製造業の現場では、人手不足や属人化した業務、老朽化した設備管理など、さまざまな課題が山積しています。経済産業省の「2020年版ものづくり白書」によれば、製造業における生産プロセスのデータ収集をおこなう企業の割合は58.0%から51.0%へと低下しました。さらに部門間のデータ共有を実施する企業も15.8%から8.4%へと半減しており、デジタル活用の遅れが深刻化しています。
こうした状況を打開する手段として、DX（デジタルトランスフォーメーション）やAIの導入が注目されています。しかし、自社と近い規模や業種の成功事例が見つからず、導入のイメージが湧かないという声も少なくありません。
本記事では、実際に成果を上げている製造業のDX・AI活用事例を10社分紹介し、導入の流れや成功のポイントまで解説します。自社のDX推進に活かせるヒントを見つけてみてください。
業界ごとの現場DX事例を集めた資料は以下からダウンロード可能です。「設備の保全活動はお金に変わる」と答えた素材加工会社様や毎月3,000枚以上の帳票がゼロにした企業まで。貴社の参考になる事例もが多数あると思いますので、是非ご覧ください。
目次- 製造業におけるDX化やAI活用事例10選
- 1.出荷前の判定ツールをデジタル化して点検精度が向上（フジフーズ株式会社）
- 2.ウェアラブルカメラによる遠隔検査の実現（株式会社竹中工務店）
- 3.リアルタイムのデータ監視で欠陥ゼロを実現（オムロン株式会社）
- 4.DXツールを導入して150台の設備記録をまとめて管理（株式会社東芝）
- 5.AIを活用して出荷量を予測（日本通運株式会社）
- 6.生産計画の立案業務をAIシステムにより自動化（株式会社ニチレイフーズ）
- 7.HACCP対応で複雑化した品質管理をデジタル化して75%の作業時間削減（群馬ミート株式会社）
- 8.デジタルメニューや配膳ロボットの導入で注文を効率化（すかいらーくグループ）
- 9.AIによる献立提案や栄養指導サービスの開発（味の素株式会社）
- 10.新入社員教育を動画マニュアルにして工数削減と業務の標準化を実現（栄光堂ファクトリー株式会社）
- 製造業DXやAIを取り入れるための流れ5ステップ
- 1.目的と課題をはっきりさせる
- 2.責任者や担当者を決める
- 3.データ収集で現状を見える化する
- 4.現場に導入して小さく試す
- 5.マニュアル整備や教育で標準化を図る
- 製造業の事例を確認して小さく始めよう！
製造業におけるDX化やAI活用事例10選
製造業の現場で実際にDXやAIを活用し、業務改善に成功した事例を10社紹介します。自社の状況と照らし合わせながら、参考にしてみてください。
1.出荷前の判定ツールをデジタル化して点検精度が向上（フジフーズ株式会社）
フジフーズ株式会社は、全国14工場で日産200万食の惣菜を製造している食品メーカーです。同社では点検作業の記録が紙帳票に依存しており、リアルタイムでの実施状況の確認ができていませんでした。
熟練度によって判断にばらつきが生じ、刃こぼれの安全範囲の判定などで非効率な「全てやり直し」という判断に至るケースも発生しています。
また、全従業員の約20%を占める外国人従業員への教育も、紙のマニュアルでは写真がなく点検箇所が伝わりにくいという問題を抱えていました。
そこで、フジフーズでは「カミナシ レポート」を出荷前の判定ツールとして導入し、始業終業点検やサニテーション、ラインリセットの点検項目をデジタル化しました。
写真付きかつ多言語対応のひな形を現場主導で作成し、設備にQRコードを貼り付けてタブレットから記録できる仕組みを構築しています。
その結果、月間約400〜600枚の紙帳票を削減し、チェック時間やファイリング業務のコストも大幅に減少しました。熟練度による判断のばらつきが解消され、導入後は大きな事故ゼロを達成しています。
参考：紙と感覚からの脱却！DXで築く「客観的品質」と「人が育つ現場」
筆者の現場でも、以前は1日あたり約30枚の紙帳票を使って点検記録をおこなっていました。月末にファイリングするだけで2〜3時間かかり、過去の記録を探すのにさらに1時間以上を費やすこともあります。
紙の記録では転記ミスも月に数件は発生しており、デジタル化の必要性を痛感していました。そのため、フジフーズ様の事例は、共感できる点が多数あり、自身の職場でも取り入れられたら良いと思いました。
