FitGap | 【2025年】AI機能対応の生産管理システムのおすすめ10製品（全154製品）を徹底比較！

AI機能対応の生産管理システムとは？

生産管理システムは、製造業における業務効率化と競争力向上を実現する統合的なソリューションです。このシステムは、製品の需要予測から出荷までの製造プロセス全体を一元管理します。具体的には、需要予測、生産計画立案、原材料・部品の調達管理、製造工程の最適化、品質管理、在庫管理などの機能を備えています。各企業の生産方式や業務フローに合わせて、必要な機能をカスタマイズできる柔軟性も重要です。近年では、AI技術を取り入れた生産管理システムが注目されています。

AI機能対応とは？

AI機能対応とは、人工知能（AIとは、人間の知能を模倣するコンピュータプログラム）技術を生産管理システムに組み込むことです。従来の生産管理システムは、あらかじめ設定されたルールやパターンに基づいて動作していましたが、AI機能対応システムは、蓄積されたデータから学習し、より高度な分析や予測、判断を行います。例えば、過去の生産データや市場動向から需要を予測したり、製造ラインの異常を自動検知したりする能力を持ちます。 AIの中核技術である機械学習（大量のデータから規則性やパターンを学習する技術）やディープラーニング（多層のニューラルネットワークを使った高度な学習方法）を活用することで、人間が気づかない傾向や最適解を導き出すことができます。生産計画の立案では、さまざまな条件を考慮した最適なスケジュールを自動生成し、品質管理では画像認識技術を使って製品の欠陥を高精度で検出します。さらに、AIは日々の生産活動から得られるビッグデータを分析し、継続的に精度を向上させていきます。そのため、導入当初よりも時間の経過とともに賢くなり、企業の生産活動に合わせた最適な提案や判断ができるようになります。AI機能対応の生産管理システムは、製造業のデジタル化（デジタル技術を活用して業務を変革すること）を推進し、Industry 4.0（第4次産業革命）の実現に向けた重要な要素となっています。 AI機能対応とは？ AI機能対応とは、人工知能（AIとは、人間の知能を模倣するコンピュータプログラム）技術を生産管理システムに組み込むことです。従来の生産管理システムは、あらかじめ設定されたルールやパターンに基づいて動作していましたが、AI機能対応システムは、蓄積されたデータから学習し、より高度な分析や予測、判断を行います。例えば、過去の生産データや市場動向から需要を予測したり、製造ラインの異常を自動検知したりする能力を持ちます。 AIの中核技術である機械学習（大量のデータから規則性やパターンを学習する技術）やディープラーニング（多層のニューラルネットワークを使った高度な学習方法）を活用することで、人間が気づかない傾向や最適解を導き出すことができます。生産計画の立案では、さまざまな条件を考慮した最適なスケジュールを自動生成し、品質管理では画像認識技術を使って製品の欠陥を高精度で検出します。さらに、AIは日々の生産活動から得られるビッグデータを分析し、継続的に精度を向上させていきます。そのため、導入当初よりも時間の経過とともに賢くなり、企業の生産活動に合わせた最適な提案や判断ができるようになります。AI機能対応の生産管理システムは、製造業のデジタル化（デジタル技術を活用して業務を変革すること）を推進し、Industry 4.0（第4次産業革命）の実現に向けた重要な要素となっています。

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AI機能対応の生産管理システム（シェア上位）

SAP S/4HANA Cloud

SAPジャパンが提供するクラウドERPです。SAP S/4HANA Cloud（Public Edition）は企業の生産・物流・会計業務を統合管理できるクラウド型ERPで、AI機能も充実しています。たとえばAIコパイロット「Joule」による自然言語対話や、機械学習を活用した需要予測・在庫最適化機能で生産性と意思決定を強力に支援します。財務会計から販売、購買、生産計画、製造まで幅広い業務をカバーし、多言語・多通貨対応でグローバル企業にも向きます。大規模企業向けのイメージがありますが、モジュール構成やクラウドのスケーラビリティにより、中堅規模の企業にも段階的導入が可能です。多機能で安定した運用実績が高く評価されており、特に国際展開する製造業におすすめのソリューションです。SAPは継続的に機能アップデートを提供しており、最新のAI/分析機能が自動的に利用できる点も魅力です。他ERPと比較するとグローバル展開や複雑業務への対応力が強みで、エンドツーエンドの業務効率化を重視する企業に適しています。また、工場IoTやSAP LeonardoなどIoT連携、RPA連携による製造現場の自動化もサポート。特にERPとAI/IoTを一体化して戦略的なものづくり改革を進めたい企業に向いています。

