はじめに

製造業において、DX（デジタルトランスフォーメーション）はもはやスローガンではなく、生存戦略そのものとなっています。ハードウェアの品質だけで勝負できた時代は過ぎ去り、ソフトウェアによる付加価値の創出が競争力の源泉となりつつあるからです。

こうした中、GitHub CopilotやCursorに代表される「AI駆動開発（AIDD：AI-Driven Development）」が、開発効率を劇的に向上させる手法として注目を集めています。しかし、Webサービス開発などの一般的な領域とは異なり、製造業のシステム開発には「物理的な危険性」や「数十年前の遺産」といった特有の事情が存在します。

本レポートでは、製造業の現場にAI駆動開発を導入する際に直面する「特有の壁」を明らかにし、それを乗り越えるための具体的な技術的アプローチと体制づくりについて詳しく解説します。

製造業におけるAI駆動開発（AIDD）の現状と必要性

なぜ今、製造業のシステム開発現場でAI駆動開発が強く求められているのでしょうか。

最大の理由は「エンジニアリソースの枯渇」と「システムの複雑化」の板挟みにあります。製造現場のシステムは、生産管理、在庫管理、工場IoT、組み込みソフトウェアなどが複雑に絡み合っています。一方で、これらの仕様を把握している熟練エンジニアの高齢化が進み、技術継承（レガシーマイグレーション）が待ったなしの状況です。

こういった事情を背景に製造業のシステム開発現場では、AI駆動開発の導入が急務となっています。

まず単純に、AIをうまく活用すれば、エンジニアの人的リソースの不足を代替させられる可能性が有ります。

また、AI駆動開発は、単にコードを早く書くためのツールではなく、教育用のツールとしての側面も持っています。

AIは「過去の膨大なコードベース」や「ドキュメント」を即座に参照し、若手エンジニアに対して「このコードが何を意味するのか」を解説する教師役にもなり得ます。つまり、製造業においては、開発スピードの向上と同等かそれ以上に「ナレッジの民主化」と「属人化の解消」という文脈で、その必要性が高まっているのです。

製造業のシステム開発にAI駆動開発を適用する際の主な課題

一般的なWeb開発においてAI導入が比較的スムーズに進むのに対し、製造業ではいくつかの高いハードルが存在します。これらは単なる技術的な問題だけでなく、業界の構造や文化に根差したものです。

厳格な品質保証と安全性の担保

Webアプリのバグであれば、画面が一時的に表示されない程度で済むかもしれません。しかし、工場の生産ラインや自動車の制御システムにおいて、バグは「物理的な事故」や「人命に関わる危険」に直結します。

製品製造ラインを管理するシステムがメモリリークで停止する状況を想定してみてください。

これらが正常に動作しない場合は、大規模な工場であれば一日で億単位の損失が発生する可能性があります。

ましてや自動車部品製造などの人命に関わるシステムには、それ以上の精緻さと安全性が求められます。

AI（大規模言語モデル）は、確率的に「もっともらしい答え」を出力する仕組みであり、論理的な正しさを100％保証するものではありません。

この「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクは、製造業においては致命的です。

例えば、AIが提示した制御ロジックに、特定のエッジケース（異常系）での考慮漏れがあった場合、実機が暴走するリスクがあります。

ISO 26262（自動車機能安全規格）などの厳格な安全基準が求められる現場において、「AIが書いたから」という理由は一切通用しません。

AI生成コードに対して、従来以上に厳密な検証と、人間による説明責任が求められる点が大きな課題となります。

長年運用されたレガシーシステムとの連携

製造現場のIT環境は、最新のクラウド技術と、数十年前に構築されたレガシーシステムが混在する「モザイク状態」にあります。

• メインフレーム: 30年以上稼働し続ける基幹システム（COBOL等）

• PLC（Programmable Logic Controller）: 独自のラダーロジックで動く制御機器

• 独自の通信プロトコル: 標準化前の独自仕様で通信する機器群

一般的な生成AIモデルは、PythonやJavaScriptなどのモダンな言語や、Web標準技術については膨大な学習データを持っています。

しかし、特定の企業内だけで使われてきた「秘伝のタレ」のような独自ライブラリや、古いバージョンの言語仕様、特殊なハードウェア制御コマンドについては、知識が乏しいか、あるいは間違った知識を持っていることが多々あります。

このため、AIが生成したコードが「構文としては正しいが、現場の古いシステムとは噛み合わない」という事態が発生する可能性が有ります。

専門的なドメイン知識と現場用語の壁

製造業のシステム開発では、プログラミングスキル以上に「ドメイン知識（業務知識）」が重要になります。

これは何もDDD（Domain Driven Development）などの特定の開発手法を実施する場合に限った話ではありません。

「歩留まり」「タクトタイム」「公差」といった一般的な用語から、その工場特有の隠語まで、コンテキスト（文脈）を理解していないと正しい要件定義や設計ができません。

汎用的なAIモデルは、一般的な物理法則や用語は知っていますが、「A社のX工場におけるB工程の特殊な制約」までは知り得ません。エンジニアがAIに対して「効率的な生産計画のロジックを書いて」と指示しても、AIは一般的な教科書通りの回答しか返せず、現場の複雑な制約条件（段取り替えの時間、作業員のスキルセット、資材の到着タイミングなど）を無視した、使い物にならないコードを出力する可能性があります。

