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【中小製造業のAI活用事例4選】外観検査、需要予測、生産管理などの実践的な導入効果を徹底解説
中小製造業では、人手不足と生産性向上という課題解決のため、AI（人工知能）・IoTの導入が急速に進んでいます。埼玉県のAI外観検査支援事業、キング醸造の需要予測AI、ニチレイフーズの生産計画AI、オシタニプレス工業所のIoT生産管理など、日本の中小製造業が実際に成果を上げた4つの事例を、3つの活用領域に分けてご紹介します。外観検査の自動化から生産管理の効率化まで、各社の取り組みと効果を詳しく解説していきます。
目次
- 1. AI外観検査に活用した事例
- 事例: 埼玉県が中小製造業のAI外観検査導入を支援し100%精度を達成した事例
- 2. 需要予測・生産計画に活用した事例
- 事例1: キング醸造がAI需要予測で在庫最適化を実現した事例
- 事例2: ニチレイフーズがAI生産計画で計画立案時間を10分の1に短縮した事例
- 3. IoT・AI生産管理に活用した事例
- 事例: オシタニプレス工業所がIoT・AI導入で月間6,000枚の紙書類削減を実現した事例
- 4. 成功に向けた推奨アプローチ
- 5. 中小製造業のAI・IoT導入における注意点
- 6. 中小製造業のAI・IoT導入ならビットツーバイトにご相談ください
1. AI外観検査に活用した事例
この章では、AI技術を活用して製品の外観検査を自動化し、品質管理の効率化と精度向上を実現した中小製造業の事例を紹介します。画像認識AI・深層学習・不良品検出により、従来の目視検査では困難だった微細な傷や欠陥の検出が可能になり、検査工数の削減と品質の安定化を両立しています。埼玉県の支援事業では、AI外観検査導入で最大100%の不良品検出精度を達成し、中小製造業の人手不足という課題に対する即効性のある解決策として注目されています。
事例: 埼玉県が中小製造業のAI外観検査導入を支援し100%精度を達成した事例
出典：
NTT東日本「中小製造業のAI活用促進で人手不足解消と生産性向上をめざす」
| 企業名 | 埼玉県内の中小製造業10社 |
|---|---|
| 導入システム | AI外観検査システム（GPUサーバー活用） |
| 導入時期・規模 | 2018年「中小企業AI活用支援事業」として実施、10社が実証実験に参加 |
| 導入前の課題 | 人手不足による検査工数の増加、目視検査の属人化、ベテラン検査員の不足 |
| 導入後の効果 | 最大100%の不良品検出精度を達成、検査工数の大幅削減、AI導入のノウハウ蓄積 |
埼玉県は2018年に「中小企業AI活用支援事業」を開始し、県内の中小製造業におけるAI活用を積極的に推進しました。この事業は、製品の外観検査業務をAIで自動化する実証実験を行い、45社（63名）が参加したAI活用セミナーを通じて、最終的に10社が協力企業として選定されました。
事業の特徴と効果：
- NTT東日本のスマートイノベーションラボを活用したAIモデル構築
- 各社から不良品画像を100枚収集し、GPUサーバーで学習
- AI画像認識による製品品質検査の自動化を実証
- 一部の企業では不良品検出精度100%を達成
- 照明条件や欠陥の種類によって精度が変動することを確認
- AI導入ガイドラインとコンサルティング支援の提供
従来の目視検査では、検査員の経験とスキルによって検出精度にばらつきが生じ、属人化という課題がありました。特に、微細な傷や色ムラの検出は熟練検査員でも見逃すリスクがあり、品質管理の安定性が課題となっていました。AI外観検査の導入により、客観的かつ一貫した基準での検査が可能になりました。
実証実験のプロセス：
- 1. データ収集：各企業から良品・不良品の画像を100枚ずつ収集
- 2. AIモデル構築：GPUサーバーで深層学習モデルを訓練
- 3. 検証テスト：実際の製品画像で不良品検出精度を測定
- 4. 課題分析：照明条件、撮影角度、欠陥種類による精度変動を分析
- 5. フィードバック：各企業への導入コンサルティングとガイドライン提供
実証実験の結果、照明条件と撮影角度の最適化が重要であることが判明しました。例えば、金属部品の表面傷検出では、斜光照明を使用することで傷の陰影が強調され、検出精度が向上しました。また、色ムラの検出では、色温度を統一した環境光が必要であることがわかりました。
