生産管理にAIを活用する方法とは？できること・導入事例・システムの選び方を解説

製造業では、人手不足や原材料価格の変動、短納期への対応などを背景に、生産管理業務の効率化が重要になっています。

一方で、生産管理には需要予測、生産計画、工程管理、在庫管理、品質管理など多くの業務があり、担当者の経験や判断に依存している企業も少なくありません。

こうした課題を解決する手段の一つが、AIの活用です。

生産管理にAIを活用すると、需要予測や生産計画の作成支援、設備の異常検知、品質検査などを効率化できます。 過去の実績データや設備の稼働情報を分析し、人が判断するために必要な情報を提供できることが特徴です。

ただし、AIを導入するだけですべての生産管理業務が自動化されるわけではありません。対象業務に適した技術を選び、必要なデータや運用体制を整えることが重要です。

この記事では、生産管理におけるAIの活用方法、導入メリット、具体的な企業事例、システム選定のポイントを解説します。

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1. 生産管理におけるAI活用とは？

生産管理におけるAI活用とは、製造に関するデータを分析し、生産数量の決定、工程の調整、在庫の適正化、品質の維持などを支援することです。

従来の生産管理では、担当者が受注情報や在庫状況、設備の稼働予定を確認しながら計画を作成することが一般的でした。

AIを活用すれば、過去の販売実績や生産実績などから一定の傾向を分析し、予測や判断に必要な情報を得られます。

ただし、予測結果を実際の生産計画に反映するには、設備能力や納期、材料の調達状況などの条件も考慮しなければなりません。

生産管理と生産計画の違い

生産管理は、製品の製造に必要な業務を管理する活動全体を指します。

一方、生産計画は、生産管理を構成する業務の一つです。

生産計画の立て方や自動化について詳しく知りたい方は、関連記事「生産計画の立て方・自動化」も参考にしてください。

2. AIを活用できる生産管理業務は主に6つ

生産管理にAIを活用できる代表的な業務は、需要予測、生産計画、工程管理、在庫管理、品質管理、設備保全の6つです。

それぞれ必要なデータや適した技術が異なるため、自社の課題に応じて導入対象を選ぶ必要があります。

2-1. 需要予測｜将来の販売数量を予測する

需要予測は、過去の販売実績や季節変動、販売促進などの情報をもとに、将来必要になる製品数量を予測する業務です。

予測結果は、生産数量の決定や原材料の発注、在庫管理などに活用できます。

例えば、季節によって販売数量が変動する商品では、過去の販売実績だけでなく、曜日や季節、販促施策などを考慮することで、需要の変化を捉えやすくなる場合があります。

ただし、予測精度はデータの品質や需要の変動特性によって異なります。AIを導入したからといって、必ず予測誤差が小さくなるわけではありません。

2-2. 生産計画｜生産数量や設備の割り当てを調整する

生産計画では、受注数量や需要予測に加え、設備能力、人員、原材料、納期などを考慮する必要があります。

AIによる需要予測と数理最適化などの技術を組み合わせることで、複数の条件を考慮した計画作成を支援できます。

例えば、複数の製造ラインで異なる製品を生産する場合、設備の稼働可能時間や段取り替えの条件を考慮し、実行可能な生産スケジュールを検討します。

ここで重要なのは、需要予測と生産計画の最適化は異なる処理だという点です。

需要予測は「どれだけ必要になるか」を推定し、生産計画の最適化は「限られた設備や人員で、どのように生産するか」を決定します。

2-3. 工程管理｜進捗の遅れや負荷の偏りを把握する

工程管理では、製造工程ごとの進捗状況や作業時間、設備の稼働状況などを確認します。

AIやデータ分析を活用することで、過去の実績から工程の遅延リスクを予測したり、負荷が集中しやすい工程を把握したりできます。

例えば、特定の設備で処理待ちが頻繁に発生する場合、工程別の実績データを分析することで、ボトルネックを見つける手掛かりになります。

なお、工程の進捗をリアルタイムに表示するだけであれば、必ずしもAIは必要ありません。まずは既存の工程管理システムやデータの可視化で解決できるかを確認することも重要です。