2.ウェアラブルカメラによる遠隔検査の実現（株式会社竹中工務店）
株式会社竹中工務店は、大規模建築プロジェクトを手がける総合建設会社です。建設現場とオフィス間の情報共有に時間がかかり、複雑な施工の納まりや手順確認が困難でした。
既存建物の改修時には図面が残っていないケースもあり、精度の高い設計提案が難しいという課題も抱えています。
同社ではBIM（Building Information Modeling）を活用した情報のビジュアル化に加え、VR・MR技術による完成イメージの共有を実現しました。
さらに、ウェアラブルカメラによるリモート検査を導入し、遠隔地からの品質確認を可能にしています。3Dスキャナーで既存建物の点群データを取得してBIMモデル化する仕組みも構築しました。
既存図面がない場合の現地調査にかかる時間が大幅に短縮され、手戻りのない工事計画が立てられるようになっています。意思決定のスピードも向上し、複数拠点間での品質確認が効率化されました。
参考：実践事例 〜 BIM・先端デジタル技術｜株式会社竹中工務店
3.リアルタイムのデータ監視で欠陥ゼロを実現（オムロン株式会社）
オムロン オートモーティブエレクトロニクス イタリア（A.E.I.）は、車載用リレーやモジュールを製造するオムロンの欧州拠点です。
パワーリレーの生産ラインでは品質検査工程での欠陥品流出リスクが存在しており、人的ミスによる品質判断のばらつきも発生していました。製造データを十分に活用できていない状態が続いていたことも大きな課題です。
オムロンでは、現場データ活用サービス「i-BELT」とAIコントローラ（NYシリーズ）を工程に組み込み、リアルタイム分析に基づく品質管理モデルを構築しました。
製造過程のデータを保存し、部品ごとの生産履歴を管理するトレーサビリティの仕組みも確立しています。品質検査工程で100%のクオリティーゲートを達成し、リレーの欠陥ゼロを実現しました。エネルギー消費の削減や廃棄部品の削減にもつながり、製造全体の効率が向上しています。
参考：リアルタイムのデータ監視で、リレーの欠陥ゼロを実現「オムロン」
筆者の現場でも、品質検査は長年ベテランの目視判断に頼っていました。1ラインあたり1日約500個の製品を検査する中で、月に2〜3件は見落としが発生し、後工程での手直しに1件あたり約40分を費やしていた経験があります。
データに基づく判定の仕組みがあれば防げたケースがほとんどです。オムロン株式会社様のように、リアルタイム分析で品質判断を仕組み化できれば、ベテラン依存から抜け出しながら検査精度の向上も進められると感じました。
4.DXツールを導入して150台の設備記録をまとめて管理（株式会社東芝）
株式会社東芝の府中事業所スイッチギヤ部は、エネルギーや社会インフラ事業の設備を製造する部門です。設備の停止が発生すると、特定の設備でしか加工できない製品があるため、1回の故障で1ヶ月単位の製造停止につながるリスクを抱えていました。
過去には半年から1年にわたって停止した設備もあります。メンテナンス履歴が紙やExcelに分散しており、担当者の異動時に情報が引き継がれないことも大きな問題でした。
東芝では「カミナシ 設備保全」を導入し、約150台の大型製造設備すべてにQRコードを貼り付けて設備マスタを登録しました。社用スマートフォンやiPadで現場から即時に記録できる環境を構築し、部門内に「業務変革チーム」を設置してDX推進体制を整えています。
約150台の設備情報がデジタルで一元管理できる状態を実現し、部内のデジタル化への意識も高まりました。今後は故障から復旧までのダウンタイムの最小化と、TPM（Total Productive Maintenance）の本格運用を目指しています。
参考：東芝が実践する、紙とExcelから脱却する設備保全DX
設備管理の属人化は多くの製造現場で共通する悩みです。筆者が所属する工場でも約80台の設備を管理していますが、以前はベテラン担当者1人の記憶に頼る場面が多く、その担当者が異動した際に過去の故障パターンや修理履歴がわからなくなり、同じ故障の対応に通常の2倍以上の時間がかかったことがあります。
株式会社東芝様の取り組みは、設備保全の属人化に悩む製造現場にとって、非常に参考になります。
