この記事では、需要予測の精度が重要になる見込み生産もしくは半見込み生産をする企業が、需要予測のAIを導入する手法と事例を紹介します。どのような考え方でAIの研究開発するのか、どのように進めるのか、ぜひ参考になさってください。
目次
はじめに：AIと製造業の現状
製造業におけるAI技術の進展は、これまで人の手によって行われてきた多くの作業を自動化し、さらには意思決定のプロセスでもAIを活用しています。例えば、生産ラインの自動制御や検査など、AIは製造業の各プロセスで革新をもたらしています。これにより、生産効率の向上だけでなく、製品の品質が向上し、最終的には顧客満足度の向上にも繋がります。
AIが特に得意な領域は予測能力の強化です。市場の需要変動を正確に予測し、それに基づいて生産計画を調整することが可能になるため、過剰生産や在庫過多の問題を減少させることができます。これは、資金繰りの改善につながるため、製造業におけるAI技術の重要性は今後さらに高まることが予想されます。
製造業にAIを導入することのメリットの一つは、データ駆動型（データドリブン）の意思決定が可能になるため、感覚や経験に頼ることなく、具体的なデータに基づいた戦略を立てることができることです。これにより、市場の急変にも柔軟かつ迅速に対応することが可能になります。
また、AIによる需要予測の精度が向上することで、生産計画の最適化が可能になります。これは、必要な時に必要な量を生産することを可能にし、在庫コストの削減や納期の短縮に直結します。さらに、AIは設備の予知保全にも利用され、機械の故障予測や保守スケジュールの最適化を行うことができ、予期せぬダウンタイムの削減にも寄与します。
→こちらの記事を参照：製造業を支えるAI予知保全～AI活用と導入の事例～
これらのメリットを通じて、製造業はより競争力のあるビジネス運営が可能になり、変化する市場環境に対して一層の強さを発揮できるようになります。人手不足が叫ばれる昨今ですが、製造業におけるAI導入はこれからの時代の必要不可欠な戦略と言えるでしょう。
AI需要予測の基本とその進化
需要予測は、将来の市場の需要を予測するプロセスで、製品やサービスの供給計画、在庫管理、経営資源の配分に大きく影響します。従来、このプロセスは過去の販売データ、経済指標、季節性、市場トレンドなどに基づいて行われてきましたが、多くの場合、直感や経験に依存する部分も大きかったものと思います。
AI技術が登場したことで、需要予測は大きく変貌を遂げています。AIは大量のデータを迅速に分析し、パターンを学習する能力を持つため、人間の直感や経験を超える精度で需要を予測することが可能です。AIモデルは、リアルタイムデータを組み込むことで、市場の変動や予期せぬ外部要因に迅速に対応し、より正確な予測を提供することができます。
AIが需要予測に革命をもたらした主な要因は、その精度と処理速度の向上にあります。機械学習アルゴリズムは過去のデータから複雑なパターンを抽出し、それを基に未来のデータを予測します。これにより、企業は生産計画をより正確に立てることができ、過剰生産や在庫不足のリスクを大幅に減少させることが可能になります。
また、AIは大量のデータを短時間で処理できるため、企業は市場の変化に即座に反応し、迅速な意思決定を行うことができます。例えば、突発的な市場の需要変動が起きた場合でも、AIはリアルタイムでデータを分析し、生産ラインの調整をすぐに提案することが可能です。
具体的な導入事例と成果
株式会社ホリゾンの事例を紹介します。
この事例は、弊社の支援事例ではなく、経済産業省で公開されている事例です。
製本機器の製造を主力事業としている企業で、スマートファクトリー化を推進しています。当社はAI技術を用いて、在庫量の削減と欠品の最小化を実現する目的で、需要予測モデルを導入しました。具体的には、AIモデルを活用してアフターパーツの需要予測を行い、従来の予測方法（直近6ヶ月の平均値を使用）と比較して、需要予測の精度が大幅に向上しました。結果として、比較対象の部品のうち75％で予測精度が改善され、在庫コストの削減とサプライチェーンの効率化が図られました。
AI技術を導入することで、製造業は生産プロセス全体を通じて多くのメリットがあります。特に、生産管理と在庫管理の領域において、AIは以下のようなメリットがあるでしょう。
精度の高い需要予測
AIは過去のデータと現在の市場動向を組み合わせることで、より正確な需要予測を提供します。これにより、製造業は生産量を最適化し、過剰生産や不足を防ぐことが可能になります。人の予測と比較して思考プロセスが“ブレない”ことが最大の特徴です。
リアルタイムでの在庫調整
