東京都の製造業におけるAI活用ガイド【2026年版】
東京都の製造業企業がAI導入で直面する課題
製造業のAI導入率は全国平均28.3%(総務省 令和5年通信利用動向調査)。東京都には約620千社以上の事業所があり、サービス業・情報通信業・卸売業を中心に産業が集積しています。
東京都は大田区を中心とした精密加工の町工場集積地として知られ、航空宇宙・医療機器向けの高精度部品を手がける中小製造業が多数集まっています。近年はデジタルものづくりへの転換が進み、品質管理のデジタル化が急務となっています。
製造業が抱える主要課題
課題1: 品質検査の属人化
課題2: 熟練技術者の高齢化と技術継承
課題3: 多品種少量生産への対応
出典: 総務省 令和5年通信利用動向調査
東京都の製造業で効果が期待できるAI活用
外観検査AI(不良品検出)
予知保全(設備異常の予兆検知)
需要予測と生産計画最適化
大田区をはじめとする精密加工企業では、熟練工の目視検査をAI外観検査に置き換えることで、検査精度の向上と人材不足の同時解決が期待できます。
東京都で活用できる補助金
製造業のAI導入に活用できる主な補助金制度です。
- ものづくり補助金
- IT導入補助金
※ 補助金の公募状況・要件は年度により変更されます。最新情報は各省庁の公式サイトをご確認ください。
AI導入の進め方(3ステップ)
1
現状把握(1〜2ヶ月)
自社の業務プロセスを棚卸しし、AI導入で効果が見込める領域を特定します。品質検査の属人化など、自社にとって最も影響の大きい課題から着手することを推奨します。
2
PoC実施(2〜4ヶ月)
特定した領域で小規模な検証を行います。外観検査AI(不良品検出)など、効果測定が容易なユースケースから始めるのが一般的です。
3
本格導入(4〜8ヶ月)
PoCで効果を確認できた領域を全社展開します。ものづくり補助金等の補助金制度の活用も検討してください。
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