生産管理をAI化するメリットとデメリットを紹介【2025年最新版】

目次
• 生産管理とAIの関係
• 生産管理にAIを導入するメリット
• 生産管理にAIを導入するデメリット
• AI化が期待される生産管理領域
• 生産管理の課題解決にはAI対応の生産管理システムがおすすめ
• まとめ

生産管理とAIの関係

生産管理にAIを導入すると聞いても、すぐにイメージがわかない人が多いと思います。まずはAIの特徴や生産管理における課題を確認しつつ、生産管理とAIの関係についてみていきましょう。

AIは「Artificial Intelligence」の略語で、日本語では「人工知能」を指します。人間は経験から学び自身の行動を改善できますが、AIにも同様に「自己学習能力」が備わっています。これにより、過去のデータから学習し、より最適な方法を見出すことが可能です。

通常の機械は決められたルールに従って行動するだけなのに対し、AIでは運用を継続することによって最適な行動がとれるようになります。

生産管理は昨今、さまざまな課題を抱えています。特に人手不足による納期遅れや材料高によるコスト増、熟練者の減少による不良品率増加などは、企業の生き残りにも影響する大きな課題といえるでしょう。

しかしながら、日本人労働者の数は年々少なくなっており、人材や経験の不足を埋めるのは簡単ではありません。人材を増やすのが容易ではないため、現場ではITツール等を用いて効率化を図る方法を模索しています。

このような生産管理の現場において注目を集めているのがAIです。AIを導入することで、これまで人間にしか不可能だった状況判断やデータ分析が可能になりつつあります。

また、品質検査においてAIが不良品を見つけ取り除いたり、時間のかかる工程を見つけ最適化したりするなど、人間にしか難しいとされてきた業務を代行できるようになってきました。生産管理の複数場面でAIを導入することで、業務短縮や品質向上が期待できます。

生産管理にAIを導入するメリット

生産管理にAIを導入することで、以下のようなメリットが得られます。

・適正な需要予測が可能になる
・人材不足の解消が期待できる
・在庫管理の精度が上昇する

生産現場での悩みの1つが、生産量をどのように調節するか。作りすぎてしまった場合には過剰在庫になり、生産が足りていない場合には売上減少を招きます。これまでは熟練担当者がさまざまなデータをもとに調整を行ってきましたが、それでもズレが生じることがありました。AIを用いることでより正確な需要予測が可能となり、必要な量を適切に生産できます。

製造業では人材の獲得が難しくなっていることから、人間が行う業務の縮小が急務です。AIは、データを基にした需要予測や不用品のチェック、生産ラインの自動制御、施設や機器メンテナンスの補助など、さまざまな業務において人間の業務を代替できます。これにより重要な業務のみに人間を配置できるようになるため、生産性アップや業務効率化が期待できるとともに人材不足の解消が期待できます。

生産管理では、在庫管理の質も重要です。在庫はリアルタイムで変化するため、常に状況を把握し、必要に応じて生産量に変更を加える必要があります。しかしながら人間が在庫管理を行うと、忙しさのあまり状況が把握できなかったり間違った指示を出してしまったりすることがあります。AIが在庫管理を行うことで、最新の情報を常に追跡し、必要な指示を出せるため、在庫管理の精度が上昇します。

生産管理にAIを導入するデメリット

一方で、生産管理にAIを導入する場合、以下のようなデメリットも存在します。

・システム導入にコストがかかる
・使いこなすのにノウハウが必要

AIを生産現場に導入するには、ある程度のコストが必要です。導入内容によるものの、数百万～数千万円かかるのが一般的。昨今では、政府が推し進めるDX施策との関連で補助金や助成金が利用できる場合もありますが、ある程度の金額は企業から負担する必要があります。AI導入によって期待できる成果とコスト負担を比較し、導入すべきかどうかを検討するとよいでしょう。

生産管理のAI化は大きな可能性を秘めている一方で、成功事例についてはまだ多くありません。そのため、どのように導入すればよいのか、本当に成果につながるのかなど、わからないことが多いのが実情。またAIは学習をさせつつ、業務に最適化させていく必要があります。AIの活用に精通した人材が必要な点も、導入を妨げる要因といえます。

AI化が期待される生産管理領域

生産現場にてAI化が期待される領域は以下の通りです。

・生産や調達の計画
・生産ラインの自律制御
・品質管理
・設備メンテナンス

それぞれについて詳しく説明します。

生産や調達の計画領域では、熟練した担当者がさまざまなデータをもとに予測を行い、必要な数を算出します。しかしながら、どうしても担当者の主観が入ってしまうこと、変化の激しい市場を見切れないことなどにより、ズレが生じるのが一般的です。

一方でAIであれば、常にリアルタイムの情報を追跡できるのに加え、原価や市場の興味関心、競合情報など幅広い情報を頼りに算出できるため、より精度の高い計画が行えます。今後は、生産や調達に関する計画にAIがますます介入してくることでしょう。

AIを生かした生産ラインの自律制御により、生産性向上が期待できます。製造業では、生産ラインを活用した業務が一般的。しかしながら、生産ラインの一ヵ所が混雑していたり、人手が足りずに時間がかかったりする場合には生産性が大幅に下がります。

AIは常にデータを取りつつ、生産ラインのどこに問題が潜んでいるかを分析するため、生産ラインの異常に早期に気づけます。また、適切な対策を提案したり、自動制御したりすることで改善に向けた対策も期待できます。

AIは生産管理の重要な業務である品質検査においても活躍が期待できます。生産現場では、一定の割合で不良品が混じります。もし不良品に気づかずに納品した場合、クライアントからの評価を落とし、継続した依頼が獲得できなくなるでしょう。

しかしながら、品質検査に人手を割けないのも製造業の現状。品質管理用のAIを導入することで、合格品とズレのある物品を見つけ除外できます。品質検査を自動化できることで、大幅なコストカットと業務効率化につながるでしょう。

AIは設備のメンテナンスにも利用できます。AIが365日24時間設備の状態をチェックし、何か異常が発生した際に即座に通知してくれます。予想外の設備不良は、熟練したメンテナンス担当者であっても見つけることが難しく、ときに大きなトラブルにつながります。

AIによるメンテナンス機能を取り入れることで大きな問題になる前に気づけるため、総合的に大きなコストカットや時間短縮につながります。

生産管理の課題解決にはAI対応の生産管理システムがおすすめ

生産管理のAI化はさまざまなメリットが期待できる反面、一からAIを導入するのは簡単ではない上、高額の費用が発生します。そのため、まずはAI機能が搭載された生産管理システムの導入から始めるとよいでしょう。機能は制限されるものの、製造業で役に立つさまざまな機能が搭載されているため、ITシステムに慣れていない企業でも使いこなせます。サポート体制も充実しており、導入後の困りごとにも即座に対応してもらえるでしょう。

まとめ

本記事では、生産管理とAIの関係について説明するとともに、今後AI化が期待できる生産管理領域について紹介しました。今後はAIをどのように生かすかが、企業の生産性や作業効率向上の鍵となると考えられます。まずはAI機能が搭載された生産管理システムを試してみるなど、徐々に活用の機会を増やしていくとよいでしょう。

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