製造業の自動化がなぜ重要なのか？工場の効率を上げる方法・事例を紹介
製造業では、人手不足や熟練工の減少、品質のばらつき、原材料コストの高騰など、現場を取り巻く環境が年々厳しくなっています。こうした課題を解決する手段として注目されているのが、画像解析・IoT・AI・ロボティクスなどを活用した「製造業の自動化」です。
しかし、自動化と一口にいっても、どの工程から着手すべきか、どの技術が自社に最適なのか判断が難しい企業も多いでしょう。
本記事では、自動化が求められる背景から具体的な導入方法、成功事例、開発会社を選ぶポイントまで、わかりやすく解説します。
製造業の自動化が求められる背景とは
製造業の現場では、少子高齢化の影響による慢性的な人手不足が続き、一人ひとりの作業負荷が年々増大しています。熟練工の退職が進み、品質を支えてきた暗黙知や判断基準が継承しにくくなっている点も深刻です。重ねて、顧客ニーズの多様化により、短納期・高品質を同時に求められるケースが増え、生産ラインの柔軟性も必要とされています。
こうした課題を解決し、生産体制を安定させる手段として、画像解析・IoT・ロボティクスなどを活用した自動化の重要性が高まっています。
データで見る工場自動化の流れ
工場を自動化する企業が増えている理由として、「人件費高騰」も挙げられます。
例として、2024年の春闘における、組合員数300名以下の中小企業 (2123 社)の賃上げ率は4.75％と、過去最高を記録しています。
工場の一部工程を自動化し人員を減らすことで、人件費の大幅な削減が期待できます。
参考：連合の春闘賃上げ率、4次集計は5.20％ 中小組合が健闘
また、労働人口の減少もデータとして見逃せません。
厚生労働省が発表したデータによると、2005 年～2050年の間で総人口は3,300万人減少する見込みとなっています。その中で、15歳未満の若年人口は約900万人減少し、働き盛りである生産年齢人口は約3,500万人が減少。一方で65 歳以上の高齢人口は約 1,200 万人増加するとされています。
少子高齢化が深刻化する未来に向けて、システム化や自動化によって持続可能なビジネスフローを構築する企業が増えています。
製造業を自動化する方法
製造業の現場では、画像解析・IoT・AI・ロボティクスなど、さまざまな技術が自動化に活用されています。これらは目的によって使い分ける必要があるため、以下からそれぞれの特徴と導入効果を詳しく解説します。
画像解析
画像解析は、カメラで取得した画像や映像をAIやアルゴリズムで解析し、不良検知・外観検査・異物検出などを自動化する技術です。人の目視では見落としやすい微細な欠陥も高い精度で判定でき、検査品質を均一化できます。
また、24時間稼働が可能なため、検査作業の人員負荷も大幅に削減できます。製品ごとの判定ルールもカスタマイズできるため、ラインごとに最適な判定基準を実装できる点も大きなメリットです。熟練検査員の技術をシステム化し、品質管理を安定させたい企業に非常に有効な手段です。
画像解析という技術については、以下の記事で詳しく紹介しています。
IoTセンサー導入
IoTセンサーを製造ラインに設置することで、設備の稼働状況、温度、振動、湿度、不良発生状況などをリアルタイムで収集できます。これにより、設備の異常兆候を早期に検知し、停止時間の削減や予知保全が可能になります。
また、収集したデータを可視化すれば、生産性のボトルネックが明確になり、工程改善にもつながります。現場の「感覚頼り」の判断をデータドリブンに変えることで、品質の均一化や生産効率の向上が期待できる点が特徴です。
IoT開発については、以下の記事で詳しく紹介しています。
IoT開発の始め方｜基礎知識から具体的な手順、開発事例まで徹底解説
AI技術導入
