はじめに：製造業のAI革命、実践段階へ
2025年7月、人工知能（AI）技術は「実験段階」から「実践段階」へと明確にシフトしています。特に製造業では、単なる流行語ではなく実質的な価値を生み出すアプリケーションが次々と登場し、スマートファクトリーの実現に向けた動きが加速しています。本稿では、2025年7月20日から26日までの世界のAI関連ニュースを基に、製造業において応用できる最新の技術動向と実践事例を解説します。
特に注目すべきは、エージェント型AI、デジタルツイン技術、製造特化型の大規模言語モデル、コラボレーティブロボットの進化、そして予測型メンテナンスと品質管理の高度化です。これらの技術は、製造現場の人材不足解消、品質向上、コスト最適化、サプライチェーン強靭化といった製造業の喫緊の課題に直接応える形で進化しています。
1. 製造業におけるAI導入の現状と課題：日本の実態
キャディ株式会社が2025年7月に発表した調査によると、日本の製造業が直面している最大の課題は「人材不足・技能継承問題」（46.9%）で、次いで「原材料・エネルギーコスト高騰」（28.2%）、「生産設備の老朽化・投資不足」（19.8%）となっています。これらの課題に対応するためにAI活用への関心は高まっているものの、実際の導入状況は期待に追いついていません。
【AI導入状況：遅れる日本】
調査によれば、AIを「本番環境で既に活用中」と答えた企業は全体の約10%にとどまり、「全く検討していない」（16.0%）と「検討中だが未定」（19.4%）を合わせると全体の35.4%に達します。また、同時期に発表されたキーウォーカーの調査でも、AIを「全社的に導入、運用している」企業は10.6%、「一部の業務領域で導入している」企業が26.3%となっており、合計で36.9%にとどまっています。
さらに、AI導入の最大の障壁は「AI人材・スキル不足」（27.3%）であり、これは2位の「AIにいれるためのデータ収集・整備不足」（13.9%）の倍近い数値です。AI人材育成の課題としては、「現場業務との両立が難しい」（35.6%）、「教える人がいない」（35.4%）、「教育に時間、コストをかけられない」（29.6%）が上位を占めています。
これらの課題に対して、製造業がAIツールを導入する際に重視するポイントは、「導入、運用後のサポート体制」「操作のしやすさ、UI」「導入、運用コストの妥当性」（各38.4%）となっており、「教育コストの低さ」（27.5%）、「業種との親和性、業種特化性」（27.2%）も重視されています。
「製造業でのAI活用は現場理解が欠かせないため、AI人材育成の難易度が高くなっていると言えます。自社の経験やデータをAIと組み合わせることを重視する企業が4割に達し、”自社の知”を活かせるかがAI活用の鍵となっています」（キャディ株式会社調査より）
2. AI活用の有望領域：予測型メンテナンスと品質管理の進化
製造業においてAI活用が最も進んでいる、あるいは導入が検討されている領域は「生産計画・需要予測」（55.2%）、「品質検査・異常検知」（48.1%）、「設備保全・稼働率最適化」（41.0%）です。これらの分野で、実際にどのような活用が進んでいるのでしょうか。
2-1. AIによる視覚的品質管理の進化
Siemensの記事（2025年7月）によれば、AIを活用した画像処理システムは、製造業における品質検査を革新しています。例えば、Inspektoというソリューションは、AIや画像処理の専門知識がなくても、わずか1時間以内に使用できるようになり、「良品」に分類された約20のサンプル画像だけで正確な結果を提供します。
中堅企業のMTConnectivity Power2pcbは、このInspektoを使用してコネクタの検査を行い、微細な偏差や僅かに曲がった接点を識別しています。このAIベースのシステムを生産ラインに統合することで、継続的な品質保証を実現し、信頼性を向上させ、納期を短縮しています。
2-2. 予測型メンテナンスの実用化
AIは予測型メンテナンスも革新しています。固定された保守間隔や手動分析に依存する代わりに、AIは機械データの継続的な監視を使用して、早期の摩耗の兆候を検出し、保守アクションを提案します。SiemensのSenseye予測型メンテナンスソリューションは、温度、振動、トルクデータの偏差を識別して、早期警告と推奨事項を提供します。
例えば、パルプと木材製品のメーカーであるMercer Celgarは、この技術を使用して機械をリアルタイムで監視しています。複数の生産ラインからのデータは、製造プロセスの全体像を提供し、ダウンタイムを大幅に削減する中央プラットフォームに統合されています。
2-3. 製造特化型AI：MaVilaの登場
米国国立科学財団（NSF）の支援を受けて、カリフォルニア州立大学ノースリッジのAutonomy Research Center for STEAHMが開発したMaVila（Manufacturing, Vision and Language）は、画像分析と自然言語処理を組み合わせ、製造業者が問題を検出し、改善を提案し、機械とリアルタイムでコミュニケーションするのを支援する知的アシスタントです。
MaVilaの特徴は、インターネット上の情報などの外部データに依存せず、最初から製造特有の知識で訓練されていることです。工場設定からの視覚的および言語ベースのデータから直接学習し、部品を「見て」「話す」ことができ、欠陥を分析し、修正を提案し、さらには機械と通信して自動調整を行うことができます。