5.AIを活用して出荷量を予測（日本通運株式会社）
日本通運株式会社は、NXグループの中核企業として物流サービスを展開しています。在庫管理において長年の経験と勘に頼った属人的な判断が中心となっており、正確性や効率性に課題がありました。
売れ残りによる過剰在庫と品切れによる販売機会損失の両方を防ぐ必要があるものの、従来の方法では最適な発注数量の算出が難しい状況です。
同社ではD2C（Direct to Consumer）向けの物流Webアプリ「DCX」に、AIを活用した出荷予測サービスを新規リリースしました。
蓄積された過去の出荷データをもとに、AIがアイテムごとの月別出荷数量を短時間で予測します。最大3ヶ月先までの出荷数量を上限から下限まで3パターンで提示でき、セールやキャンペーンなどの例外値を除外する機能も実装されています。
属人的な判断からデータに基づく発注判断への転換が進み、過剰在庫と機会損失の抑制が期待されています。
参考：日本通運、物流Webアプリ「DCX」で、AIを活用した出荷予測サービスを開始
6.生産計画の立案業務をAIシステムにより自動化（株式会社ニチレイフーズ）
株式会社ニチレイフーズは、冷凍食品や包装氷の製造を手がける食品メーカーです。生産計画の立案はベテラン担当者の経験と勘に依存しており、複雑な制約条件を考慮しながらの判断は自動化が極めて困難とされていました。特に包装氷事業では季節による需要変動が激しく、手作業での高精度な需要予測と最適な生産・輸送・在庫計画の立案はほぼ不可能な状態です。
ニチレイフーズでは日立製作所と連携し、「Hitachi AI Technology／計画最適化サービス」を導入しました。熟練の計画担当者へのヒアリングを通じて思考プロセスや制約条件を文書化し、40以上の複雑な制約条件を反映した数理最適化技術と機械学習を組み合わせたシステムを構築しています。
生産計画の立案時間は従来の10分の1に短縮され、計画業務の工数は約70%削減されました。包装氷事業では約200万通り、全体では最大16兆通りの組み合わせからAIが最適解を導き出します。2020年の運用開始後、2024年までに6工場へ展開が進んでいます。
参考：AI活用で生産計画を自動立案！ 生産性向上と働き方改革をめざす｜株式会社ニチレイフーズ
筆者の工場でも生産計画は毎週ベテラン2名が丸1日かけて作成しています。繁忙期には計画の修正だけで週に10時間以上を費やすこともあり、計画精度の限界が在庫の偏りや欠品につながるケースも年に数回は発生しています。
株式会社ニチレイフーズ様の事例は、ベテランの暗黙知をAIに転写するアプローチとして説得力があり、自社の生産計画立案にも応用したい仕組みです。
7.HACCP対応で複雑化した品質管理をデジタル化して75%の作業時間削減（群馬ミート株式会社）
群馬ミート株式会社は、食肉の卸や加工、販売を手がける1952年創業の食品メーカーです。県内のスーパーやチェーンストアへの販売、飲食企業への原料肉卸売、顧客向けのメニュー開発まで一貫して対応しています。HACCP対応を進めるなかで、衛生チェック項目が細分化や複雑化し、紙のチェックシートでは記入ミスや漏れが頻発する状況でした。
確認用ラベルの発行や仕分け、ファイリングに毎日多くの時間を取られ、品質管理部の作業負荷が限界に近づいていました。製造部から品質管理部へのラベル発行依頼だけで毎日約20分、チェックシートの仕分けやファイリング、Excelへの転記には1日約1時間が消費されていました。
群馬ミートではカミナシ レポートを導入し、確認用ラベルを画像撮影で記録する仕組みと、健康チェックや検品記録、細菌検査などの電子化されたチェックシートを整備しました。一問一答形式のテンプレートで記入漏れを防ぎ、データはExcelに自動でエクスポートされるため、転記作業そのものが不要になっています。
用紙は年間10,000枚以上、ラベルは年間25,000枚以上の削減を達成し、品質管理業務全体で約75%の作業時間削減を実現しました。チェックシート管理にかかっていた1日1時間は10〜15分に短縮され、記入ミスはほぼゼロまで低減しています。HACCP対応の記録精度が上がり、監査対応もデジタルデータで即時に提示できる体制が整いました。
参考：HACCP対応で複雑化した品質管理をカミナシで効率化し、75%の作業時間削減を実現
