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生産のAI活用ユースケース

生産・製造現場と設備保全の担当者に向けて、ラインの稼働と設備の維持にかかる業務を集めたページです。多いのは、稼働ログからの故障が近い設備の見込み、アラーム番号からの過去の対応記録の検索、生産日報の稼働・停止・不良の月次集計、点検写真による劣化の確認です。「データ分析に時間がかかる」「判断に時間がかかる」という課題から、予兆の検知をAIに任せる範囲と保全担当が判断する範囲を業務単位で確認できます。

該当ユースケース 100 件

UC-1283

購買の引き合いに付ける仕様書の案を、あいまいな表現・数値の抜け・特定の仕入先を指す書き方で校正し、依頼部門に直しの案を返す

依頼部門から届いた引き合い用の仕様書の案を、あいまいな表現・数値と単位の抜け・合否を決められない要求・特定の仕入先を指す書き方の4つで校正します。購買の担当者は指摘一覧を見て採否を決め、依頼部門に直しの案と質問を返します。

想定削減率
70%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
本格構成
Claude 構成例 生産 商社・建設 入力漏れ削減
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UC-1280

不良や設備の停止が起きたあとに、現場のリーダーがAIを相手に「なぜなぜ分析」を進め、原因の飛躍と対策につながらない答えを指摘してもらう

不良や設備の停止が起きたあと、現場のリーダーがAIを相手になぜなぜ分析を進めます。AIは答えを出さず、次の「なぜ」を問い、原因の飛躍や対策につながらない答えを指摘します。係長に出す前に、分析の筋を自分で直せます。

想定削減率
50%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
半自動化
ChatGPT 構成例 品質管理 建設・物流 品質標準化
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UC-1276

包装に印字した賞味期限とロット番号を生産ラインのカメラ画像で読み取り、印字の欠け・かすれと生産計画との食い違いを見つけてラインを止める

包装ラインを流れる袋や箱をカメラで撮り、印字された賞味期限とロット番号を読み取って、生産計画から作った正しい印字と照らします。欠け・かすれ・食い違いがあればその包装を排出し、続けば止めます。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★★★
実装
本格構成
Python 構成例 品質管理 物流・製造 品質標準化
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UC-1258

工場に海外の設備メーカーの技術者が据付・修理に来たときの会話を音声で訳して画面に出し、作業内容・交換部品・注意点を保全の作業記録に残す

海外の設備メーカーの技術者と保全員が現場で話す内容を、その場で音声から訳して双方の画面に出します。会話の原文と訳文から、行った作業・交換した部品・調整した値・注意点を保全の作業記録に下書きします。

想定削減率
63%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Azure AI 構成例 生産 物流・製造 品質標準化
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UC-1205

新しい改善テーマに取りかかるときに、他の工場・ラインの過去の改善報告書と効果の記録を探し、横展開できる対策を根拠付きで返す

新しい改善テーマを登録したときに、他の工場・ラインの過去の改善報告書と効果確認の記録から、設備・不良の現象・現場の言葉が近い事例を探します。対策と効果、自分のラインとの条件の違いを、根拠の報告書付きで返します。

想定削減率
75%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
OpenSearch 構成例 品質管理 建設・物流 判断支援
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UC-0989

組立工程の後に撮った製品の写真を基準の写真と比べ、部品の付け忘れ・向きの誤り・配線の外れの候補を見分けて、検査の担当に確かめる箇所を示す

組立を終えた製品を撮影台で撮り、機種とオプションに合った基準の写真と確認箇所ごとに比べて、部品の付け忘れ・向きの誤り・配線の外れの候補を枠で示します。検査の担当は、示された箇所を実物で確かめるだけになります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Gemini 構成例 品質管理 製造 品質標準化
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UC-0985

製造現場の作業標準書を外国人の作業者が読めるやさしい日本語に書き換え、数値・単位・安全上の注意が元と同じかを突き合わせて確かめる

承認された作業標準書の手順を、外国人の作業者が読めるやさしい日本語に書き換えます。そのうえで、締付トルクや寸法などの数値と単位、禁止や保護具などの安全上の注意が元と同じかを、別の工程で突き合わせます。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Claude 構成例 品質管理 建設・物流 品質標準化
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UC-1025

部品ごとの発注・納期回答・仕入先の遅れの実績から来月に欠品しそうな部品を見込み、確かめる仕入先と代わりの手配の案を購買担当に示す

来月に入荷を予定している部品について、仕入先の過去の遅れ方から「回答の納期より遅れて届く確率」を見込みます。在庫の余裕と合わせて欠品しそうな部品を順に並べ、確かめる仕入先と代わりの手配の案を購買担当に示します。