コスト

要問合せ

無料プラン

IT導入補助金

無料トライアル

全186サービス中1位

事業規模

中小企業 3％

中堅企業 39％

大企業 56％

メリット・注意点

仕様・機能

スマートＦ

ネクスタが提供する生産管理システムです。SmartF（スマートF）は在庫・工程・原価・品質管理など製造現場に必要な機能を幅広く備えたクラウド型生産管理システムで、柔軟な設定により部分導入やスモールスタートが可能です。小規模〜中堅の製造業を中心に支持されており、多くの導入実績があります。AI-OCR機能による受注伝票の自動読み取りで事務処理を効率化できるほか、機械学習を活用した欠品予測や画像解析などAI連携オプションも用意しています。他社製品に比べコスト面で導入しやすい点が評価されており、サポート体制も充実。生産現場の“見える化”と属人化の解消に効果を発揮する、中小企業向けの使いやすいソリューションです。また、スモールスタートを支援するパッケージプランがあり、初期投資を抑えて段階的に機能追加が可能です。直感的なWeb画面でスマートフォンやタブレットからも操作できるため、現場の作業者にも利用しやすい設計です。充実したサポートとマニュアル、コミュニティも用意されており、ITリテラシーの低い企業でも安心して導入できます。食料・化学・機械など各業界向けの業務テンプレートも用意されており、自社業務に合わせた柔軟な画面設定が可能です。電子部品管理やバーコード発行、EDI連携など周辺機能も豊富で、既存システムとの親和性が高いのも特徴です。

コスト

月額￥48,000～

無料プラン

IT導入補助金

〇

無料トライアル

全186サービス中2位

事業規模

中小企業 14％

中堅企業 44％

大企業 40％

メリット・注意点

仕様・機能

TECHS-S NOA

テクノアが提供する生産管理システムです。TECHS-S NOAは個別受注型機械・装置製造業向けの生産管理システムで、クラウド対応のサブスクリプションモデルで提供されます。クラウド/オンプレ環境の両方に対応し、短期間で導入可能です。受注登録から資材調達・生産・出荷までを一元管理し、ExcelやCADデータを取り込むことで入力作業を大幅に削減できます。AI類似図面検索などAI機能とIoT連携オプションも用意されており、設計と製造データの融合分析が可能です。中小企業向けながら多機能かつ複数の生産方式（製番管理、MRP、発注点管理など）を製品ごとに組み合わせて運用できます。10〜数百名規模の製造業で採用実績が豊富で、コストパフォーマンスの高さが評価されています。特に個別受注型の製造現場で標準化・効率化を図りたい企業におすすめのソリューションです。また、Webブラウザ対応のUIで操作性に優れ、利用者の習熟を促進します。標準帳票のレイアウト変更やオリジナル帳票作成も可能で、企業独自の運用にも柔軟に対応します。導入企業の多くは部品加工や機械製造業で、個別受注品のリードタイム短縮やコスト管理に効果を挙げています。

コスト

要問合せ

無料プラン

IT導入補助金

〇

無料トライアル

全186サービス中3位

事業規模

中小企業 70％

中堅企業 20％

大企業 10％

メリット・注意点

仕様・機能

Dynamics 365 Supply Chain Management

マイクロソフトが提供するクラウドERP（サプライチェーン管理）システムです。Dynamics 365 Supply Chain Managementは、在庫・生産計画・製造・物流を統合管理するソリューションで、他のDynamics 365製品やPower Platformとシームレスに連携します。AIを活用した予測機能により需要予測精度を高められ、またAI分析による異常検知・設備保全、画像認識を用いた品質検査支援など製造現場向け機能も搭載。Dynamics 365 CopilotのようなAIアシスタントにより、データ分析やレポート作成を自然言語で操作できます。グローバル企業の複雑なサプライチェーンにも対応でき、多通貨・多言語で海外拠点を含む運用が可能です。Azureクラウドの強みを生かし、スケーラビリティや高度なセキュリティを備えています。大規模な企業グループでの導入が多い反面、中堅企業向けのパッケージも提供されており、既存のOffice 365環境との連携による効率化が図れます。他ERPと比較すると、Microsoft製品ならではのユーザーインターフェースと親和性が高い点が特徴です。

