事例1．製品設計の自動化

　生成AIツールは、設計者が定めた目標や制約に基づいて、複数の設計案を自動で作成することを可能にする。これによって、人間の業務負荷を減らすとともに、製品設計の迅速化が実現する。設計者は作りたいと考えている製品の材料やコスト制限、重量といった要件を生成AIツールに入力するだけで、設計案を入手可能だ。

　製造業者が生成AIツールを使って製品設計を自動化する際は、特許をはじめとした法律関係に注意を払うことが重要だ。設計者は生成AIツールによる案をそのまま採用するのではなく、案を検証して改善点があれば反映させることも欠かせない。生成AIツールを使った製品設計は、人間による製品設計と同様に、安全基準やコンプライアンス（法令順守）基準を満たさなければならない。それを確認するのは、人間の役割になる。

事例2．品質管理と欠陥検出

　製造業の品質管理や保証において、生成AIツールは製品の欠陥を検出するのに役立つ。生成AIツールによる欠陥検出は、精度やスピードといった点で従来手法よりも優れた成果を出せる可能性がある。AIモデルのトレーニングには、良品と欠陥品の両方の画像やセンサーの読み取りデータを使用する。それによって、AIモデルはさまざまな種類の欠陥を区別することを学ぶ。特に、まれにしか発生しない重大な欠陥のデータを自ら生成することで、トレーニングデータを補強できることは、生成AIツールの強みだ。

事例3．予知保全

　予知保全とは、生産設備の稼働データを監視し、不具合や故障を予測することだ。予知保全に生成AIツールを取り入れれば、生産設備の振動や温度、圧力、騒音などを分析し、異常がないかどうかを把握できるようになる。AI技術を使わない従来型の設備監視システムでは捉え切れないほど微妙な異常も特定できるようになる可能性がある。

　製造業者が予知保全に生成AIツールを導入すれば、不具合や故障が発生する前に生産ラインを計画的に止めて、部品を交換したり機械を調整したりするといったメンテナンス作業が可能になる。不具合や故障のパターンについて学習し、トラブル予防に生かすことも可能だ。

事例4．需要予測やサプライチェーンの最適化

　生成AIツールは、需要予測や物流の改善を通じてサプライチェーン管理の向上に役立つ可能性がある。過去の販売データや市場動向、マクロ経済指標、天候などのデータを生成AIツールで分析すれば、製品の需要を高精度で予測できるようになる可能性がある。それを踏まえ、製造業者は最適な在庫レベルを維持するためにどれだけ生産する必要があるかを判断できる。

　サプライチェーンの最適化において、生成AIツールは出荷データや交通量、配送要件などを分析して、より効率的なルートやスケジュールを作成するのにも役立つ。リアルタイムに交通状況を考慮してトラックのルートを考えたり、燃料使用量や輸送時間を最小限に抑えるためのポイントを提案したりすることもできる。「もし橋が封鎖されたら」といった仮説シナリオに対して、施策ごとに効果を検証する「What-if分析」を実行し、予期しない事態がサプライチェーンに与える影響を事前に評価・対策することも可能だ。

　後編は、生成AIツールのさらなる活用事例を紹介する。