MaVilaは、典型的なAIシステムよりもはるかに少ないデータで訓練され、データが限られているか収集コストが高い製造業では大きなアドバンテージとなっています。そのため、高価なAIツールや必要な専門知識を持つことのできない中小企業でもアクセス可能なソリューションとなっています。
3. デジタルツインとコボット：製造現場の次世代技術
3-1. AIパワードのデジタルツインが進化
SPグローバルの自動車業界レポート（2025年7月）によると、工場や車両システム全体で、AIはシナリオのラピッドテストを可能にしています。R&Dパイプラインにデジタルツインを追加することで、早期段階での検証が可能になり、データレイヤード型フィードバックループがダウンタイムと開発コストを削減します。
デジタルツインは、物理的な資産やプロセスの仮想レプリカを提供し、企業が新しいシステムやワークフローを実装する前に、仮想環境でシミュレーションしテストする貴重な「サンドボックス」を提供します。この機能は、相互作用とプロセスを微調整して、シームレスな統合と最大出力を確保するために、人間とロボットのコラボレーションを最適化するのに特に重要です。
3-2. コラボレーティブロボット（コボット）と人間の新たな関係
国際ロボット連盟（IFR）によると、2023年の世界の産業用ロボットの稼働台数は420万台に達し、その中でコボットが相当なシェアを占めています。また、世界のコラボレーティブロボット（コボット）販売市場は、2024年の10億2,000万ドルから2031年には21億9,900万ドルに達すると予測されており、2025年から2031年の予測期間中に11.8%の年間複合成長率で成長すると見込まれています。
コボットの最も重要な利点の1つは、繰り返し作業、危険な作業、または肉体的に要求される作業を人間の作業者から解放することです。これにより、人間の労働力は、批判的思考、問題解決、創造性など、機械が複製できない独自の人間の属性を必要とする、より価値の高い活動に集中できるようになります。
例えば、Amazon.comの施設では、ロボットの数がほぼ人間の労働者の数に近づいていますが、これは自動化が重労働を処理する一方で、人間の創意工夫がより複雑な課題に集中するという戦略的シフトを示しています。この統合的なアプローチは、生産性、柔軟性、安全性の顕著な向上をもたらすだけでなく、最先端の技術と熟練した適応可能な人間の労働力との間の真に相乗的な関係を育みます。
4. エージェント型AI：製造業の次世代インテリジェンス
2025年7月の製薬製造業界レポートによると、エージェント型AIは次世代のAIアプローチであり、データの洞察と自律的または半自律的な実行を組み合わせています。エージェント型AIは、データを解釈し、決定を下し、人間の介入を待たずに自動的に行動する特殊なエージェントのスイートを使用します。
これらのAIエージェントは、目標を理解し、コンテキストを解釈し、複雑なデジタルシステム全体で特定のタスクを実行します。リアルタイムで分析、決定、行動する能力は、ラボや製造における最も差し迫った運用上の課題を解決するのにエージェント型AIを特に適しています。
【エージェント型AIの製造業における主な応用】
- ラボ運用: 設備障害を予測するデータ監視、自動介入スケジューリング、ダウンタイムとコストの削減
- インテリジェントスケジューリング: スループットを最適化し、アイドル時間を削減するためにタスクを動的に割り当てる
- リソース最適化: 設備と人員の効率的な使用を確保し、ラボの生産性を向上
- 新製品導入（NPI）: 開発データを分析してトランスファーを合理化し、より速く、一貫性のある製品リリースを確保
- サプライチェーンレジリエンス: 物流、在庫、スケジュールを継続的に監視し、不足や遅延が検出された場合、注文の調整、配送のルート変更、生産計画の更新を行う
シュナイダーエレクトリックのグレゴリー・ティンク氏は、AIエージェントが同社のサプライチェーンの復元力を高める上で重要な役割を果たしていると述べています。「業界として、オペレーターの頭の中にあるものと彼らの20年の経験を取り、その経験をアルゴリズムに組み込むことができる必要があります。こうして作成するエージェントが専門家となり、サプライチェーン、工場の床面、行われている決定を導くのを支援します」
5. サプライチェーンのAI活用：「ジャスト・イン・タイム」から「ジャスト・イン・ケース」へ
世界的なサプライチェーンの混乱が続く中、製造業はAIを活用して復元力のあるサプライチェーンを構築しています。米国の小売最大手ウォルマートは7月17日、米国内で実証してきた人工知能（AI）や自動化技術を駆使して、グローバルサプライチェーンを再構築すると発表しました。
5-1. 「自己修復型在庫管理」の登場
ウォルマートのメキシコシティでは、陳列棚をより有効に活用するために「自己修復型在庫管理（Self-Healing Inventory）」と呼ばれるシステムを導入しています。このシステムは在庫レベルの不均衡を検知し、問題が店舗で表面化する前に、製品を最も必要とする場所へ自動的に再配分する仕組みになっています。