コスト

月額￥34,632～

無料プラン

IT導入補助金

無料トライアル

〇

全186サービス中4位

事業規模

中小企業 23％

中堅企業 58％

大企業 17％

メリット・注意点

仕様・機能

OBIC7 クラウドソリューション

オービックが提供する統合基幹業務システム（クラウドソリューション）です。OBIC7クラウドソリューションは、生産・販売・購買・在庫管理から財務・債権債務管理に至るまで一気通貫でカバーするERPパッケージです。PDM/BOM連携により設計情報と連動した原価管理ができるほか、多彩な業態・業務に対応する柔軟なモジュール構成を持ちます。AI機能としては、標準機能にAIコパイロットはありませんが、OBICのAI・分析ツールを組み合わせて需要予測や在庫最適化を実現できます。クラウド版では導入や保守の負荷を低減しつつ、セキュリティ強化機能を標準で備えています。内部統制やワークフロー機能も充実し、特に上場企業や大手企業での導入事例が多いです。オンプレミス版と同機能のため従来ユーザーにも移行しやすく、豊富な機能で経営情報の一元化が実現できます。他ERPと比較すると、国内会計・税務への対応力が強く、充実したサポート体制と安定運用が評価されています。総じて、大規模から中堅規模の企業で幅広く活用できる信頼性の高いソリューションです。

コスト

要問合せ

無料プラン

IT導入補助金

無料トライアル

全186サービス中5位

事業規模

中小企業 7％

中堅企業 38％

大企業 53％

メリット・注意点

仕様・機能

生産革新 Bom-jin

大塚商会が提供する部品構成表（BOM）管理システムです。生産革新Bom-jinは設計情報を一元管理し、上流工程（設計）と下流工程（生産）の連携を強化します。製品・部品の設計データを「品目台帳」で管理し、標準化・流用設計を促進。設計者向けに類似部品検索機能を備え、過去の設計資産から最適な部品選定を支援します。データは生産管理システム「生産革新Raijin」などとも連携し、設計変更が生産現場へ即反映されるので二重入力を防ぎ、開発・調達コストとリードタイムの削減に寄与します。AI機能については、類似図面検索や部品推奨などの高度検索を組み合わせることが可能で、設計業務の効率化を支援します。特に製造業の設計部門で大量の部品情報を効率管理したい企業に向いており、大企業から中堅企業まで、上流工程の品質向上とコストダウンを実現したい現場におすすめです。大塚商会のサポートにより基幹システムやCADツールとの連携もスムーズに行え、運用後のサポート体制も安心です。導入企業には自動車部品・産業機械・電機など大量の設計データを扱う業種が多く、設計・製造の一気通貫を目指したい企業で高い効果を発揮しています。

コスト

要問合せ

無料プラン

IT導入補助金

無料トライアル

全186サービス中6位

事業規模

中小企業 50％

中堅企業 50％

大企業 0％

メリット・注意点

仕様・機能

Oracle ERP

オラクルが提供するクラウドERPです。Oracle Fusion Cloud ERP（Oracle ERP Cloud）は財務会計・購買・在庫・プロジェクト管理などを統合するERPソリューションで、Oracleのクラウド上で提供されます。AI機能として機械学習による自動仕訳や不正検出、需要予測・在庫最適化機能を搭載。AI音声アシスタント「Digital Assistant」によって自然言語でレポート作成やデータ操作が可能です。Oracle Cloud Infrastructureを基盤とするため、大規模データ処理や高度なセキュリティに強みがあり、グローバル多拠点に対応します。組み込みBIや分析機能によりリアルタイムの経営判断が可能です。導入企業は主に大手・上場企業で、世界中での豊富な実績があります。近年では中堅企業向けパッケージも充実しつつあり、既存システムからの移行も進んでいます。他製品と比較すると、特に財務・会計の自動化や最適化機能に優れており、複雑なビジネスニーズを持つ企業に向いています。

