データ基盤・MES連携MES×AIの始め方：使えるデータ・3つの連携方式・製品選定までの実装ガイドMESとAIの連携は、使えるデータの棚卸し、DB直結・API・イベント配信から方式を選ぶこと、推論結果をMESに戻す設計の3点で決まります。当サイトのMES×AI記事を読む順に沿って、実装者の視点で全体像を整理しました。
世界の製造業AI動向中国の製造業AIの全体像：政策・主要プレーヤー・規制・日系工場への影響中国の製造業AIを理解するには、政策、プレーヤー、工場での実装、規制の4つの層に分けて見るのが近道です。当サイトの中国関連記事を読む順に沿って、日系工場の立場で押さえるべき点を1本に整理しました。
生成AI・AIエージェント製造業の生成AI活用の全体像：業務別12ユースケースと導入の順番製造業の生成AI活用は、文書系・データ系・制御系の3群12用途に分けると整理できます。最初は文書系から始め、MESや設備データへの接続で広げる順番が現実的です。各用途の前提データと出力を確認する担当者を、一覧表と段階図で示します。
世界の製造業AI動向EU AI Actは製造業AIをどこまで縛るか：高リスク判定の分岐点と第6条の例外EU AI Actで製造業のAIが高リスクになるかの分岐点は「安全機能かどうか」です。第6条1a項は品質管理・最適化目的のAIを安全部品から外しうるとし、多くの検査・保全AIは高リスク外になりえます。判定の流れと、例外が効かないケースを条文に沿って整理します。
フィジカルAI・ロボットフィジカルAIとは：従来の産業ロボット・協働ロボットとの違いを4つの軸で整理フィジカルAIは、知覚・判断・動作を学習で獲得し、物理世界で作業する機械のAIです。従来の産業ロボット・協働ロボットとの違いを「動作の作り方・教示レスの範囲・汎化・安全」の4軸で比べ、工場で今使える範囲を示します。
用途別のAI活用予知保全AIとは？異常検知・故障診断・余寿命推定の3段階と導入6ステップ予知保全AIの出力は異常検知・故障診断・余寿命推定の3段階に分かれ、多くの工場は異常検知を保全計画と連動させるだけで元が取れます。ISO 13374の構成、NIST調査の停止52.7%減などの数字、導入6ステップを整理します。
AGCOがヘストン工場でDigitを2027年に試験：Agilityとの商用契約で何が変わるか
Siemensエアランゲン工場の「最大85%」：発表文の3つの言い回しを読む
Tulip、アプリ下書きを作る「Authoring Agent」とMCP接続を発表
デジタル化・AI導入補助金2026の採択結果：通常枠4次は採択率約44%製造業で使える注目のOSS・モデル
毎週更新｜2026年10月26日時点
注目リポジトリ
- 1google-research/timesfm時系列予測の基盤モデル製造業★★★☆☆人気★★★★★
- 2questdb/questdb設備データの時系列データベース製造業★★★★☆人気★★★★☆
- 3yzhao062/pyod異常検知の手法比較製造業★★★★☆人気★★★★☆
- 4unit8co/darts時系列の予測と異常検知製造業★★★★☆人気★★★★☆
- 5open-edge-platform/anomalib外観検査の異常検知製造業★★★★★人気★★★☆☆
注目モデル
- 1mistralai/Timestral-209M小型の時系列予測モデル製造業★★★☆☆人気★★☆☆☆
- 2datalab-to/indra-ocr帳票・検査記録のOCR製造業★★★☆☆人気★★☆☆☆
- 3facebook/sam3領域分割の基盤モデル製造業★★★☆☆人気★★★★★
- 4google/timesfm-3.0-pytorch時系列予測の基盤モデル製造業★★★☆☆人気★★★★☆
- 5zai-org/GLM-OCR図面・帳票の文字読み取り製造業★★★★☆人気★★★★★
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製造業のAIとは？できること・できないことを5つの機能で整理する入門
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- 製造業がAIを導入するメリット5つとデメリット4つ：判断基準つきで解説
- 製造業のAI導入率はどこまで進んだか：白書・民間調査7本の数字を読む
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- 工場の省エネAI：設備別の見える化・ベースライン回帰・最適制御の3段階
生成AI・AIエージェント73本
FactoryTalk Conductorを試す前の確認表：2027年第1四半期の提供までに揃える12項目
- Honeywell Forge Cognitionは工場で使えるか：「不要アラーム90%減」を疑う5つの問い
- Poka AI StudioとTulip AI Agents：現場エージェント基盤を9項目で比べる
- 製造業のAIエージェントとは：Copilotとの違いと自律度の5段階で整理する
フィジカルAI・ロボット41本
TÜV SÜDとAccentureの安全認証構想を遡る：AMR稼働「最大30%早く」の出どころ
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- ヒューマノイドの工場実証一覧：BMW・Mercedes・Schaeffler・BYDなど10社の現在地
- フィジカルAI導入の判断基準：今やるべき工場・待つべき工場を分ける5つの質問
データ基盤・MES連携68本
オークマとファナックのCNC向けAI：JIMTOF2026の展示を3つの場面で比べる
- 塔底ポンプの振動が上がった深夜：Honeywell Forge Plant Cognitionを想定のプラントに置く
- Booz Allenの実験でAIは16分でOT制御網へ：深刻に受け取る理由と割り引く理由
- MES×AIの始め方：使えるデータ・3つの連携方式・製品選定までの実装ガイド
世界の製造業AI動向108本
工信部の「高価値場景」1000件を中国拠点で使う：今週・今月・今四半期の手順
- ドイツ政府とNVIDIAのフィジカルAI意向表明は工場に何をもたらすか：5つの基本の問い
- 中国の製造業AIの全体像：政策・主要プレーヤー・規制・日系工場への影響
- 中国が起草中の新一代智能制造政策は日系工場に関係するか：立場別の4つの問い
業種別の製造業AI40本
業種別に見る製造業AI：30業種の課題と効くAI用途を1枚のマップで整理
- 半導体前工程のAI：ウェハ欠陥検査・バーチャルメトロロジー・装置保全の実際
- 中小町工場のAI活用：従業員50人以下で効果が出た5つの使い方と補助金
- 自動車メーカーのAI活用：溶接・塗装検査から生産計画・フィジカルAIまで10用途
人材・組織・補助金・規制50本
製造業のAI人材育成：現場・推進・専門の3層で育てる計画の立て方
- AI推進体制のつくり方：CoE・事業部・工場の3者の役割分担と5つの型
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- 製造業のAI人材に必要なスキル10項目：ドメイン知識とデータの扱い
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中国データ越境規定（16号令）と日系工場：製造データを日本へ送れるか
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製造業のAI活用を任された人が、基礎から導入・定着までを順番に読める16本。上から順に読めば、ベンダーと対等に話せる状態になります。
1製造業AIの基礎を知る
2テーマを選んでPoCを設計する
3データを整えて製品を選ぶ
4本番に載せて定着させる
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