AIの導入は、画像解析や予測分析、需要予測、異常検知など、多岐にわたる領域での自動化に役立ちます。特に、膨大なデータの傾向を学習して最適な判断を行う能力に優れており、品質管理・生産計画・設備保全など広範囲で活用可能です。
また、AIはルールベースでは対応しきれない曖昧な判断にも強いため、従来のシステムでは実現できなかった高度な自動化が可能になります。ただし、AI導入にはデータ整備やモデル運用が必要となるため、導入の目的や体制を明確にすることが重要です。
AIとIoTは組み合わせることで更なる効果を生み出します。詳しくは以下の記事をご覧ください。
ロボティクス化
ロボットを活用した自動化は、搬送・組立・加工・パレタイジングなど、多くの作業で導入が進んでいます。特に近年は協働ロボット（コボット）の普及により、作業者の近くで安全に稼働できる環境が整い、導入ハードルが大きく下がりました。
ロボティクス化は作業スピードの向上、人手不足の解消、品質の安定に直結しやすいのが特長です。また、ロボットをIoTやAIと連携させれば、より高度な自動化も可能になります。単純作業の削減だけでなく、ライン全体の効率化に効果的な手段です。
製造業の業務プロセスを自動化するとビジネスはどう変わる？
製造業の業務プロセスを自動化すると、現場の作業効率が向上するだけでなく、品質管理・設備保全・生産計画などの領域でも大きな効果を得られます。特に、画像解析やIoTによるデータ自動取得が進むと、品質のばらつきや作業者ごとの判断差が解消され、安定したものづくりが実現します。
製造業を自動化することによるビジネスの変化について、以下から詳しく解説します。
作業効率向上・人手不足解消
製造工程の自動化により、これまで人が行っていた検査・記録・搬送などの作業が効率化され、現場の負担が大幅に軽減されます。特に、人手不足が深刻な製造現場では、ロボティクスや画像解析の導入によって作業の一部を代替できるため、少人数でも安定した生産体制を維持できます。
また、自動化により作業のばらつきが減り、品質・速度ともに均一化されやすくなります。結果として、現場の生産能力が上がり、設備や人員を最適に配置するための余裕が生まれます。
クレーム削減
自動化により、検査精度の向上や品質の均一化が進むことで、不良品の流出が減り、顧客からのクレーム発生率が大幅に低下します。画像解析などの技術を活用すれば、人の目では判断が難しい微細な欠陥も検知でき、見落としを防ぐことができます。
また、工程データを自動蓄積することで、トラブルが発生した際に原因を迅速に特定しやすく、再発防止策も立てやすくなります。品質不良品の流出は企業のイメージダウンに直結するため、自動化による対策が効果的です。
画像解析によって外観検査を自動化する技術については、以下の記事で詳しく紹介しています。
外観検査を自動化するメリットと方法を紹介！おすすめのサービスも
生産データの蓄積と活用
IoTセンサーや分析システムを導入すると、生産ラインのデータが自動で蓄積され、ボトルネックの把握や改善案の検討が容易になります。蓄積データを活用することで、需要予測、生産計画の最適化、不良発生の傾向分析など、現場全体をデータドリブンで運営できるようになります。
また、一定期間のデータを比較することで、設備老朽化や異常兆候を早期に把握することも可能になります。データ活用は、長期的な競争力強化に欠かせない要素です。
稼働状況のリアルタイム把握
IoTや稼働監視システムを導入することで、設備の稼働状況やライン全体の動きがリアルタイムで可視化されます。これにより、突発的な停止の早期発見や、異常値の通知による迅速な対応が可能になり、生産ラインの安定稼働につながります。
リアルタイムで状況が把握できると、管理者は現場に行かずとも状況判断ができ、生産計画の調整や現場指示もスムーズになります。結果として、生産性だけでなく、管理効率も大きく向上します。
属人化の解消