想定削減率
70%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Python 構成例 生産 商社・建設 判断支援
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UC-1024

溶接の後に撮ったビードの画像から、ピット・アンダーカット・溶け込みの不足の兆候などの外観の不良の候補を見分け、検査の担当に確かめる箇所を示す

ロボット溶接の後にセルの出口で撮ったビードの画像から、ピット・アンダーカット・オーバーラップ・割れ・溶け込みの不足の兆候などの外観の不良の候補を見つけ、画像の上に枠で示します。検査員は、枠の付いた箇所と、撮り直しが要る画像から確かめます。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★★★
実装
本格構成
Python 構成例 品質管理 建設・製造 品質標準化
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UC-1011

設備メーカーの生産中止・技術情報・不具合のお知らせをエージェントが毎週見回り、設備台帳と照らして影響のある設備を保全の担当に届ける

設備メーカーが出す生産中止・技術情報・不具合のお知らせを、エージェントが毎週見回ります。お知らせから対象の形名と期日を取り出し、設備台帳と予備品の在庫に照らして、影響のある設備と確かめる点を保全の担当に届けます。

想定削減率
73%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
n8n 構成例 生産 物流・製造 判断支援
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UC-0971

製造現場で手書きされる工程内検査の記録表を読み取り、品番・ロット・寸法の測定値を品質のデータにそろえて、規格外れと傾向の変化を拾う

加工ラインで作業者が手書きする工程内検査の記録表をスキャンして読み取り、品番・ロット・寸法の測定値を品質のデータにそろえます。規格を外れた値と、規格内でも同じ向きにずれ続けている寸法を、その日のうちに品質管理課へ出します。

想定削減率
75%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Google Document AI 構成例 品質管理 製造 判断支援
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UC-0961

飲食チェーンの店長・調理担当から出る「この食材の保管温度と期限は」「この工程で何を確かめるか」の質問に、HACCPの衛生管理計画と本部の手順書を根拠にチャットで答える

店長や調理担当が「この食材の保管温度と開封後の期限は」「この工程で何を確かめるか」をチャットで聞くと、食材マスタの値を並べ、その業態の衛生管理計画と本部の手順書から根拠付きで答えます。温度の逸脱や体調不良は品質管理課へ回します。

想定削減率
71%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Google Vertex AI 構成例 品質管理 介護・宿泊 品質標準化
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UC-0960

品質担当と製造現場から出る「この顧客の品質要求はどうなっているか」の質問に、顧客ごとの品質保証協定書・図面の特記・要求事項を根拠にチャットで答える

品質担当や製造現場が「この顧客は変更の届出が要るか」「記録を何年残すか」をチャットで聞くと、品番から顧客と図面の版を引き、その顧客の協定書・図面の特記・要求事項から根拠付きで答えます。食い違いや判断の要るものは品質保証課へ回します。

想定削減率
65%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Google Vertex AI 構成例 品質管理 商社・物流 品質標準化
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UC-0956

新しい受注品の生産を検討するときに、過去の試作・量産の加工条件と不良の記録から形状・材質・公差の近い品番を探し、使った条件と起きた問題を生産技術の担当に示す

新しい受注品の工程と条件を検討するときに、過去の試作・量産の記録から材質・寸法・公差・形状の特徴の近い品番を探します。工程ごとに使った工具と条件、起きた不良と対策を、記録の番号付きで生産技術の担当に示します。

想定削減率
61%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
OpenSearch 構成例 品質管理 医療・製造 判断支援
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UC-0940

設備の巡回で撮ったアナログの圧力計・温度計・流量計の写真から指針の値を読み取り、点検記録に転記して、管理範囲を外れた値と読み取りに自信のない写真を保全担当へ返す

巡回で撮ったアナログの計器の写真から、指針の指す値を読み取って点検記録に入れます。管理範囲を外れた値と、読み取りに自信のない写真だけを保全担当へ返し、人はそこだけを見直します。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Python 構成例 品質管理 医療・宿泊 入力漏れ削減
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UC-0938

受注ごとの品目・数量・工程の混み具合と過去の実績から生産のリードタイムを見込み、営業が顧客へ答える納期の候補と、遅れるおそれのある受注を出す

受注ごとの品目・数量・工程の並びと、その時点の工程の混み具合、過去の実績から、完成までの稼働日数を見込みます。営業が顧客へ答える納期の候補と、受注残のうち約束の納期に遅れるおそれのある受注を、生産管理の確認つきで出します。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★★★
実装
本格構成
Python 構成例 営業 建設・製造 判断支援
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UC-0934

