化と継続的改善

AIによる分析結果をもとに、設備の制御や生産計画の最適化など、自律的な改善を実現する段階です。

例えば、製品の不良をAIが自動検知して排除したり、設備の異常を検知して自動停止させたりするなど、人の手を介さない自動化が可能になります。導入当初の目標に対する効果を測定し、必要に応じてシステムの調整や拡張を行うことで、継続的な改善サイクルを構築しましょう。

成功体験を得られた領域から横展開していくことで、工場全体のAIoT化を段階的に進められます。技術の進化は速いため、定期的に新しい技術やツールを評価し、必要に応じて導入するという姿勢も大切です。

最終的には製造プロセス全体が最適化され、生産性向上、品質向上、コスト削減など複合的な効果を生み出すことができるでしょう。

製造業にAIoTを導入する際の3つの注意点

製造業にAIoTを導入する際は、以下3つのポイントに注意しましょう。

• 初期コストと投資回収計画の検討
• 専門人材の確保と教育体制の整備
• セキュリティリスクへの対策強化

順番に解説していきます。

注意点1：初期コストと投資回収計画の検討

製造業にAIoTを導入する際、センサーやネットワーク機器、データ分析用ソフトウェアなど多岐にわたる設備投資が必要となり、初期コストが高額になりがちです。特に資金に余裕がない企業では、コスト削減を優先するあまり、十分な予算を確保できずに中途半端な導入になってしまうケースも多く見られます。

導入前には投資対効果（ROI）を明確にし、長期的な収益性を慎重に分析することが不可欠といえるでしょう。小規模なプロジェクトから始めて段階的に拡張していく「スモールスタート」の手法も有効です。

例えば、特に問題の多い設備や工程に絞って導入を始め、成功体験を積み重ねながら徐々に範囲を広げていく方法を検討してみてはいかがでしょうか。

補助金や支援金などの公的制度を活用することでコスト負担を軽減できる可能性も忘れないようにしましょう。

注意点2：専門人材の確保と教育体制の整備

AIoTの成功には、システムの構築・運用・保守を担当できるIT人材の確保が不可欠です。

製造業従事者でIoTに対応できる人材は全国でも限りなく少なく、大企業に集中する傾向があるため、中小企業ではさらに人材確保が難しい状況となっています。自社内での問題解決にこだわりすぎると導入のハードルが上がってしまうため、外部リソースの活用も積極的に検討すべきでしょう。

既存の従業員に対してもIoTやAIに関する基礎教育を実施し、新しい技術への理解と活用能力を高める取り組みが重要です。

人材不足への対策としては、IoTに精通した人材を必要としないシンプルなシステムの選択や、部分的な導入から始める方法、外部への業務委託なども有効な選択肢となります。

導入するシステムやツールの選定時には、専門知識がなくても使いやすいユーザーインターフェースを備えたものを優先することで、人材面のハードルを下げられる可能性があります。

注意点3：セキュリティリスクへの対策強化

AIoTシステムは常にネットワークに接続されているため、サイバー攻撃のリスクが高まります。

製造業にとって製品情報や売上情報などは極めて重要な機密情報であり、セキュリティ対策が不十分だと情報漏洩の危険性があります。ネットワークセキュリティはシステム導入後も継続的なアップデートや対策が必要な分野であり、常に最新の脅威に対応できる体制を整えなければなりません。

効果的な対策としては、データの暗号化やネットワークの分割といった基本的なセキュリティ対策に加え、AIを活用した異常検知システムの導入も検討すべきでしょう。

セキュリティ面の課題解決には、「IoTの運用も含めたネットワークを一部外部に任せる」「契約時に何をどこまでサポートするのか明確にする」といった対応も有効です。

製造現場特有のセキュリティリスクを理解している専門業者との連携も、安全なAIoT環境構築には重要な要素となります。

製造業におけるAIoTの今後の展望

2025年にはAI技術がほぼすべての業種で導入され始め、特に製造業では

• 見積AI
• 生産計画AI
• 類似図面検索AI

など様々なAIが実用化されるでしょう。

国内IoT市場も急成長しており、2025年には10兆1902億円に達する見通しで、年間平均成長率は10.1％と予測されています。

製造業では「スマートファクトリーの急速な普及」が進み、工場はデータに基づいた自律的な運営が可能となり、生産性が飛躍的に向上する見込みです。

「自律型サプライチェーンの実現」によって、AIがサプライチェーン全体を管理し、需給の変動に柔軟に対応できるようになります。「AI駆動型の予知保全と自動化」の加速により、機器の故障を事前に検知して計画外の停止時間が大幅に削減されるでしょう。

さらに2025年以降はIoTやビッグデータを基盤としながら、人間と機械の協働と持続可能性に重点を置く新たな仕組みが確立されると予想されます。

まとめ

AIoTはAI（人工知能）とIoT（モノのインターネット）を融合した技術で、単なるデータ収集にとどまらず、収集したデータをAIがリアルタイムで分析し価値ある情報へと変換します。

製造業におけるAIoT導入の主なメリットは、以下のとおりです。

人材不足やセキュリティリスクといった課題はありますが、スモールスタートで段階的に拡大することで克服できます。

今後はAIoTを基盤とした人間と機械の協働による、新たな仕組みが確立されるでしょう。