2-4. 在庫管理｜欠品と過剰在庫のリスクを抑える

在庫管理では、欠品による販売機会の損失と、過剰在庫による保管費用や廃棄リスクの両方を考慮する必要があります。

AIによる需要予測を活用すると、商品の需要変動を踏まえた発注数量や在庫水準の検討に役立ちます。

ただし、適正在庫を決めるには、需要予測だけでなく、発注から納品までの期間、発注単位、安全在庫などの条件も必要です。

2-5. 品質管理｜画像や測定データから異常を検知する

品質管理では、画像認識AIを活用して製品表面の傷や欠陥を検出する方法があります。

また、製造工程で取得した温度、圧力、振動などのデータを分析し、通常と異なる状態を検知する方法もあります。

ただし、検査対象や不良の種類によって適切な技術は異なります。特に見逃しが許されない工程では、検出精度の検証と人による確認体制が欠かせません。

2-6. 設備保全｜故障の兆候を早期に把握する

設備保全では、設備の振動、温度、稼働時間などのデータから、異常の兆候を検知する取り組みがあります。

異常を早期に把握できれば、計画外の設備停止を減らすための判断材料になります。

ただし、故障の予測には十分な設備データや保全履歴が必要です。データが不足している場合は、センサーの設置や記録方法の整備から始める必要があります。

3. 生産管理にAIを導入する4つのメリット

3-1. 計画作成や集計にかかる作業時間を削減できる

生産管理では、販売実績の集計や需要予測、生産数量の計算などに時間がかかります。

これらの処理を自動化できれば、担当者は例外的な案件への対応や計画の確認など、判断が必要な業務に時間を使いやすくなります。

3-2. 担当者の経験に依存する業務を標準化しやすくなる

需要予測や生産計画の作成方法が担当者ごとに異なると、業務の引き継ぎが難しくなる場合があります。

データや計算条件を共通化することで、判断の根拠を共有しやすくなり、属人化の軽減につながります。

ただし、現場固有の制約や例外対応まで完全に自動化できるとは限りません。

3-3. 需要変動に応じた計画の見直しを支援できる

販売数量や受注状況が変化すると、生産計画の見直しが必要になります。

需要予測や計画作成を支援するシステムを活用すれば、更新されたデータをもとに再計算し、変更案を検討しやすくなります。

3-4. 在庫や設備稼働の改善に役立つ

需要予測と在庫情報を組み合わせることで、在庫の過不足を把握しやすくなります。

また、生産計画に設備能力や作業時間の制約を反映することで、設備負荷の偏りを抑える計画を検討できます。

ただし、改善効果は業務内容や導入範囲によって異なるため、導入前後の実績を比較して評価する必要があります。

4. 生産管理へのAI導入事例

AIの導入効果を判断する際は、技術の説明だけでなく、実際の企業がどの業務を改善したのかを確認することが重要です。

ここでは、TRYETINGが公表している事例を紹介します。

4-1. セロリー株式会社｜生産計画策定の作業時間を10分の1に短縮

オフィスユニフォームなどを企画・製造・販売するセロリー株式会社では、販売計画をもとに生産計画を策定していました。

同社は、生産計画の精度向上や作業工数の削減を目指して、ノーコード予測AI「UMWELT」を導入しました。

TRYETINGが2025年6月17日に公表したプレスリリースによると、生産計画策定の作業時間が従来の10分の1に短縮されています。

この事例は、AIの活用によって計画作成業務の効率化を図れることを示しています。

※成果は同社の導入事例に基づくものであり、すべての企業で同じ効果が得られるわけではありません。

4-2. 株式会社平松食品｜生産計画最適化の共同実証実験を開始

つくだ煮や魚介類の製造・販売を行う株式会社平松食品では、需要予測と生産計画の作成に多くの時間を要していました。

TRYETINGは2025年5月29日、同社とUMWELTを活用した生産計画最適化の共同実証実験を開始したと発表しています。

この取り組みでは、属人化した計画業務の仕組み化が課題の一つとなっています。

なお、これは共同実証実験の開始に関する発表であり、実証による最終的な改善効果を示すものではありません。

5. AI生産管理システムの選び方

生産管理にAIを導入する際は、機能の多さだけでなく、自社の課題を解決できるかどうかを基準に選ぶことが重要です。

5-1. 解決したい業務課題を明確にする

まず、現在の生産管理業務で何が問題になっているのかを整理します。

例えば、需要予測の精度に課題がある企業と、工程の進捗管理に課題がある企業では、必要なシステムが異なります。

導入目的が曖昧なままシステムを選ぶと、機能を十分に活用できない可能性があります。

5-2. 必要なデータを利用できるか確認する

AIの活用には、対象業務に応じたデータが必要です。