埼玉県は実証実験の成果をもとに、AI導入パンフレットとコンサルティング支援を県内企業に提供し、地域産業技術総合センターとの連携により継続的な検証を進めています。この取り組みは、中小製造業がAIを導入する際のモデルケースとして全国の自治体からも注目されています。
2. 需要予測・生産計画に活用した事例
この章では、AI技術を活用して需要予測と生産計画を最適化し、在庫の適正化と業務効率化を実現した中小製造業の事例を紹介します。機械学習・数理最適化・ノーコードAIにより、従来は熟練者の経験と勘に頼っていた計画業務を自動化し、在庫過多や欠品の削減、計画立案時間の大幅短縮を実現しています。特に食品製造業では、食品ロス削減と生産性向上の両立が可能になっています。
事例1: キング醸造がAI需要予測で在庫最適化を実現した事例
出典：
PR TIMES「需要予測AIで食品ロス削減と工数削減の実現へ｜キング醸造が、ノーコード予測AIプラットフォーム『UMWELT』を導入」
トライエッティング「AIによる需要予測の導入事例8選！活用の手法やメリットも紹介」
| 企業名 | キング醸造株式会社 |
|---|---|
| 導入システム | ノーコードAI予測プラットフォーム「UMWELT」 |
| 導入時期・規模 | 2023年8月導入、出荷拠点・SKU数（品目数）が多数 |
| 導入前の課題 | 現場からの出荷予測にばらつきがあり、在庫過多や欠品が発生、予測のための人的工数が多い |
| 導入後の効果 | 既存手法より高精度な需要予測を実現、食品ロス削減、予測業務の工数削減 |
キング醸造株式会社は、「日の出料理酒」や「日の出みりん」で知られる家庭用みりん風調味料・料理酒のトップシェア企業です。同社は現場からの出荷予測をもとに生産計画を立てていましたが、その予測にばらつきがあり、在庫過多や欠品が発生していました。また、出荷拠点が複数あり、予測するSKU数（品目数）も多いことから、予測のための人的工数が多い状態にありました。
システムの特徴と効果：
- 名古屋大学発AIベンチャーのトライエッティング社が開発した「UMWELT」を導入
- 既存の社内データをそのまま活用できるシンプルな設計
- ノーコードで誰でもAI予測モデルを構築可能
- 月次・週次など時間単位を柔軟に調整可能
- 出荷拠点別の予測や、原材料の需要予測にも応用可能
- 既存の予測手法と比較して精度が高いことを検証済み
キング醸造が「UMWELT」を選定した決め手は、3つのポイントでした。1つ目は、既存の予測手法と比較して予測精度が良好だったことです。予測値と実際の売上値を照らし合わせて検証し、UMWELTの方が正確であることを確認しました。2つ目は、社内にあるシンプルなデータで業務に即した結果が簡単に出てきたことです。複雑なデータ加工が不要で、既存システムのデータをそのまま活用できました。3つ目は、柔軟な出力オプションです。月次や週次など時間単位を変更でき、出荷拠点別の予測も可能でした。
導入効果と今後の展開：
- 需要予測精度の向上：在庫過多と欠品の両方を削減
- 食品ロス削減：適正在庫により廃棄ロスを最小化
- 予測業務の工数削減：手作業での予測作業を大幅削減
- 部門横断での活用：生産管理だけでなく、原材料調達部門でも活用予定
キング醸造の生産管理部需給管理課の藤田かおり氏は、「UMWELTは既存の予測手法と比較して精度が良く、かつ社内にあるシンプルなデータで業務に即した結果が簡単に出てきたため、私たちでもきちんと活用できるイメージが湧きました」とコメントしています。
今後は、出荷拠点別の予測や、原材料の需要予測にも活用範囲を広げ、サプライチェーン全体の最適化を目指しています。
事例2: ニチレイフーズがAI生産計画で計画立案時間を10分の1に短縮した事例
出典：
Impress Digital Cross「ニチレイフーズ、生産と要員配置にAIを利用し立案時間を約10分の1に」
日立製作所「ニチレイフーズと協創、AIを活用して食品工場で最適な生産計画・要員計画を自動で立案」
| 企業名 | 株式会社ニチレイフーズ |
|---|---|
| 導入システム | Hitachi AI Technology/計画最適化サービス |
| 導入時期・規模 | 2020年1月から国内4拠点で本格運用開始、2024年時点で6工場に導入 |
| 導入前の課題 | 熟練者による属人的な生産計画立案、最大16兆通りの組み合わせから最適解を導出する困難さ |
| 導入後の効果 | 計画立案時間を従来の10分の1に短縮、働き方改革の実現、熟練者以外でも計画立案が可能に |