技術情報・図面データのセキュリティと機密保持

製造業にとって、製品の設計図（CADデータ）、製造プロセス（レシピ）、独自のアルゴリズムは、企業の存続に関わる極めて重要な機密情報です。

AI駆動開発を導入する際、最も懸念されるのが「情報漏洩」です。無料版のChatGPTや一般的なWebサービス形式のAIツールに、安易に社内のコードや設計書を入力してしまうと、それらがAIモデルの「学習データ」として利用され、他社の回答として出力されてしまうリスク（学習利用リスク）があります。

金融業界と同様、あるいはそれ以上に、製造業のコンプライアンス基準は厳格です。「クラウドにデータを上げる」こと自体が禁止されている現場も少なくありません。このセキュリティ要件を満たしつつ、いかにAIのパワーを享受するかが大きな課題となります。

課題を克服しAI駆動開発を定着させるための対策

これらの課題は深刻ですが、決して解決不可能ではありません。適切な技術選定とプロセスの工夫により、リスクを最小化しつつメリットを最大化することが可能です。

RAG活用によるドメイン知識の補完

AIの「現場知識不足」を補うための最も有効な技術的アプローチが、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成） です。

RAGとは、AIにあらかじめ「教科書」を持たせる仕組みです。具体的には、社内の仕様書、過去のトラブルシューティング記録、独自のAPIドキュメント、レガシーシステムの設計書などをベクトルデータベース化しておきます。エンジニアが質問を投げかけると、システムは関連するドキュメントを検索し、その情報をAIに「参考資料」として渡した上で回答を生成させます。

これにより、AIは学習データに含まれていない「社内固有の知識」を踏まえた回答が可能になります。 例えば、「旧システムの通信モジュールXの仕様に基づいて、新しいデータ収集用のアダプタを設計して」という指示に対し、RAG経由でモジュールXの仕様書を参照させることで、ハルシネーションを抑制し、実用的なコードや設計案を得ることができます。

参考: https://zenn.dev/umi_mori/books/llm-rag-langchain-python/viewer/what-is-rag

AIとエンジニアの協調によるレビュー体制の構築

「安全性」を担保するためには、プロセスを変革する必要があります。Human-in-the-Loop（人間が必ず介在するプロセス）の徹底です。

AI駆動開発においては、AIを「自律したエンジニア」ではなく、あくまで「優秀だが時々ミスをする副操縦士（Copilot）」と位置付けます。具体的なフローは以下のようになります。

1. AIによる生成: 草案の作成、定型的なコードの記述、テストケースの列挙。

2. 自動テストによる検証: AIが生成したコードに対し、AI自身にユニットテストを書かせ、CI（継続的インテグレーション）パイプラインで自動実行する。

3. 人間によるレビュー: テストを通過したコードに対し、熟練エンジニアが「設計意図との整合性」や「安全性」の観点でレビューを行う。

特に製造業では、実機テストのコストが高いため、シミュレーション環境での自動テスト（単体テスト、結合テスト）をAIに徹底的に書かせることが、品質保証の鍵となります。AIはテストコードを書くことを厭わないため、テストカバレッジ（網羅率）を飛躍的に向上させることができます。

セキュアな環境構築とガバナンス

セキュリティリスクに対しては、「学習に利用されない」ことを契約レベルで保証しているエンタープライズ向けのサービスを利用することが必須です。

• Azure OpenAI Service や AWS Bedrock などの企業向けクラウドサービス：入力データがAIモデルの再学習に使われない設定（ゼロリテンションポリシー等）が可能。

• ローカルLLMの活用: 特に機密性の高い現場では、インターネットに接続しないオンプレミス環境で動作する軽量なLLM（SLM: Small Language Models）の導入も選択肢に入ります。

また、組織的なガイドラインとして、「どのレベルの情報までならAIに入力してよいか」を明確に区分し、個人情報や極秘の暗号鍵などは自動的にマスク（隠蔽）するようなフィルタリングシステムの導入も有効です。

AI駆動開発がもたらす製造業DXの未来

これらの課題を乗り越えた先には、製造業の開発スタイルの大きな変革が待っています。

まず、リードタイムの劇的な短縮です。仕様検討からプロトタイプ作成までの時間が短縮されることで、市場ニーズの変化に即応した製品開発が可能になります。

次に、エンジニアの役割の変化です。これまでの「コードを書く作業」の多くをAIが肩代わりすることで、エンジニアは「どのようなシステムを作るべきか」「どうすれば安全性を担保できるか」という、より上流の設計やアーキテクチャの検討に集中できるようになります。

さらに、技術の民主化が進みます。自然言語でシステムに指示を出せるようになることで、プログラミングが専門ではない現場の生産技術者や品質管理担当者が、自ら簡単なデータ分析スクリプトを生成したり、業務効率化ツールを作成したりすることが可能になります。これは、真の意味での「現場主導のDX」を実現する力となります。

まとめ

製造業におけるAI駆動開発の適用は、Web業界に比べて多くの障壁があります。「人命に関わる品質要求」「複雑なレガシーシステム」「高度な機密性」といった課題は、容易に解決できるものではありません。

しかし、RAGによるドメイン知識の注入、Human-in-the-Loopによる厳格なレビュー体制、そしてエンタープライズグレードのセキュリティ対策を講じることで、これらのリスクはコントロール可能です。

AIは、製造業が直面する「人材不足」と「技術継承」という二重の危機を救う強力なパートナーとなり得ます。リスクを恐れて立ち止まるのではなく、適切なガバナンスの下でAIを使いこなす組織こそが、次世代の製造業をリードしていくことになるでしょう。