製造業における持続可能性向上施策×AI活用の現実解

背景・課題

近年、製造業は温室効果ガス排出量管理や省エネ、生産活動におけるCSRの高度化といった新たな課題に直面している。しかし、温室効果ガスやエネルギー消費・廃棄物などの環境関連データは多様な現場・設備に分散しており、現場ごとのExcel・手書き集計が続いているのが実情。これでは全社横断での進捗や改善点の把握が遅れ、適切な打ち手を素早く実施できない課題があった。

AI活用ソリューション

AI技術そのものを前面に押し出すのではなく、IoT計測機器や既存システム（ERP等）から取得した環境関連データをクラウド上に一元管理。データ集約後、可視化ツールで各拠点・設備ごとの消費傾向やCO2排出量・省エネ活動の進捗を自動分析する仕組みを活用。具体的な異常値検知や、定型レポート作成の一部にAIを補助的に利用（異常検知の自動化・自動グラフ生成など）。その結果、現場の担当者は入力・集計作業から解放され、月次レポート作成は大幅に効率化。また、経営層はリアルタイムなダッシュボードで状況把握が可能となり、制度変更や改善策の意思決定が早まった。

AI導入前後の変化

成果・効果・ROI

定量的には、レポート作成関連工数を年間約360時間削減、作業工数の省力化とミス低減を両立。現場負担を減らし、CSR方針の進捗説明も迅速化。AI活用範囲は限定的ながら、異常傾向の早期発見や担当者のノウハウ共有も進み、追加テーマ拡大への布石となった。ROIは初年度で70%程度・次年度以降は投資回収見込み。

実事例

A社（製造業・中堅規模）は、分散した現場別のエネルギー消費・CO2排出データをIoT・既存基幹システムと連携し、自動で集約・可視化。CSR進捗レポートの手間や集計ミスが削減され、異常値も早期発見。AI活用は補助用途に絞り、現場とのコミュニケーションを重視した導入で成功。

https://www.ricoh.co.jp/service/digital-manufacturing/media/article/detail31/

さらなる展開

異常値検知・集計自動化の範囲を他部門（物流・品質管理等）にも展開し、データ駆動の改善施策を全社へ横展開する可能性が高い。また、今後はAI予測モデルや自動アクション提案など、より高度な用途での拡張も期待できる。

導入ロードマップ

1. 現状分析・関係者ヒアリング - 現場・設備ごとのデータ集計状況を整理し、業務フローと課題を精密に洗い出す。
2. 業務要件整理・システム選定 - 収集・活用したいデータ項目を明確化し、既存システム・IoT機器の連携方針を策定。
3. 小規模実証（PoC） - 特定現場やラインで自動データ収集＋可視化・異常検知のPoCを実施し、現場の負担・運用適合性を現実的に検証。
4. 全社本格展開 - 効果・改善点を評価しつつ、範囲を全拠点へ段階的に拡大。本稼働・現場教育フェーズ。
5. 運用・フィードバック - 定期的な運用レビューで追加機能を検討。今後のAI活用範囲の拡大も段階的に模索。