株式会社ニチレイフーズは、日立製作所との協創により、AIを活用して最適な生産計画および要員計画を自動立案するシステムを開発し、2020年1月から国内4拠点の食品工場で本格運用を開始しました。2024年現在、6つの工場に導入し、従来の10分の1程度の時間に短縮して生産計画を自動立案することが可能となっています。
システムの特徴と効果：
- 日立製作所の「Hitachi AI Technology/計画最適化サービス」を採用
- 数理最適化技術と機械学習を組み合わせたAI技術「MLCP」を活用
- 1つの工場で最大16兆通りの組み合わせから最適解を導出
- 日別のラインごとの生産商品・生産量などの生産計画を自動立案
- 作業者のシフトスケジュールなどの要員計画も自動立案
- 計画立案時間を従来の10分の1に短縮
食品工場の生産計画は、商品の種類、生産ライン、作業者のスキル、シフト、原材料の在庫、製品の保管期限など、多数の制約条件を考慮する必要があります。従来は、熟練者が経験と勘を駆使して計画を立案していましたが、属人化が課題となっていました。また、1つの工場で最大16兆通りの組み合わせがあるため、手作業では最適解を見つけることが非常に困難でした。
技術的なアプローチ：
- 数理最適化：制約条件を満たしながら最適な計画を導出
- 機械学習：過去の計画データから熟練者のノウハウを学習
- MLCP技術：両技術を組み合わせ、高速かつ高精度な最適化を実現
- 自動立案：日別・ライン別の生産計画と要員計画を自動生成
新システムでは、熟練者が制約条件を考慮しながら立案している計画作業をAIで再現しています。これにより、熟練者以外の従業員もフレキシブルな生産計画・要員配置を作成できるようになり、労働時間の低減や休暇取得の向上など「働き方改革」の一助となることが期待されます。
導入効果：
- 計画立案時間の短縮：従来の10分の1の時間で立案可能
- 属人化の解消：熟練者以外でも高品質な計画を立案可能
- 働き方改革：労働時間削減、休暇取得向上
- 生産性向上：最適な生産計画により、ライン稼働率が向上
ニチレイフーズは今後、本システムを国内11工場と海外工場へ順次展開していく計画です。AI技術の活用により、食品製造業の生産性向上と働き方改革の両立を目指しています。
3. IoT・AI生産管理に活用した事例
この章では、IoTとAIを活用して生産管理を効率化し、ペーパーレス化と業務改善を実現した中小製造業の事例を紹介します。製造実行システム・見える化・タブレット活用により、従来は紙ベースで行っていた生産管理業務をデジタル化し、リアルタイムな進捗管理と納期遵守を実現しています。特に従業員数名規模の小規模事業者でも、IT導入補助金を活用することでIoT・AI導入が可能になっています。
事例: オシタニプレス工業所がIoT・AI導入で月間6,000枚の紙書類削減を実現した事例
出典：
MISUMI「自社と共に成長…従業員8人の町工場に導入したIoTとAIが起こした変化とは？」
| 企業名 | オシタニプレス工業所 |
|---|---|
| 導入システム | 製造実行システム「Tranzac MES」（IoT・タブレット活用） |
| 導入時期・規模 | 2018年導入、従業員8名の小規模町工場 |
| 導入前の課題 | 事務所と工場が階段で分断され進捗把握困難、月間6,000枚の紙書類消費、納期遅れの発生 |
| 導入後の効果 | 月間6,000枚の紙書類削減、納期遅れ解消、現場の負荷軽減、20代〜60代全員がタブレット活用 |
大阪府堺市に所在するオシタニプレス工業所は、空調機器部品の精密板金・プレス加工を行う従業員8名の小規模町工場です。事務所が2階、工場が1階にあり建物の構造上、事務所から現場が全く見えず、進捗状況の把握が困難という課題を抱えていました。また、毎月約6,000枚の紙書類を消費し、紙ベースでの生産管理により納期遅れが発生していました。
システムの特徴と効果：
- Tranzac株式会社の製造実行システム「Tranzac MES」を導入
- IT導入補助金（サービス等生産性向上IT導入支援事業）を活用
- タブレット端末による現場での実績入力と進捗管理
- 紙書類のデータ化により、情報共有とリアルタイム把握を実現
- 月間6,000枚の紙書類削減を達成
- 納期遅れを解消し、顧客満足度向上
- 20代の新人から60代の職人まで、全員がタブレットを活用
オシタニプレス工業所は、従業員8名という小規模ながら、IT導入補助金を活用することでIoTシステムの導入を実現しました。Tranzac社のサポートを受けながら、毎月約6,000枚消費していた紙の書類をデータ化し、タブレットやパソコンで共有して「見える化」することを目標にシステムを構築しました。
導入プロセスと工夫：