コスト

要問合せ

無料プラン

IT導入補助金

無料トライアル

全186サービス中7位

事業規模

中小企業 0％

中堅企業 33％

大企業 66％

メリット・注意点

仕様・機能

mcframe PLM EM-Bridge

東洋ビジネスエンジニアリングが提供するPLM（製品ライフサイクル管理）プラットフォームです。mcframe PLM EM-Bridgeは設計情報と製造情報を統合して管理することで、設計・生産間のシームレスな連携を実現します。図研プリサイトとの共同開発製品で、設計BOM（E-BOM）と製造BOM/BOP（Bill of Process）を結合し、部品・工程・原価情報を一元管理。設計変更は自動的に生産側にも反映され、設計ミスや部品流用漏れを防ぎます。AI機能としては、類似部品・図面検索や流用部品の推薦機能が組み込まれており、過去の設計資産から最適な部品を抽出することで設計効率が向上します。多様な製品構成や顧客要件の異なる製品を手掛ける企業にとって、変更時の影響分析やコスト試算が素早く行える点も大きな利点です。実装には中規模以上の設計組織が一般的で、機械・電機・自動車部品など設計開発業務を重視する業界で特に活躍します。総合的に、エンジニアリングチェーンとサプライチェーンを融合し、開発スピードと品質向上を図りたい企業におすすめです。

コスト

要問合せ

無料プラン

IT導入補助金

無料トライアル

全186サービス中8位

事業規模

中小企業 0％

中堅企業 77％

大企業 22％

メリット・注意点

仕様・機能

Factory-ONE 電脳工場MF

エクスが提供する生産管理システムです。Factory-ONE 電脳工場MFは、受注管理・生産計画・工程管理・在庫管理・原価管理など製造現場の業務を一括管理する生産管理パッケージで、C/S型またはリモートデスクトップ型で利用できます。生産指示の発行や実績入力、発注・納期管理といった基本機能を備え、手作業や属人管理からの脱却を支援します。中堅・中小企業向けに開発されており、食品・金属加工・電子部品など幅広い業種で採用されています。AI機能は標準搭載されていませんが、外部のAI-OCRやBIツール連携によりデータ活用や生産データ分析の強化が可能です。最大の特長は豊富な導入実績と操作性の高さで、複数企業の成功事例により運用のしやすさが確認されています。サポート体制やドキュメントも充実しており、IT担当者が不在の現場でも安心して使えます。コストパフォーマンスの高さと柔軟な運用が評価され、小規模・中堅メーカーにとって自社業務に合った最適解を提供するソリューションです。

コスト

要問合せ

無料プラン

IT導入補助金

〇

無料トライアル

〇

全186サービス中10位

事業規模

中小企業 25％

中堅企業 75％

大企業 0％

メリット・注意点

仕様・機能

AI機能対応の生産管理システムとは？

更新：2024年11月12日

AI機能対応とは？

AI機能対応の生産管理システムを導入するメリット

AI機能対応の生産管理システムを導入すると、予測精度の向上や生産効率の最適化などの利点があります。この段落では、具体的な導入メリットを紹介します。

需要予測の精度向上

過去の販売データや市場動向を分析し、より正確な需要予測が可能になります。季節変動や特別なイベントなど、人間が見落としがちな複雑なパターンもAIが自動的に検出します。これにより、適切な生産量の設定ができ、過剰生産や機会損失を防ぐことができます。

生産計画の最適化

生産能力や原材料の制約、納期などの条件を考慮した最適な生産計画を自動で立案します。突発的な注文変更や設備トラブルが発生した場合も、AIが迅速に代替案を提示してくれます。生産ラインの稼働率を最大化しながら、納期遅延のリスクを最小限に抑えることが可能です。

品質管理の強化

画像認識技術を活用して、製品の外観検査を高速かつ高精度に実施します。人間の目では検出が難しい微細な欠陥も見逃さず、不良品の流出を防止することができます。製造条件と品質データの関連性を分析することで、品質問題の根本原因を特定し、再発防止策の立案も支援します。

設備保全の効率化

機械の稼働データを常時監視し、故障の予兆を早期に検知する予知保全が実現します。振動や温度などの微細な変化から異常を検出し、重大な故障に発展する前に対処することが可能になります。計画的なメンテナンスにより、突発的な設備停止を減らし、生産ラインの安定稼働を支援します。

意思決定の迅速化

複雑なデータを分かりやすく視覚化し、経営層や現場管理者の意思決定を支援します。製造現場のリアルタイムデータを元に、問題が発生した際の対応策を素早く提案することができます。データに基づく客観的な判断ができるため、属人的な判断によるリスクを低減することが可能です。

AI機能対応の生産管理システムを導入する際の注意点

AI機能対応の生産管理システムを導入する際には、データ品質の確保や社内体制の整備など考慮すべき点があります。この段落では、スムーズな導入のための注意点を紹介します。