熟練工の経験則に依存していた作業や判断を自動化することで、属人化が解消され、誰でも同じ精度で業務を遂行できるようになります。画像検査や記録作業が自動化されれば、作業者ごとの判断差がなくなり、品質の安定につながります。
また、技術伝承の負担も軽減され、技能者の退職や異動による影響を最小限に抑えられます。属人化解消は、長期的に工場運営を安定させるうえで欠かせない取り組みです。
自動化によって成果を上げた製造業の事例
ここからは、実際に工場の自動化を実施して成果を上げた製造業の事例を紹介します。
- 工場ラインをロボティクス化
- AIによる品質検査
- 画像処理技術で食品を加工
それぞれ、詳しくみていきましょう。
工場ラインをロボティクス化
アイリスオーヤマのつくば工場では、LED照明の生産ラインにロボットと無人搬送システムを整備し、従来は複数の作業者が担当していた検査・組立・搬送工程を大幅に自動化しました。
この改革により、1ラインを最小人数で稼働可能な体制に変えられたことが大きなポイントです。自動化により稼働効率が改善し、同時に品質の安定や作業負荷の軽減も実現しています。また、こうしたロボティクス化は単なる省力化だけでなく、ライン全体の最適化を進めるうえでも重要であり、他の設備やデータ活用と組み合わせることでさらなる生産性向上のポテンシャルを持っています。
参考：アイリスオーヤマ つくば工場で見たロボット活用による生産ラインの完全自動化
AIによる品質検査
ドイツの自動車メーカー・アウディでは、生産ラインの品質検査にAIを積極的に取り入れています。
例えば、インゴルシュタット工場のプレス工程では、AIを活用した画像解析システムが、部品に生じる微細なクラックや欠陥をリアルタイムで検出しています。このAIモデルは数百万枚に及ぶ検査画像を学習しており、人の目では見落としやすい不良も高い精度で判別可能です。
さらにスポット溶接部の品質チェックにもAIを導入し、従来のランダム検査から大規模な自動検査へと進化しています。AIによる検査は、人手による作業負担を減らすだけでなく、品質の安定化と生産効率の向上につながっています。
参考：アウディのスマートプロダクション：未来の自動車製造の姿
画像処理技術で食品を加工
北海道小樽市のコスモジャパンでは、焼鳥の串刺し工程にロボットシステムを導入し、熟練作業の自動化を実現しました。
焼鳥の原料投入は、肉の大きさ・形・向き・重量を瞬時に判断する高度な技術が必要で、人員の半数以上が投入される負荷の高い工程でした。そこで、Denso Waveの「HSRシリーズ」スカラロボットと、シンセメック株式会社が開発した3次元画像処理＋独自ソフトウェアを組み合わせ、最適な肉片を自動選定・整列する仕組みを構築。従来3名で行っていた作業を1名（品質チェックのみ）まで削減し、生産性は2.5倍、年間500万円の利益増を達成しました。画像処理技術により熟練度が不要になり、安定生産とFA化の加速が実現した事例です。
参考：日本ロボット工業会＿中小企業における産業用ロボットの活用事例
製造業の自動化にシステム開発が最適な理由
製造業の自動化では、単にロボットやセンサーを導入するだけでは十分な効果が得られません。実際には、工程ごとに異なるルールや判断基準、設備の仕様、現場特有の作業手順を踏まえて設計する必要があります。システム開発であれば、画像解析・IoT・AIなど複数の技術を組み合わせ、現場に最適化した「統合的な自動化」を実現できます。
製造業の自動化にシステム開発が最適な理由を、以下から解説します。
自社の工程に合わせた「現場特化型」の自動化が可能
製造業の工程は企業ごとに大きく異なり、市販のツールや単体のロボット導入だけでは業務フローに適合しないケースが多くあります。システム開発であれば、画像解析・IoT・AIなど複数の技術を組み合わせて、工程の特性に合った「現場特化型」の自動化が可能です。
