はじめに
2026年に入り、自動車、化学、電機、重工業といった製造業界でも、生成AIの活用が研究開発から生産現場、基幹システムの刷新まで一気に広がっています。これまでのAI活用は画像認識による外観検査や需要予測が中心でしたが、最近では大規模言語モデルを使って設計図面やソースコードを解析したり、熟練技術者が持つ暗黙知を言語化して若手に継承したりする事例が目立つようになってきました。金融業界の生成AI活用事例は金融業界の生成AI活用事例まとめでも取り上げていますが、製造業は研究開発・生産技術・保全・ソフトウェア開発と、部門ごとに活用領域が大きく異なる点が特徴です。
この記事では、2024年後半から2026年にかけて発表された自動車・化学・電機・重工業各社の生成AI活用事例を、企業名・数値を含めてまとめます。自社の設計開発や生産現場、基幹システムの刷新に生成AIをどう取り入れるかを検討する際のヒントとしてお役立ていただければと思います。
設計開発・研究開発を効率化する生成AI活用事例
製造業の中でも生成AI活用が先行しているのが、設計開発や研究開発の領域です。図面や仕様書、過去の実験データといった専門性の高い文書を扱う業務であるため、生成AIによる情報整理や候補抽出の効果が数値として表れやすい傾向があります。
ダイセル×アクセンチュア｜セイフティSBUの設計開発で生産性1.3倍、2030年までに2倍へ
化学メーカーの株式会社ダイセルは2026年2月26日、アクセンチュアとの共同プロジェクトとして、セイフティSBU（ストラテジック・ビジネス・ユニット）における技術開発領域を、生成AIを活用して抜本的に変革すると発表しました（ダイセル公式ニュースリリースおよびアクセンチュア公式ニュースルームより）。セイフティSBUは、自動車のエアバッグ用インフレータなど自動車安全部品を手がけ、グローバル市場で高いシェアを持つ事業部門です。
プロジェクトでは、設計開発領域における各種業務プロセスに生成AIを組み込み、ダイセルは生成AI導入前と比較して設計開発領域の生産性がすでに1.3倍に向上しており、2030年までに2倍とすることを目指しています。研究開発人材の不足という製造業共通の社会課題に対し、生成AIを活用して解決を図る取り組みとして位置づけられており、アクセンチュアは業務プロセスの再設計と生成AIツールの実装の両面から支援しているといいます。単なる業務効率化にとどまらず、技術開発領域の生産性向上と新規事業創出の両立を狙っている点が特徴です。
旭化成｜材料の新規用途探索を効率化、候補選別時間を40％に短縮
旭化成は2024年12月9日、材料の新規用途探索の自動化や、製造現場における技術伝承において生成AIの活用を開始したと発表しました（MONOistの報道による）。同社はすでに2023年5月から、グループ全体で生成AIを活用する方針を定めており、書類作成や社内資料の検索といった業務では月間2,157時間の業務時間削減を実現しています。
新規用途探索の領域では、旭化成は、生成AIを使って文献データから6,000件を超える新規用途のユースケース候補を抽出し、ある材料では候補の選別にかかる時間を従来比40％に短縮しました。今後は非構造化データの解析など、活用範囲をさらに広げていく意向を示しており、長年にわたって蓄積してきた実験データやノウハウという「無形資産」を、生成AIによってどう掘り起こすかという発想が特徴的な事例です。
全社基盤・技術伝承を支える生成AI活用事例
設計開発の効率化と並行して、従業員数万人規模の全社的な生成AI基盤を整備し、熟練社員の技能をどう次世代に引き継ぐかという課題に取り組む動きも広がっています。
パナソニックグループ PX-AI｜8万人が利用、月29万時間の業務効率化とモノづくり知識の継承
パナソニック オペレーショナルエクセレンス株式会社は2026年8月20日、パナソニックグループ約8万人を対象とした生成AI基盤「PX-AI」の活用定着に向けた取り組みを、支援会社であるディスカバリーズ株式会社との事例として公開しました（ディスカバリーズ公式プレスリリースより）。PX-AIはMicrosoft Azure OpenAI Serviceを基盤に2023年に開発され、開発着手からわずか1カ月で全グループ従業員への提供を開始した、異例のスピード展開で知られています。
