AIとIoTは、業務の自動化や省力化に役立つ技術です。近年では、AIとIoTを組み合わせた活用が多くの企業で進んでおり、成果を上げるケースも増えています。両者を組み合わせることで、判断のスピード向上や人手不足への対応など従来は手が届かなかった業務改善化を実現できます。
本記事では、AIとIoTの役割や違い、業種別の活用事例、導入によるメリット、検討時の注意点などを解説します。初めて導入を考える方にも役立つ内容ですので、ぜひ参考にしてみてください。
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IoTとAIの違いと役割
業務のデジタル化を進める上で、IoTとAIの違いを正しく理解することが欠かせません。
両者はよく一緒に語られますが、それぞれ異なる役割を持ち、目的に応じて使い分ける必要があります。
ここでは、まずIoTとAIの特徴を整理し、その違いや関係性についてわかりやすく解説していきます。
IoTとは？ モノがつながる技術
IoT（Internet of Things）は「モノのインターネット」とも呼ばれ、センサーや通信機能を持つ機器がインターネットを通じて情報をやり取りする仕組みのことを指します。
工場の設備の稼働状況をシステム上に自動で記録したり、冷蔵庫の温度を遠隔で管理したりといった活用方法が該当します。他にも、監視カメラが異常を検知した際にスマホにアラートを出す、ウェアラブル端末を介して歩数をアプリに記録するなどの技術もIoTの例です。
インターネットとモノが結び付き、情報を交換する仕組みをIoTと呼ぶと考えていいでしょう。
これまで人が目視や手作業で確認していた情報も、IoTを使えば自動でデータ収集・共有ができるようになり、現場の「見える化」が進みます。作業の効率化や品質管理の精度向上につながるため、製造、物流、農業、医療など多くの業界で導入が進んでいます。
AIとは？データを活かす頭脳
一方、AI（人工知能）は、大量のデータを分析し、パターンを見つけて予測や判断を行う技術です。
商品の売れ行きを予測したり、問い合わせ対応を自動で行ったりといった技術が該当します。。
IoTで集めたデータは、そのままでは「記録」に過ぎませんが、AIによって「判断材料」として活かすことができます。データから最適な答えを導き出す“頭脳”として、経営や現場の意思決定を支える存在です。
近年では、ChatGPTのような対話型AIや画像認識などの分野でも注目が高まっており、今後のビジネス活用の広がりが期待されています。
それぞれの技術の役割とできることの違い
IoTとAIはよく一緒に語られますが、それぞれの役割は明確に異なります。
IoTは「データを集める」ための技術であり、AIは「集めたデータを分析・活用する」技術です。
たとえば、工場の設備からIoTで振動や温度のデータを取得し、AIがそのデータを分析して異常の兆候を検出するという流れがよくある活用例です。IoTだけでは情報収集までしかできませんし、AIだけでは十分なデータがなければ判断ができません。
このように、IoTとAIは組み合わせてこそ真価を発揮し、現場の見える化と高度な意思決定を両立させる強力なツールとなります。
企業がDX（デジタルトランスフォーメーション）を進めるうえで、この2つの技術は基盤となる存在です。
AIとIoTの組み合わせによる活用例
AIとIoTを組み合わせることで、これまで人手に頼っていた業務や判断の自動化が現実のものとなり、さまざまな分野で業務効率化が進んでいます。
- 製造業
- 農業
- 物流
- 医療・介護
- 防災・インフラ
それぞれ詳しく見ていきましょう。
製造業
製造現場では、AIとIoTを活用することで、設備の稼働状況や製品の品質を常時監視し、生産性の向上を実現しています。
その背景には、IoTセンサーが取得する温度・振動・圧力などのデータをAIがリアルタイムで分析し、異常の兆候をいち早く捉える仕組みがあります。
たとえば、振動データから機器の微細な異常を検出し、予知保全を行うことで突発的な故障を防止してくれます。製品の品質管理にもAIが活用され、不良の発生要因を分析し、製造条件の最適化に貢献しています。
このように、AI×IoTは「勘と経験」に頼らない安定した生産体制の構築に直結しており、スマートファクトリーの実現を加速させています。
農業
AIとIoTの導入により、農業分野では人手に頼らずに効率的な生産管理が進んでいます。
IoTセンサーで取得した土壌の水分量、気温、日照、作物の成長状況などのデータをAIが解析し、その結果に基づいて肥料を与えるタイミングや畑への水やり、収穫の最適なタイミングを導き出しています。