筆者が過去見学させていただいたとある食品工場でも、HACCPベースの衛生チェック表は1日あたり30種類以上を紙で運用していた時期があり、月末の集計と転記に合計20時間以上を吸い取られていました。
手書きの記入漏れや判読困難な箇所が月に10件以上発生し、監査対応時に証憑として再確認するだけで半日が消えるケースも珍しくありません。HACCPの記録は監査の生命線であり、紙のままでは品質管理の人手不足が解消できないと痛感しています。群馬ミート株式会社様の事例から、HACCP対応のデジタル化が品質と人手不足の両面に効くことがわかります。
8.デジタルメニューや配膳ロボットの導入で注文を効率化（すかいらーくグループ）
すかいらーくグループは、ガストやバーミヤンなどを展開する大手ファミリーレストランチェーンです。デリバリー需要の増加に伴い配送スタッフの確保が難しくなっており、店舗フロアでも人手不足が深刻化していました。顧客の利便性向上と店舗運営の効率化を同時に進める必要があります。
同社ではデジタルメニューブック（セルフオーダー端末）を主要ブランドの約2,500店舗に約10万台展開し、顧客がいつでも自由に注文できる環境を整備しました。2021年11月からは猫型配膳ロボット「BellaBot」の本格導入を開始し、2022年12月までに約2,100店舗へ約3,000台を配置しています。
さらにセルフレジやテーブル会計を約2,400店舗に導入し、動画研修ツールやAIを活用した自動シフト作成も実装しました。IT投資額は2022年12月末時点で60億円に達し、フロア業務の作業時間削減と接客品質の向上を両立しています。
参考：すかいらーくグループのDX推進｜株式会社すかいらーくホールディングス
9.AIによる献立提案や栄養指導サービスの開発（味の素株式会社）
味の素株式会社は、調味料や加工食品を中心とした食品メーカーです。消費者が日々の献立決めに悩むケースは多く、栄養バランスと好みを両立させることは簡単ではありません。
学校給食や病院食などの施設向け献立では、栄養バランスやコスト管理、食材の重複回避など複雑な制約条件をクリアする必要があり、管理栄養士の負担が大きくなっていました。
同社では消費者向けに、独自の栄養プロファイリングシステム（JANPS）と味の好みを学習するAIアルゴリズムを組み合わせた「未来献立」サービスを開発しました。
施設向けにはカイテクノロジーと連携して「AI献立プランナー」を提供し、複雑な制約条件に対応した献立自動立案を支援しています。これらの技術を活用した食品ブランド「Aete（あえて）」も展開し、55品目のメニューを開発しました。
「Aete」ブランドの売上は発売以来着実に成長しており、AIを活用した献立提案サービスの基盤が確立されています。味の素グループ全体では、2030年までに温室効果ガス排出量を年間160万トン削減する目標に向けた食品ロス低減にも貢献しています。
10.新入社員教育を動画マニュアルにして工数削減と業務の標準化を実現（栄光堂ファクトリー株式会社）
栄光堂ファクトリー株式会社は、岐阜県大垣市に本社を構える菓子メーカーです。紙のマニュアルでは複雑な作業手順が伝わりにくく、教育担当者が1日の業務時間の約半分をマンツーマン指導に費やしていました。
指導者によって説明内容にばらつきがあり、業務の標準化が進みません。新入社員も同じ質問を繰り返すことへの心理的な負担を感じており、製造設備の清掃手順が統一されないことで生産ラインが停止するリスクもありました。
栄光堂ファクトリーでは「カミナシ 教育」を導入し、製造設備の組み立て手順や清掃作業の手順を動画マニュアル化しました。スマートフォンで撮影した動画を直感的な編集画面で加工でき、すべての教育コンテンツを一つのシステムで一元管理しています。
教育担当者の指導工数がほぼゼロになり、新入社員が自分のペースで動画を繰り返し確認できる環境が整いました。業務手順の標準化も進み、社内では「この作業も動画にしよう」と自発的にDXを推進する風土が生まれています。
筆者が働く製造現場でも新人教育には毎年苦労しています。4月の入社シーズンには1人の教育担当が3〜4名の新入社員を同時に指導するため、1日8時間のうち約5時間を教育に費やす状態が約2ヶ月間続きます。