需要予測であれば販売実績や受注実績、生産計画であれば設備能力や工程情報などが必要になります。

データの欠損や表記の不統一が多い場合は、導入前に整備が必要です。

5-3. 既存システムと連携できるか確認する

生産管理では、販売管理、在庫管理、購買管理など複数のシステムを利用していることがあります。

新しいAIツールを導入する場合は、必要なデータを取り込めるか、計算結果を既存業務へ反映できるかを確認しましょう。

5-4. 導入後の運用負荷とサポート体制を確認する

AIシステムは、導入後も予測結果の確認やデータ更新、必要に応じたモデルの見直しが必要です。

運用担当者が日常的に利用できる操作性や、トラブル発生時のサポート体制も選定基準になります。

5-5. 小規模な検証で効果を確かめる

最初から全工場・全製品に導入するのではなく、一部の製品や工程で検証する方法もあります。

例えば需要予測であれば、過去の実績データを使い、従来の予測方法とAIによる予測結果を比較します。

計画作成の効率化が目的なら、作業時間や計画変更にかかる時間などを評価します。

6. 生産管理へのAI導入を進める5つのステップ

AI導入は、次の流れで進めると課題と効果を整理しやすくなります。

ステップ1：課題を整理する

需要予測、生産計画、工程管理などの業務から、改善したい対象を決めます。

ステップ2：評価指標を設定する

予測誤差、計画作成時間、納期遵守率、在庫数量など、目的に応じた指標を設定します。

ステップ3：データを準備する

対象業務に必要なデータを収集し、欠損や不整合を確認します。

ステップ4：試験導入で効果を検証する

一部の製品や工程を対象に、既存の方法と比較します。

ステップ5：運用体制を整えて展開する

担当者、データ更新方法、例外時の対応などを決め、効果を確認しながら適用範囲を広げます。

AI導入の成功には、技術だけでなく、現場の業務を理解したうえで運用方法を設計することが欠かせません。

7. 生産管理のAI活用に関するよくある質問

Q1. 生産管理にAIを導入すると何ができますか？

需要予測、生産計画の作成支援、工程の遅延リスク分析、在庫管理、品質検査、設備の異常検知などに活用できます。ただし、利用できる機能はシステムや導入範囲によって異なります。

Q2. AIと従来の生産管理システムは何が違いますか？

従来の生産管理システムは、受注・在庫・工程などの情報管理や業務処理を主な役割とします。AIは、蓄積されたデータを使った予測や異常検知などを支援します。両者は対立するものではなく、組み合わせて利用できます。

Q3. 生産管理のAI化は中小企業でも可能ですか？

可能です。ただし、企業規模よりも、解決したい課題、利用できるデータ、運用体制が重要です。まずは一部の業務から導入効果を検証するとよいでしょう。

Q4. Excelで管理している業務にもAIを導入できますか？

Excelで管理している販売実績や在庫データなどを、AIによる分析に利用できる場合があります。ただし、データ形式や品質によっては整備が必要です。

Q5. 生成AIだけで生産管理を自動化できますか？

生成AIは、作業手順書の作成支援や問い合わせ対応、報告書の要約などに活用できます。一方、需要予測や複雑な生産スケジュールの計算には、機械学習や数理最適化など、別の技術が適している場合があります。

Q6. AIによる生産管理にはどのような注意点がありますか？

データの品質、予測精度、既存システムとの連携、運用体制などを確認する必要があります。また、計算結果が現場の制約を満たしているか、人が確認できる仕組みも重要です。

8. 生産管理の効率化にノーコードAI「UMWELT」を活用

TRYETINGが提供する「UMWELT」は、需要予測や生産計画の最適化など、企業のデータ活用を支援するノーコードAIツールです。

製造業では、販売実績をもとにした需要予測や、生産計画に関する業務の効率化などに活用されています。

生産管理にAIを導入する際は、まず自社の業務課題を整理し、必要なデータや実現したい改善効果を明確にすることが重要です。

UMWELTの機能や導入事例について詳しく知りたい方は、製品資料をご覧ください。

9. まとめ｜生産管理へのAI導入は課題に合った業務から始めよう

生産管理へのAI活用は、需要予測や生産計画、工程管理、在庫管理など、さまざまな業務で検討できます。

特に、作業時間が長い業務や担当者の経験に依存している業務では、データ分析や自動化によって改善できる可能性があります。

一方で、AIがすべての課題を解決するわけではありません。従来のシステムや業務改善だけで対応できる場合もあります。

重要なのは、解決したい課題を明確にし、適切な技術を選び、小規模な検証を通じて効果を確認することです。

生産管理のAI化を検討している方は、まず需要予測や生産計画など、自社で改善効果を測定しやすい業務から取り組んでみてはいかがでしょうか。