データ品質の確保

AIの性能はデータの質と量に大きく依存するため、正確で十分なデータ収集が不可欠です。製造現場の古いデータが不足している場合や、データに誤りがあると、AIの学習精度が低下します。データの収集方法やクレンジング（不要なデータの除去や修正）のプロセスを確立し、継続的にデータ品質を維持する仕組みが必要です。

導入目的の明確化

「AIだから良い」という理由だけで導入すると、期待した効果が得られないリスクがあります。生産性向上や品質改善など、具体的な課題と目標を設定することが重要です。自社の製造プロセスのどの部分にAIを適用すれば最も効果があるかを分析し、優先順位をつけて段階的に導入することをお勧めします。

社内体制の整備

AIシステムを効果的に活用するためには、社内の理解と協力が必要です。現場作業者がシステムに抵抗感を持つと、データ入力が疎かになり、システムの性能が発揮できません。導入前の十分な説明と教育、操作性（システムを使いやすくすること）の向上などを通じて、社内全体での積極的な活用を促進する体制づくりが大切です。

コスト対効果の見極め

AI機能対応システムは、初期投資やランニングコストが従来型より高くなる傾向があります。ハードウェア整備や専門人材の確保など、表面的なシステム費用以外のコストも考慮する必要があります。導入によって得られる効果（生産効率の向上、不良率の低減など）を金額換算し、投資回収計画を立てることで、経営判断の材料とすることができます。

セキュリティ対策の徹底

AIシステムは大量のデータを扱うため、情報漏洩のリスクが高まります。製造ノウハウや顧客情報などの機密データが外部に流出すると、企業の競争力低下につながることがあります。アクセス権限の厳格な管理や暗号化技術の導入など、多層的なセキュリティ対策を実施し、データの安全性を確保することが重要です。

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AI機能対応の生産管理システムの選び方

生産管理システムの選定では、自社の製造形態や業務フローに合致したシステムを見極めることが重要です。この段落では、後悔しない選び方のポイントについて紹介します。

自社の製造プロセスとの適合性

製造業の生産方式はライン生産、ロット生産、セル生産など多様であり、それぞれに適したシステムが異なります。一例として、多品種少量生産を行う企業では、柔軟な生産計画変更に対応できるシステムが不可欠です。自社の製造プロセスを詳細に分析し、そのワークフローをサポートできるシステムを選ぶことで、導入後の業務効率が大きく変わります。

カスタマイズの柔軟性

パッケージソフトウェアの標準機能だけでは、自社の特殊な業務に対応できない場合があります。現場からは「納品書の形式を変更したい」「独自の計算式を組み込みたい」といった要望が出るものです。カスタマイズの容易さや追加開発の費用感を事前に確認することで、将来的な業務変更にも柔軟に対応できるシステムを選択できます。

既存システムとの連携性

経理システムや在庫管理システムなど、すでに導入済みの社内システムとの連携が重要です。具体的なケースとして、生産指示が出た際に必要な部品が自動的に在庫から引き当てられ、不足があれば発注まで自動化されるような連携が実現できると業務効率が向上します。APIやデータ連携機能の有無を確認し、情報の二重入力を避けるシステム選びが必要です。

ユーザーの操作性

いくら高機能なシステムでも、現場のスタッフが使いこなせなければ意味がありません。現場では「複雑な操作は覚えられない」「1クリックで完了してほしい」といった声が上がることも少なくありません。実際のデザイン（画面設計）やワークフローを確認し、現場作業者の負担にならない直感的な操作性を備えたシステムを選びましょう。

サポート体制と将来性

システム導入後の保守やアップデート対応は長期的な運用において重要な要素です。業界大手の事例では、ベンダーの倒産により保守が受けられなくなり、急遽システム入れ替えを余儀なくされた企業もあります。ベンダーの財務状況や開発体制、サポート内容をチェックし、継続的な改善が期待できる信頼性の高いシステムを選択することが安心につながります。

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製造現場を変革するAI活用の新潮流

製造業において、AIの導入は一部の先進企業だけの取り組みではなく、競争力維持のために必須となりつつあります。高度な分析技術と自動化により、従来では見逃されていた生産プロセスの改善点を発見し、製造現場の変革を実現します。