通常業務との両立は困難で、教育担当者の残業が月20時間以上増えることもありました。動画マニュアルがあれば、新入社員が自分のタイミングで繰り返し確認でき、教育担当の負担は大幅に軽くなります。
栄光堂ファクトリー株式会社様の事例を見ると、動画マニュアルが新人教育の負担を構造的に減らす手段になることがよく分かり、自社でも動画化の対象範囲を拡げていきたい取り組みです。
製造業DXやAIを取り入れるための流れ5ステップ
事例を参考にDXやAIの導入を検討する際には、段階的に進めることが成功の鍵となります。以下では、製造業の現場でDXやAIを取り入れるための具体的な流れを5つのステップで解説します。
1.目的と課題をはっきりさせる
DXやAIの導入で最初におこなうべきことは、解決したい課題を数値で明確にすることです。「不良率を○%下げる」「段取り時間を○分短縮する」など、具体的な目標を設定しましょう。
課題が現れている工程を特定し、現場の困りごとを直接聞き出すことも欠かせません。経営層が想定している課題と、現場が実際に感じている問題にズレがあるケースは珍しくないためです。現場の声をもとに優先順位を付けることで、効果の高い領域から着手できます。
2.責任者や担当者を決める
DXやAIの推進には、社内外とのやり取りを取りまとめる責任者と担当者の設定が不可欠です。推進体制が曖昧なままでは、プロジェクトが途中で停滞するリスクが高まります。
責任者には経営層と現場の双方と連携できる人材を選び、担当者にはITリテラシーだけでなく現場業務への理解がある人材をアサインすることが効果的です。東芝の事例のように「業務変革チーム」を設置する方法も参考になるでしょう。
3.データ収集で現状を見える化する
DXやAIを機能させるには、正確なデータの収集と整理が前提条件となります。まずは既存の紙やExcel、設備データなどを棚卸しし、「どのデータがどこに、どのような粒度であるか」を把握しましょう。
必要に応じてセンサーやIoTを導入し、不良発生率や停止時間、段取り時間などを自動で取得できる形にすることも検討します。ニチレイフーズの事例では、熟練担当者の思考プロセスまで文書化してデータ化したことが成功の要因となりました。
4.現場に導入して小さく試す
最初から全工程に展開するのではなく、1工程に対して1テーマに絞り、小さい範囲で導入を試みることが重要です。事前に数値でKPIを設定しておくと、導入後の検証がスムーズに進みます。
すかいらーくグループのように大規模な展開を実現している企業も、段階的な導入を経て全店舗への拡大に至っています。小さな成功体験を積み重ねることで、現場の納得感を高めながら展開範囲を広げられるでしょう。
5.マニュアル整備や教育で標準化を図る
効果と技術的な実現性が確認できたテーマは、ロードマップを作成して本格導入へ進めます。マニュアルの整備や従業員教育、ルールの策定をおこない、成功したやり方を他のラインや他工場へ横展開することが定着の鍵です。
栄光堂ファクトリーの事例では、動画マニュアルの導入が社内のDX推進意識を高め、他の業務にも自発的に横展開が広がりました。標準化された手順は属人化の防止にもつながり、持続的な改善サイクルを回す基盤となります。
製造業の事例を確認して小さく始めよう！
本記事では、製造業のDX・AI活用事例を10社紹介し、導入の流れを5つのステップで解説しました。
事例を振り返ると、紙帳票のデジタル化やAIによる予測・最適化、動画マニュアルによる教育改革など、DXの手法は多岐にわたります。共通しているのは、いきなり大規模な改革を目指すのではなく、特定の工程や課題に絞って小さく始めている点です。
ニチレイフーズの生産計画立案時間10分の1への短縮や、フジフーズの月間400〜600枚の紙帳票削減など、具体的な成果は小規模な導入から積み重ねた結果として生まれています。
まずは自社の製造現場で最も課題を感じている工程を一つ選び、本記事で紹介した事例の中から自社に近い取り組みを参考にしてみましょう。小さな成功体験が、全社的なDX推進の確かな第一歩となります。
業界ごとの現場DX事例を集めた資料は以下からダウンロード可能です。「設備の保全活動はお金に変わる」と答えた素材加工会社様や毎月3,000枚以上の帳票がゼロにした企業まで。貴社の参考になる事例もが多数あると思いますので、是非ご覧ください。