AIモデルはリアルタイムでデータを分析し、在庫が必要以上に積み上がることなく、また欠品が発生することなく、必要な在庫レベルを維持するように調整してくれます。これにより、企業は在庫保持コストを削減し、キャッシュフローを改善することができます。
効率的な生産スケジューリング
AIは生産計画の立案を支援し、機械の稼働時間と停止時間を最適化します。これにより、生産ラインの効率が向上し、エネルギーコストの削減や生産性の向上が図られます。生産計画のたたき台作成作業はベテラン従業員に属人化しがちですが、この作業をAIが行ってくれるのです。
このようにAIは、予測から実行まで、製造業の各プロセスにおいて大きく貢献してくれます。株式会社ホリゾンの事例は、AIがどのようにして製造プロセスを最適化し、企業の競争力を高めるかを明確に示してくれています。
導入のためのステップと成功のポイント
ここまで、AI導入のメリットを中心に紹介してきましたが、AIの研究開発や導入にはそれなりの注意点があります。ここでは、AI導入のステップと成功のポイントについて紹介します。
AI導入のステップ
AI技術の導入は、製造業における効率向上と競争力の強化を目指す重要なステップですが、以下に、弊社が考える成功に導くための具体的な導入手順を説明します。
STEP1：ニーズ評価と目標設定
まず、どの業務プロセスにAIを導入するか、そしてその目的は何かを明確にします。
企業の具体的な課題と期待される成果を理解し、それに基づいてAIの目標を設定します。
STEP2：データの整備
開発するAIモデルは基となるデータに依存しています。過去の生産データ、販売記録、在庫状況など、関連するデータを収集し、整理します。そして、データクレンジングと言われるデータ整形を行い、不正確または不完全なデータを修正します。
STEP3：AIモデルの選定とカスタマイズ
現場での活用に最適なAIモデルを選定します。可能であれば、市場にある既存のソリューションを利用するか、特定の要件に基づいてカスタマイズします。また、パイロットプロジェクトを通じてモデルの有効性を評価し、必要に応じて調整しますが、このSTEPまで来ると専門家の支援が必要と思われます。弊社では、このSTEPでは大学と連携して伴走支援いたしますのでご安心ください。
STEP4：システムの統合と展開
AIソリューションを既存のシステムに統合します。これには、ハードウェアとソフトウェアの両方のアップグレードが含まれる場合があります。従業員のトレーニングとサポートを提供し、システムのスムーズな導入と運用を支援します。このSTEPにおいても、弊社がITベンダーなどとの架け橋となり、調整を行います。
STEP5：監視と最適化
開発して実装したAIシステムを常にモニタリングし、そのパフォーマンスを評価します。
フィードバックと学習を基にシステムを継続的に最適化し、予期しない問題等があればそれに対処します。
成功に導くための重要な考慮事項
次に、AIの導入が成功するポイントを見てみましょう。
ポイント①：経営層のコミットメント
AI導入をする際にはトップダウンのアプローチが効果的です。製造業が得意とする現場のカイゼンはボトムアップの活動ですが、こうした新たな技術の導入に関しては経営層の強力なサポートとリーダーシップが不可欠です。
ポイント②：従業員の関与とトレーニング
従業員が新しいシステムを受け入れ、適切に使用できるようにするためには、事前の啓蒙活動も含めて包括的なトレーニングとコミュニケーションが必要です。変更管理のプロセスを通じて、従業員の不安を払拭し、抵抗感を和らげます。
ポイント③：データの質とアクセシビリティ
AIの効果は基となるデータの質に大きく依存します。高品質で常にアクセス可能なデータを確保することが成功の最重要ポイントです。
ポイント④：リスク管理とプライバシーの保護
データセキュリティとプライバシーの問題に対処するための厳格なポリシーを実施し、導入するAIソリューションが規制や業界基準に適合していることを確認します。
この需要予測AIに限らず、これらのステップと考慮事項に注意を払いながらAI技術を導入することで、製造業における生産性の向上とコスト削減を実現できます。
弊社が提供するAI研究開発および導入支援サービス
弊社では、製造業の現場で使用できるAIの研究開発および導入のコンサルティングサービスを提供しています。企画・計画段階のニーズ分析から、AIの研究開発、開発したAIシステムの実装、運用後のサポートに至るまで、お客様のAI導入全体をサポートすることを特徴としています。
また、一般的には最もコストがかかる研究開発の段階においては、専門家である大学と連携することで研究費を最小限に抑えることができることも弊社サービスの大きな特長です。企画・研究段階から運用サポートまでを伴走支援しますので、期間としては２～３年のプロジェクトとなります。