ディープラーニングによる不良品予測の進化

不良品発生をAIが事前に予測することで、無駄な生産を回避できるようになりました。従来の統計的品質管理では検出できなかった複雑なパターンも、ディープラーニング（複数の層から成る人工のニューラルネットワークによる学習方法）によって発見されるようになっています。熟練検査員でも判別が難しい微細な製品異常を画像から検出する技術も実用化されています。

音響センサーを活用した設備異常の早期検知

製造機械から発せられる音を常時監視することで、故障の予兆を早期に検知するシステムが導入されています。通常時の音と異なる微細な変化をAIが検出し、人間の耳では聞き取れない異音も見逃しません。工場現場では、この技術により予定外の設備停止が大幅に減少し、生産ラインの安定稼働率が向上しています。

パターン認識による生産ラインのボトルネック解消

AIによるパターン認識技術は、生産ラインの隠れたボトルネックを特定するのに役立ちます。製造過程の各工程の所要時間や待機状況を分析し、全体の流れを最適化する提案をリアルタイムで行います。ある食品工場では、この技術の導入により生産ラインの効率が23%向上した事例も報告されています。

リアルタイムデータ分析による即時判断支援

製造現場で発生するさまざまなデータをリアルタイムに分析し、現場責任者の判断をサポートするシステムが実用化されています。温度や湿度などの環境条件の変化から、最終製品の品質にどのような影響があるかを予測し、必要な調整を提案します。判断に迷う場面でもAIが複数のシナリオを提示することで、最適な意思決定が可能になっています。

自然言語処理を活用した作業指示の最適化

製造現場での作業指示書をAIが最適化することで、より明確でミスのない作業が実現します。自然言語処理（人間の言語をコンピュータが理解・生成する技術）を活用し、作業者の経験レベルに合わせた指示内容の調整や、過去のミス事例を踏まえた注意喚起を自動生成します。多言語対応により外国人労働者にも母国語での指示が可能となり、グローバルな製造現場でのコミュニケーション障壁も解消されつつあります。

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AI導入による製造業のデジタルトランスフォーメーション

AIの導入は単なる業務効率化にとどまらず、製造業のビジネスモデル自体を変革する可能性を秘めています。データ駆動型の意思決定と自動化によって、より柔軟で競争力のある製造体制の実現を目指します。

デジタルツインによる仮想生産ライン実現

物理的な製造ラインのデジタルコピーを作成し、シミュレーションを行うデジタルツイン技術が普及し始めています。実際の設備を稼働させる前に、仮想空間で生産条件や設備配置の最適化を検証できるため、立ち上げ期間の短縮とコスト削減が実現します。自動車部品メーカーでは、新ラインの立ち上げ時間を従来の3分の1に短縮した事例も報告されています。

サプライチェーン全体の可視化と最適化

原材料の調達から製品の配送まで、サプライチェーン全体をAIで分析し最適化する取り組みが進んでいます。天候や交通状況、政治情勢など外部要因も考慮した調達リスクの予測や、需要予測に基づく在庫の最適配置が実現します。部品メーカーと組立メーカーの生産計画を連動させることで、ジャストインタイム方式がさらに進化した「予測型サプライチェーン」が構築されつつあります。

属人化した技術やノウハウのAIへの継承

熟練技術者の退職による技術流出が製造業の課題となる中、AIがその解決策として注目されています。熟練者の動作を3Dセンサーで記録分析し、その特徴やコツをデータ化することで、技術継承を支援します。溶接や塗装などの熟練技能が必要な工程では、作業者のわずかな動きの違いまでAIが検出し、改善ポイントをリアルタイムでフィードバックするシステムも実用化されています。

エッジコンピューティングによる処理の高速化

製造現場で発生する膨大なデータを、クラウドに送信せず現場近くで処理するエッジコンピューティング（端末やセンサーに近い場所でデータを処理する方式）の導入が進んでいます。データ転送の遅延がなくなることで、ミリ秒単位の判断が必要な高速生産ラインでもAI活用が可能になります。半導体工場では、エッジAIの導入により不良検出の反応速度が10倍向上した例もあります。

持続可能な製造を実現する資源最適化

エネルギー使用量や廃棄物発生量などの環境負荷データをAIで分析し、持続可能な製造を実現する取り組みも広がっています。電力消費ピークを予測して生産計画を調整したり、材料の切り出しパターンを最適化して廃材を減らしたりするなど、環境面と経済面の両立を図ります。あるプラスチック成形工場では、AIによる成形条件の最適化により、不良率低減と同時にエネルギー消費を15%削減した事例が注目されています。

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