利用者アンケートによると、パナソニックグループでは約8万人が「PX-AI」を利用しており、1人あたり月間約7.5時間、グループ全体では月間約29万時間相当の業務効率化につながっています。活用を後押しするコミュニティには延べ3.1万人が参加し、活用事例の共有や日常的な質問・相談が行われているといいます。あわせて、モノづくりの知識を学習させた生成AIを製造現場の技術承継に活用する取り組みも報じられており（MONOistの報道による）、ベテラン技術者の暗黙知を形式知化し、若手や海外拠点の従業員にも展開していく狙いがうかがえます。全社規模での生成AI定着を、ツール導入だけでなくコミュニティ運営という「人」の側面から支えている点が、他社にとっても参考になりそうです。
基幹システム・ソフトウェア開発における生成AI活用事例
製造業の現場や研究開発だけでなく、工場の稼働を支える基幹システムやソフトウェア開発の領域でも、生成AIによる作業時間の大幅な短縮が報告されています。
富士通「Fujitsu Application Transform」｜レガシーシステムの設計書生成を1／30の時間に短縮
富士通は2026年3月30日、ソースコードを解析して設計書を自動生成する生成AIサービス「Fujitsu Application Transform powered by Fujitsu Kozuchi」の提供を開始しました（富士通公式プレスリリースより）。COBOLなど長年運用されてきたレガシーシステムでは、仕様書が更新されずシステム全体がブラックボックス化しているケースが多く、刷新の障壁になっていました。
このサービスでは、リバースエンジニアリングの手法と、ナレッジグラフを活用した独自のRAG技術によってソースコードを解析し、富士通の「Fujitsu Application Transform powered by Fujitsu Kozuchi」は、レガシーシステムの設計書を生成する時間を従来の約1／30まで短縮します。あわせて、解析の網羅性を95％向上、生成された設計書の可読性も60％改善したと発表されており、製造業を含む多くの企業が抱えるレガシーシステムの刷新ニーズに応える内容です。
富士通×トヨタシステムズ｜基幹システムのOS更新作業時間を約50％短縮
富士通は、トヨタグループのシステム開発を担うトヨタシステムズと共同で、生成AIサービス「Fujitsu Kozuchi Generative AI」を基幹システムのOS更新作業に活用する実証実験を行い、作業時間を約50％短縮できることを確認したと発表しました（富士通公式プレスリリースより）。基幹システムのOSやミドルウェアのアップデート作業では、プログラムの互換性が失われる箇所を人手で洗い出す必要があり、多大な工数がかかることが課題でした。
実証実験では、生成AIがプログラムを解析し、互換性がなくなる部分を自動的に抽出することで、従来人手で行っていた確認作業を大幅に効率化しています。工場の生産管理システムなど、長期間にわたり安定稼働が求められる基幹システムの保守・刷新において、生成AIが実務レベルで効果を発揮し始めている事例といえるでしょう。
現場のロボット協働・予知保全に広がる生成AI活用事例
生成AIの活用は、オフィスでの文書作成支援にとどまらず、工場の生産ラインで稼働するロボットや、プラント設備の予知保全・自律制御といった領域にも広がっています。
デンソー｜生成AIロボット「Jullie」の開発とグローバル16万人への展開計画
自動車部品大手のデンソーは、生成AIを活用したロボット制御技術「Generative-AI-Robot Technology」を開発し、この技術で動くロボット「Jullie」が来場者の好みに合わせてコーヒーをブレンド・提案するデモイベントを2024年10月に開催しました（デンソー公式ニュースルームより）。複数の作業を柔軟にこなせる多能工型ロボットの実現に向け、生成AIによってロボットの動作生成や状況判断を担わせる研究を進めています。
全社的な生成AI活用の観点では、デンソーは2030年までに全世界の従業員が生成AIを自在に活用できる状態を構築する計画を掲げているとされ、現状は国内約34,000人が製造現場や研究開発、事務・管理といった業務で生成AIを利用しており、5年程度でグローバル約16万人にまで拡大する方針と報じられています（ニュースイッチ／日刊工業新聞社の報道による）。ロボットという「モノ」への生成AI組み込みと、従業員という「ヒト」への全社展開を両輪で進めている点が特徴です。
三菱重工×Preferred Networks｜ミッションクリティカル領域向け国産AI基盤モデルの共同開発
三菱重工業とPreferred Networks（PFN）は2026年6月2日、社会インフラや防衛分野など、高い信頼性と即応性が求められる「ミッションクリティカル領域」向けの国産AI技術を共同開発する業務提携を発表しました（Preferred Networks公式プレスリリースより）。三菱重工が持つハードウェア・制御・シミュレーション技術と、PFNが持つAI基盤モデルやAI半導体、計算基盤を組み合わせ、発電設備や交通システム、航空宇宙・防衛分野などにおける自律的な機械・システムの実現を目指すとしています。