こちらの支援事例も合わせてご覧ください。
弊社が需要予測と生産管理に分野のAIを導入するステップ
上述した一般的なAI導入のステップに従って、弊社が需要予測と生産管理の分野におけるAI技術の導入を支援する場合には、具体的に以下のようなアプローチを取ります。
STEP1：状況分析と戦略立案
お客様のビジネスモデルと市場環境を詳細に分析し、AI技術がもたらす可能性を明確化します。そして、競争優位を確保するためのAI化の範囲を含めた戦略的AI導入計画を策定します。
STEP2：オリジナルAIの設計
お客様が具体的にどのような情報を基に需要予測をしているのか、洗い出した判断材料の要素と、その結果である需要量（生産量）を照らし合わせて分析します。そして、どの要素がどの程度結果に影響するのか、特徴量の探索とモデルの設計及び開発を行います。この段階では、統計や機械学習の専門知識が必要となるため、大学研究室に分析作業を委託します。このSTEPはAIモデルの設計およびトライ&エラーの研究期間になるため、１～３年の期間を要することになります。
STEP3：実装と統合
開発されたAIソリューションを既存のITシステムとシームレスに統合します。実装プロセス全体を管理し、現行業務への影響を最小限に抑えながら効率的に進行します。既存のITシステムを管理している部署やベンダーともコミュニケーションを密に取る架け橋の役割を果たします。
STEP4：トレーニングとサポート
お客様の従業員に向けて、AIツールの使用方法とデータ解析スキルのトレーニングを実施し、AIシステムへの正確な情報のインプットと、アウトプットの正しい理解を促進します。
そして、運用開始後の持続的なサポートとAIモデルの最適化を継続的に実施します。
需要予測から生産管理までの具体的なサポート内容
さらに、弊社ではAIを用いた需要予測が経営にもたらすメリットの精査から始まり、生産管理の最適化に至るまで、製造プロセスの各段階において以下のような具体的なサポートを提供します。
サポート①：需要予測
リアルタイムデータ分析を利用した正確な需要予測モデルの構築で、これはまさに研究開発し導入するAIを指します。開発したAIは常に学習を続けるため、経営環境の変化に基づいて、予測モデルの継続的な調整と更新も行います。
サポート②：生産計画の最適化
AIによる予測データを基にした生産計画の自動化と最適化を支援します。むしろ、需要の予測は生産計画の精度アップに直結するため、需要予測は生産計画立案の一環と捉えると、最も効果を感じていただける業務と言えます。
サポート③：在庫管理の効率化
需要予測の精度が高まれば、生産数量や保有する在庫も最適化され、過剰在庫と欠品のリスクを削減するとともに、資材の過剰発注も防げ、キャッシュフローを改善します。結果として、コスト削減と供給効率の向上を図るための在庫管理戦略も実現が可能です。
これらのサービスを通じて、弊社は製造業のお客様がAI技術を最大限に活用し、ビジネスの効率化と競争力の強化を図るための全面的なサポートを提供しています。
まとめと次のステップ
いかがでしたでしょうか。
この記事を通じて、製造業におけるAI技術の重要性、特に需要予測と生産管理の領域でのその役割と効果について詳しく解説しましたが、AIの研究開発およびAIの導入は、生産効率とコスト管理を大幅に改善することをご理解いただけるとありがたいです。実際に、株式会社ホリゾンの事例をはじめ、製造業においてもAIの導入によって具体的なビジネス成果を上げている企業が出てきています。
弊社はAIの研究開発から導入後の支援までを全面的にサポートするコンサルティングサービスを提供しており、需要予測から生産計画、在庫管理に至るまで、企業が直面する様々な課題に対応しています。
自社のどの業務領域がAIによる改善の恩恵を最も受けられるか、AI技術と市場の最新動向はどうなっているのか、実際にAIの研究開発が可能なのか、研究開発や導入は本当に可能なのか、などの技術的なご心配がありましたらぜひ弊社にご相談ください。一般的なIT企業と違い、製造業の現場を理解する弊社だからこそ、本当の伴走支援が可能だと考えています。
また、AI技術の導入には従業員の理解と協力が不可欠ですが、従業員への適切なトレーニング方法やスムーズな導入などの組織的な課題においても、現場を知る弊社だからこそ現場に寄り添った支援が可能です。
ぜひとも一緒にAIの開発と導入を実現させましょう！
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