- 1. 補助金活用：IT導入補助金により、初期投資負担を軽減
- 2. ベンダーサポート：Tranzac社の継続的な支援により、スムーズな導入
- 3. 現場教育：60代の職人も含め、全員がタブレット操作を習得
- 4. 段階的導入：まず基本機能から開始し、徐々に活用範囲を拡大
- 5. データ共有：事務所と工場間でリアルタイムに情報を共有
導入の成功要因は、経営者の強い意志と現場の協力にあります。「自社と共に成長するシステム」として、従業員全員が積極的に活用する体制を構築しました。特に、60代のベテラン職人もタブレットを使いこなすようになり、デジタル化への抵抗感を克服したことが大きな成果です。
導入効果：
- ペーパーレス化：月間6,000枚の紙書類削減、コスト削減と環境負荷軽減
- 納期遵守：進捗のリアルタイム把握により、納期遅れを解消
- 業務効率化：事務作業の時間短縮、現場の負荷軽減
- 世代を超えた活用：20代〜60代まで全員がIoTツールを活用
- 顧客満足度向上：納期遵守により、顧客からの信頼が向上
オシタニプレス工業所の事例は、従業員8名の小規模事業者でも、適切な支援と補助金活用により、IoT・AIシステム導入が可能であることを示しています。中小製造業のDX推進において、非常に参考になる事例です。
4. 成功に向けた推奨アプローチ
中小製造業でのAI導入を成功させるためには、以下のアプローチが効果的です：
- スモールスタート：外観検査1ラインや需要予測1製品など、小規模なパイロットプロジェクトから開始し、成果を確認してから拡大
- 補助金・助成金の活用：ものづくり補助金、IT導入補助金、自治体のAI支援事業などを積極的に活用
- ノーコードツールの検討：プログラミング不要のAIツール（UMWELT等）を活用し、社内で運用可能な体制を構築
- データ整備の優先：AIは良質なデータがあって初めて効果を発揮。まずは既存データの整理と蓄積から着手
- 現場との協働：AIは現場の業務を奪うものではなく、支援するツール。現場スタッフの理解と協力が成功の鍵
- 専門パートナーとの連携：自社だけで完結させようとせず、AI導入実績のある専門企業と協業
- 継続的な改善：AI導入は一度で完結せず、PDCAサイクルで精度と効果を継続的に向上
これらのアプローチを適切に実践することで、AI技術は中小製造業において競争優位性の源泉となり、人手不足解消と生産性向上の両立を実現できます。
5. 中小製造業のAI・IoT導入における注意点
中小製造業でAIを導入する際は、技術的な側面だけでなく、投資対効果、データ管理、組織文化など多面的な検討が必要です。本章では、実際の導入事例から得られた教訓と、成功に向けた重要な注意点を解説します。
初期投資と運用コスト
AI導入には初期投資だけでなく、継続的なライセンス費用、システム保守、データ管理のコストが発生します。中小製造業は限られた予算の中で最大の効果を得る必要があるため、ROI（投資対効果）を正確に測定し、段階的な導入でリスクを最小化することが重要です。
- 明確なKPI設定（不良品削減率、検査時間短縮率、在庫削減額など）
- 3〜5年の長期視点でのコスト試算
- 補助金・助成金の積極活用
- クラウド型サービスによるイニシャルコスト削減
データ品質と量の確保
AIの精度は学習データの品質と量に大きく依存します。不良品画像100枚の収集、設備データの継続的な蓄積など、質の高いデータを十分な量確保することが成功の前提条件です。
- データ収集の仕組み構築（自動記録、標準化されたフォーマット）
- データクレンジング（ノイズ除去、欠損値処理）
- 学習用と検証用のデータ分割
- 継続的なデータ更新による精度維持
現場の理解と協力
AI導入の成否は、現場スタッフの理解と積極的な活用姿勢に大きく左右されます。「AIに仕事を奪われる」という不安を解消し、「AIは業務を支援するツール」という認識を組織全体で共有することが重要です。
- 導入前の説明会と勉強会の実施
- 現場の声を反映したシステム設計
- AIで削減した時間を高付加価値業務に充てることの明示
- 成功事例の共有と表彰制度
技術的制約の理解
AIは万能ではありません。照明条件、欠陥の種類、データの偏りなどにより、精度が変動することを理解し、適切な期待値を設定することが重要です。
- AIの得意分野と不得意分野の見極め
- 環境条件（照明、温度等）の標準化
- 人間による最終確認の仕組み
- 継続的な精度モニタリング
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