またコスタリカの物流拠点では、パイナップルや緑黄色野菜、根菜などの生鮮野菜が夜明け前に発送され、予測型倉庫管理と輸送管理システムが最適な配送ルートを計画し、従業員が早朝に到着するまでに店舗の需要に合わせて注文を調整します。これにより、鮮度の高い食品がいち早く店頭に並び、従業員の手作業の負担軽減にもつながっています。
5-2. レジリエンス志向のサプライチェーン戦略
シュナイダーエレクトリックのグレゴリー・ティンク氏によれば、COVID-19以前、同社はサプライチェーンを安定したものとみなしていました。「私たちはその可用性を当然のものと考えていました」とティンク氏は述べています。しかし、パンデミックやその他の混乱が発生したとき、シュナイダーエレクトリックは経済的に最も製品を作ることができる場所を優先するのではなく、レジリエンスに焦点を当てるよう戦略をシフトしなければなりませんでした。
「もし製品を作るために部品をタイムリーに手に入れることができなければ、それは私たちが作る製品に影響し、それがお客様に影響することから本当に推進されてきました」とティンク氏は付け加えました。このような背景から、予測型分析の重要性が増しており、IoTデバイスからのリアルタイムデータに裏付けられた予測分析により、機器が修理を必要とするタイミングなどの混乱を予測できるようになっています。
「単なるジャスト・イン・タイム製造ではありません。むしろ、何かが起こった場合に備えた『ジャスト・イン・ケース』思考です。どうすればより回復力があり、より持続可能で、より効果的になれるでしょうか？」（シュナイダーエレクトリック、グレゴリー・ティンク氏）
6. AI市場動向と政策環境
製造業におけるAI市場は急速に成長しています。MarketsandMarketsのレポートによると、米国における製造業のAI市場は、2023年の9.2億ドルから2028年には60.8億ドルに達すると予測されており、2023年から2028年の間に46.0％のCAGRで成長すると見込まれています。
この成長の背景には、製造工場での産業用ロボットの急速な採用があり、これらは機械学習アルゴリズムのトレーニングに使用される大量のデータを生成し、ロボットの能力を向上させています。さらに、米国は産業用モノのインターネット（IIoT）の採用でリードしており、これはコンピュータービジョンやコンテキスト認識コンピューティング技術とともに、よりスマートで効率的な製造プロセスを促進しています。
6-1. 世界的なAI政策環境：米国の動向
2025年7月23日、米国のトランプ政権は人工知能（AI）分野の競争力強化に向けた「AI行動計画」を発表しました。この計画は、国内のAI開発を加速し、重要なインフラを近代化し、イノベーションを促進し、経済成長を促進し、特に中国からの地政学的脅威に対抗するための輸出管理、外交的関与、国家安全保障措置の組み合わせを通じて地政学的脅威に対抗することを目的としています。
製造業にとって特に重要な点は、AI研究への投資増加、規制障壁の撤廃、オープンソースやオープンウェイトモデルの促進などを通じて、AIの研究とイノベーションを強化する方針です。さらに、セクター間でのAI採用を加速するためのパイロットプログラム、官民パートナーシップ、連邦インセンティブを実施する計画も含まれています。
6-2. アジアでのAI展開：WAIC 2025
一方、中国では第8回世界人工知能大会（World Artificial Intelligence Conference、WAIC 2025）が2025年7月26日から28日まで上海で開催されました。「AI時代におけるグローバルな連帯（Global Solidarity in the AI Era）」をテーマとする本大会には、国内外から800を超える出展者が参加し、3000以上の展示が行われました。
特に産業応用ホールでは、インテリジェント・ドライビング、スマートシティー、フィンテック、新産業化などの主要分野におけるAIを活用した統合に焦点が当てられました。また「WAIC City Walk」スマート体験ループでは、ドローン通勤や低空経済といった新技術が日常生活サービス、都市交通、産業エコシステムなど様々なシナリオに適用できることが実証されました。
中国AI産業の主要拠点である上海は、2025年第1四半期のAI産業規模が1180億元を超え、人材プールは全国の3分の1を占めると報告されています。こうした大規模な展示会は、製造技術のグローバルな動向を把握する上で重要な機会となっています。
7. まとめ：製造業のAI導入へのロードマップ
製造業におけるAI技術は2025年、実験段階から実践段階へと明確に移行しています。日本の製造業では、人材不足・技能継承問題に対応するためにAIへの関心は高まっているものの、実際の導入率は依然として低く、AI人材不足が最大の障壁となっています。
一方で、世界的には予測型メンテナンス、視覚的品質管理、デジタルツイン、コラボレーティブロボットなどの技術が急速に進化し、製造現場に実装されつつあります。特に注目すべきは、エージェント型AIの台頭と、サプライチェーンのレジリエンス強化に向けた「ジャスト・イン・ケース」思考への転換です。
製造業がAI導入を進める上で考慮すべきポイントは以下の通りです：
【製造業AI導入のためのアクションプラン】
- 自社データの整理と資産化: AIの効果を最大化するには、自社の経験やノウハウをデータ化し、AI学習のための基盤を整備することが不可欠です。