加工機ごとの切削工具の使用記録から交換時期を見込み、翌週に交換が要る工具と在庫の手配の一覧を毎週作る

加工機ごとの加工数の記録と工具の交換の記録から、工具1本ごとに「あと何日で交換になるか」を見込み、翌週に交換が要る工具の一覧と、在庫が足りない工具の手配の候補を毎週金曜に作ります。

想定削減率
75%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
本格構成
Google Apps Script 構成例 生産 製造 属人化解消
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UC-0924

製造現場の5S巡回で撮った写真をエリアごとの基準の写真と比べ、置き場の乱れ・表示の欠け・通路のはみ出しを拾って、職場ごとの指摘と月次の点数にまとめる

5S巡回で定点から撮った写真を、そのエリアの「あるべき姿」の基準の写真と並べて生成AIに見せ、置き場の乱れ・表示の欠け・通路のはみ出しを確認項目ごとに拾います。結果は職場ごとの指摘の下書きと、月次の点数の一覧になります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
本格構成
Make 構成例 品質管理 物流・製造 品質標準化
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UC-0915

工場の毎朝の生産会議の Teams 会議の記録から、前日の実績・問題・当日の段取りの変更・担当と期限を議事録にまとめ、現場に掲示する要点を作る

毎朝の生産会議を Teams Rooms のある会議室で行い、文字起こしと前日の実績の表から、問題・当日の段取りの変更・担当と期限を議事録にまとめます。あわせて、ラインに掲示する「今日変わること」の要点を作ります。

想定削減率
73%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
半自動化
Microsoft Copilot 構成例 品質管理 物流・製造 入力漏れ削減
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UC-0904

製造現場の生産管理板(ホワイトボード)の写真から時間帯ごとの計画・実績と停止の理由を読み取り、生産日報にそろえて計画との差が大きい時間帯を拾う

直の終わりに撮った生産管理板の写真から、時間帯ごとの計画・実績・累計・停止の理由を読み取り、生産日報の項目にそろえます。計画との差が大きい時間帯と、読み取りに自信のない欄を班長と係長に返します。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Claude 構成例 生産 小売・物流 入力漏れ削減
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UC-0903

QCサークルから毎月出る活動報告書を、テーマ・現状把握・対策・効果の要点にそろえて要約し、発表会と表彰の審査で使う比較表を作る

QCサークルから毎月届く活動報告書を、テーマ・現状把握・目標・要因・対策・効果・標準化の欄にそろえて要約します。要約をサークルごとに積み上げ、発表会の選考と表彰の審査で使う比較表にします。

想定削減率
65%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
半自動化
ChatGPT 構成例 品質管理 介護・医療 判断支援
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UC-0891

建設現場で協力会社から届く手書きの持込機械等使用届を読み取り、機械・点検・運転者の資格を入場管理の台帳にそろえて、点検の期限切れと資格の記載漏れを拾う

協力会社から届く手書きの持込機械等使用届を読み取り、機械の種類・管理番号・点検の日付・運転者の資格を入場管理の台帳にそろえます。持込期間中に定期自主検査の期限が切れるものと、資格の記載漏れを持込の前に拾います。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Google Document AI 構成例 生産 建設・物流 入力漏れ削減
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UC-0890

製造現場で手書きされる設備の日常点検チェックシートを読み取り、点検結果と測定値を保全の台帳にそろえて、「否」のままの設備と記入漏れを保全担当へ出す

作業者が始業時に手書きする設備の日常点検チェックシートを読み取り、点検項目ごとの判定と測定値を保全台帳にそろえます。「否」が付いたのに保全への依頼が無い設備、基準を外れた測定値、空欄を保全担当へ出します。

想定削減率
70%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
本格構成
Google Document AI 構成例 品質管理 物流・製造 入力漏れ削減
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UC-0878

製造現場の作業者から出る「この作業に保護具や資格・特別教育が要るか」の質問に、安全衛生規程・作業標準書・資格の一覧を根拠にチャットで答え、判断の要るものを安全担当へ回す

作業者や職長が「この作業に何の保護具が要るか」「この設備を動かすのに資格は要るか」をチャットで聞くと、作業標準書と設備台帳から作業を特定し、規程・法令の条文と本人の記録を並べて答えます。判断の要るものは安全衛生の担当へ回します。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Google Vertex AI 構成例 人事 建設・物流 品質標準化
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