具体的には、設備の知能化・自律化、高度な予知保全、迅速な危機対応といった用途への活用が想定されており、2026年度内をめどに資本業務提携への発展も視野に入れているといいます。生成AIを含む国産AI基盤モデルを、海外クラウドベンダーに依存せず自社の重要インフラ製品に組み込んでいこうとする動きとして注目されます。
製造業における生成AI活用の共通点と今後の展望
ここまで紹介してきた6つの事例を振り返ると、業種や用途は異なっていても共通する傾向がいくつか見えてきます。
「言語化しにくい暗黙知」への活用が広がっている
ダイセルの設計開発、旭化成の材料探索、パナソニックの技術承継に共通するのは、いずれも熟練技術者や研究者が長年かけて蓄積してきた、言語化しにくいノウハウを生成AIによって形式知化しようとしている点です。製造業では技能継承の担い手不足が深刻な課題となっており、退職や異動によって失われがちな知見を、生成AIを介して組織の資産として残していく動きが本格化しています。
大手ベンダー・専門企業との提携によるAI基盤構築が主流に
ダイセル×アクセンチュア、パナソニック×ディスカバリーズ、三菱重工×PFNのように、多くの企業が自社単独ではなく、コンサルティングファームやAIスタートアップと提携しながら生成AI基盤を構築している点も共通しています。製造業の現場データや専門知識と、生成AIベンダーの技術力を組み合わせることで、汎用的な生成AIサービスだけでは対応しきれない専門領域の課題に取り組んでいる様子がうかがえます。富士通の事例のように、レガシーシステムという「守りのDX」領域でも生成AIの実用化が進んでおり、今後は設計開発・技術伝承・基幹システム・現場ロボットという4つの領域で、製造業の生成AI活用がさらに厚みを増していくことが見込まれます。
まとめ
製造業では、ダイセル×アクセンチュアの設計開発改革、旭化成の材料用途探索、パナソニックグループの全社的な生成AI基盤「PX-AI」、富士通のレガシーシステム刷新サービス、デンソーの生成AIロボット「Jullie」、三菱重工×PFNの国産AI基盤モデル共同開発と、研究開発から生産現場、基幹システムまで幅広い領域で生成AI導入が進んでいます。いずれの事例も、熟練社員の暗黙知や専門性の高い業務プロセスという、これまでAIが苦手としてきた領域に踏み込んでいる点が共通しています。自社の設計開発や生産現場に生成AIを取り入れる際は、まずは自社に蓄積された文書・データを整理し、どの業務であれば効果を測定しやすいかを見極めることが、導入の第一歩になりそうです。
参考サイトURL一覧
- 生成AIを活用しセイフティSBUにおける設計開発領域を抜本的に変革（ダイセル公式ニュースリリース、2026年2月26日）
- アクセンチュア、生成AIを活用しダイセルのセイフティSBUにおける技術開発領域を抜本的に変革（アクセンチュア公式ニュースルーム、2026年2月26日）
- 旭化成、材料の新規用途探索や製造現場の技術伝承などに生成AIを活用（MONOist、2024年12月10日）
- ディスカバリーズ、パナソニックグループ約8万人の生成AI活用定着をコミュニティ運営・情報発信で支援（ディスカバリーズ公式プレスリリース、2026年8月20日）
- モノづくりの知識を身に付けた生成AI、パナソニックHDが技術承継などで活用へ（MONOist、2024年7月3日）
- ソースコードを解析し、設計書を自動生成する生成AIサービス「Fujitsu Application Transform powered by Fujitsu Kozuchi」を提供開始（富士通公式プレスリリース、2026年3月30日）
- トヨタシステムズと富士通、基幹システムのアップデート作業に生成AIを活用し、作業時間の50％削減を実現（富士通公式プレスリリース）
- デンソー、生成AIロボット「Jullie」がバリスタとして働くデモイベントを開催（デンソー公式ニュースルーム、2024年10月16日）
- ｢人の仕事をより創造的なものに｣…全世界で生成AI駆使､デンソーが体制を構築する狙い（ニュースイッチ／日刊工業新聞社）
- 三菱重工とPreferred Networks、ミッションクリティカル領域における国産AI技術の共同開発で業務提携（Preferred Networks公式プレスリリース、2026年6月2日）