- 段階的な導入アプローチ: まずは品質検査や需要予測など、ROIが見えやすい領域から着手し、成功体験を積み重ねることが重要です。
- 人材育成と外部サポートの活用: AI人材の内製化と並行して、外部の教育プログラムやサポートサービスを活用して導入障壁を下げることを検討しましょう。
- 操作性とサポート体制の重視: AIツール選定の際は、技術的先進性だけでなく、操作性のよさや導入後のサポート体制も重視するべきです。
- 製造特化型AIの活用: MaVilaのような製造業に特化したAIツールは、汎用AIに比べて少ないデータでも効果を発揮できる可能性があります。
製造業におけるAI活用は、単なる業務効率化のツールではなく、競争優位性を確立するための戦略的アセットとなりつつあります。2025年後半以降も、エージェント型AIや製造特化型モデルの進化により、より高度な自律性と判断能力を持つAIシステムが製造現場に浸透していくことが予想されます。
各企業は自社の課題を明確にし、適切な技術を選択して段階的に導入を進めることで、AIがもたらす恩恵を最大限に享受することができるでしょう。
【出典リスト】
1. SPグローバル (2025年7月). 「自動車産業におけるAI：トレンド、ベネフィット、ユースケース」, https://www.spglobal.com/automotive-insights/en/blogs/2025/07/ai-in-automotive-industry
2. Industry Today (2025年7月22日). 「AI、デジタルツイン、コボットが産業変革を推進」, https://industrytoday.com/ai-digital-twins-cobots-drive-industrial-change/
3. 米国国立科学財団 (2025年7月). 「新しいAIモデルが米国製造業に革命をもたらす可能性」, https://www.nsf.gov/news/new-ai-model-could-revolutionize-us-manufacturing
4. キャディ株式会社 (2025年7月). 「製造業×AI 課題と展望調査 2025」, https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000151.000039886.html
5. PYMNTS.com (2025年7月22日). 「シュナイダーエレクトリックのAIパワードサプライチェーンの内部」, https://www.pymnts.com/artificial-intelligence-2/2025/from-just-in-time-to-just-in-case-inside-schneider-electrics-ai-powered-supply-chain/
6. Automation.com (2025年7月2日). 「人工知能がいかに製造業を変革しているか」, https://www.automation.com/en-us/articles/july-2025/how-ai-transforming-manufacturing
7. 47NEWS (2025年7月24日). 「WAIC 2025が上海で開催へ、中国のテクノロジーリーダーシップを示す」, https://www.47news.jp/12915025.html
8. ITmedia monoist (2025年7月25日). 「製造業におけるAI人材育成の課題は「業務との両立」と「教育コスト」」, https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2507/25/news031.html
9. JETRO ビジネス短信 (2025年7月). 「米ウォルマート、AIと自動化技術でグローバルサプライチェーン再構築」, https://www.jetro.go.jp/biznews/2025/07/c489e63208beafc6.html
10. Pharmaceutical Manufacturer (2025年7月15日). 「エージェント型AIのライフサイエンス製造における役割」, https://pharmaceuticalmanufacturer.media/pharmaceutical-industry-insights/digital-health-in-pharma/agentic-ais-role-in-life-science-manufacturing/
11. Globe Newswire (2025年7月9日). 「米国におけるAIパワード製造業は2028年に60.8億ドル市場へ」, https://www.globenewswire.com/news-release/2025/07/09/3112548/0/en/AI-Powered-Manufacturing-in-the-U-S-Set-for-6-08-Billion-Market-by-2028.html
12. Data Protection Report (2025年7月). 「ホワイトハウス、人工知能におけるAIアクションプランを発表」, https://www.dataprotectionreport.com/2025/07/white-house-unveils-ai-action-plan-in-artificial-intelligence/