例えば、カメラで取得した画像の判定結果をIoTセンサーの稼働情報と連携させ、ライン全体を制御するといったカスタム構築も実現できます。これにより、部分的な省力化ではなく、工程全体の効率化と品質向上につながる統合的な自動化を進められます。
設備・PLC・基幹システムとの連携がしやすい
製造現場では、PLC制御盤、加工設備、検査装置、MES・ERPなど、多数の機器やシステムが連動しています。既存の仕組みとうまく連携できなければ、自動化の効果を最大限発揮できません。システム開発なら、設備メーカーごとのプロトコルやPLC仕様に合わせた制御設計が可能で、データを基幹システムや分析基盤へスムーズに連携できます。
また、設備とITシステムをまたいだ制御ロジックも構築できるため、ライン全体を最適化する高度な自動化にも対応できます。
運用現場の声に合わせて柔軟にカスタマイズできる
現場で自動化を運用していくうちに、「判定基準を変えたい」「別工程にも拡張したい」といった改善ニーズが必ず生まれます。
システム開発で構築された自動化システムであれば、こうした現場の声に応じて柔軟にカスタマイズが可能です。また、改善内容が自社内にノウハウとして蓄積され、アップデートを重ねることでシステムの精度や使いやすさが向上します。単なる導入で終わらず、継続的に価値を高められる点が、製造業とシステム開発の相性の良さを裏付ける理由です。
製造業の自動化に強いシステム開発会社を選ぶポイント
製造業の自動化は、設備制御・画像解析・IoT・AI・基幹システム連携など多領域にまたがるため、開発会社の技術力と現場理解が成果の質を大きく左右します。
選ぶ際には、まず「工場現場での導入実績」があるかを確認し、単なるシステム開発だけでなく、設備メーカー・PLC制御・ロボティクスとの連携経験があるかが重要です。また、レポートやダッシュボードの質、導入後の改善サイクルを支援する体制、運用フェーズでの柔軟なカスタマイズ対応などもポイントになります。
自社工程に合わせて一体型で構築できる開発会社こそ、長期的に価値を発揮します。
データ分析の自動化システム開発ならシルク・ラボラトリ
シルク・ラボラトリは、画像解析・IoT・AI・PLC制御など、製造業の自動化に必要な技術をワンストップで提供できる開発会社です。単体の技術導入ではなく、現場の課題を丁寧にヒアリングしたうえで、工程全体を最適化する“現場特化型の仕組み”を構築できる点が強みです。また、基幹システムとの連携や、蓄積データを活かした分析基盤の構築も得意としており、導入後の改善・アップデートも継続的にサポートします。「部分最適」ではなく「工場全体の効率化」を実現したい企業に最適なパートナーです。
シルク・ラボラトリの事例紹介
シルク・ラボラトリの代表的な実績として、JAXAと共同開発を行なった「風洞モデルの変形測定システム」があります。これは精密な測定と高度な解析を必要とする領域で、センサーから取得した膨大なデータをリアルタイムで解析し、モデルの変形状況を高精度に可視化する仕組みです。
このプロジェクトでは、分析ロジックの実装、データ処理パイプライン、可視化UIの構築まで一貫して対応。複雑な技術要件を整理し、自社専用の高機能な計測・解析システムを実現しました。高度な技術を組み合わせて自動化したい企業にとって、確かな開発力を証明する事例です。
詳しくは、以下のページからご覧いただけます。
まとめ
製造業の自動化は、作業効率の向上、品質の安定化、人手不足への対応など、多くの課題を同時に解決できる取り組みです。画像解析・IoT・AI・ロボティクスといった技術は単体でも効果を発揮しますが、工程全体を最適化するには自社の現場に合わせたシステム開発が欠かせません。導入後も継続的に改善を続けられる仕組みを整えることで、生産性と競争力は大きく向上します。自動化を成功させたい企業こそ、技術力と現場理解のある開発パートナーと連携し、長期的な視点で取り組むことが重要です。