たとえば、収穫時期の予測や病害のリスク検知といった判断をデータに基づいて行うことで、収量や品質の安定が図られています。さらに、ドローンや自動運転の農機と組み合わせることで、作業の効率化や負担軽減も進んでいます。
特に人材不足が深刻な農業では、こうした仕組みが安定した農業運営を支える鍵となっており、スマート農業の取り組みは今や全国に広がり始めています。
物流
物流業界では、AIとIoTを活用した配送ルートの最適化によって、コスト削減と納期遵守が強化されています。
IoTデバイスにより車両の位置情報や荷物の温度・振動などを常時モニタリングし、それらのデータをAIが分析します。交通状況や天候、ドライバーの稼働状況を踏まえて、最適な配送ルートをリアルタイムに提案してくれます。
これにより、混雑回避による遅延防止、無駄な走行の削減による燃料コストの低減が実現し、ドライバーの業務負荷も軽減されます。
こうした仕組みは、単なる“見える化”にとどまらず、現場の判断やスケジューリング精度の向上にもつながっており、物流全体の効率化を力強く支えています。
医療・介護
医療・介護分野では、AIとIoTを組み合わせることで、患者や高齢者の状態を遠隔から常時モニタリングし、予防的なケアを可能にしました。
IoT機器によって取得された心拍・呼吸・体動といったバイタル情報をAIが分析し、異常の兆候を検知した際には、スタッフにすぐ通知が届く仕組みが整えられています。これにより、見守り体制の精度が向上し、初動対応もスムーズに行えるようになっています。
これにより、徘徊や転倒リスクの予測、夜間の見回り負担の軽減、在宅医療における健康状態の自動記録といった具体的な効果が出ています。
人手不足が深刻な現場においても、質を落とさずに安全なケアを提供する手段として、今後さらに需要が増すでしょう。
防災・インフラ
災害への備えとして、AIとIoTを組み合わせた監視・分析システムが注目されています。河川の水位や地盤の揺れ、橋のゆがみなどをIoTセンサーで常に監視し、その変化をAIがリアルタイムで分析することで、災害の前兆をいち早く察知できます。
たとえば、大雨による河川の増水を事前に察知して、住民への避難誘導を早めに行う自治体も増えています。また、インフラ設備の老朽化に伴うリスクを可視化し、点検や補修の優先順位を明確にすることで、事故の未然防止にもつながります。
このように、現場の変化をデータとして捉え、それに基づいて迅速な判断を下せる体制が整うことで、防災力の底上げと地域の安心安全の向上に寄与しています。
業種別IoT×AIの活用事例5選
AIとIoTを組み合わせた業務改善は、さまざまな業界で実際に成果を上げています。ここでは、製造・小売・物流・農業・医療・介護といった多様な業種ごとの具体的な導入事例を紹介します。
- 製造業：設備の異常検知・予防保全
- 小売・飲食：混雑予測や在庫最適化
- 物流：配送ルートの最適化
- スマートオフィス／農業などの応用
- 医療・介護：遠隔モニタリングと異常検知の自動化
それぞれ見ていきましょう。
製造業：設備の異常検知・予防保全
半導体メーカーのKIOXIA株式会社では、AIとIoTを活用したスマートファクトリー化を推進し、設備保全の効率化と生産ラインの安定稼働を実現しています。
以前は回転機器の保守点検を人の感覚や経験に頼っており、異常の早期発見が難しいことや、突発的な故障によるライン停止が課題となっていました。
そこで、IoTセンサーを設置して機器の振動データを常時取得し、それをAIで解析する仕組みを導入しました。異常傾向が検出された際には、担当者に自動で通知が届くため、計画的にメンテナンスを実施できる体制が整えられています。
この取り組みにより、突発的な設備トラブルの大幅削減に成功し、保守作業の最適化やダウンタイムの最小化を実現しています。加えて、保全判断の標準化が進み、熟練作業者の知見に依存しない安定した保守体制も整いました。
参考：キオクシアApplication Case Kioxia’s AI Smart Factory
小売・飲食：混雑予測や在庫最適化
NECでは、小売店や飲食店が効率よく運営できるように、最新の技術を使った支援を行っています。これまで、混雑への対応や商品の補充は、現場スタッフの勘や経験に頼ることが多く、忙しい時間帯に人手が足りなかったり、在庫が余ってしまうといった問題が起きていました。
そこでNECは、店内の人の動きを感知する機器やカメラを使って、来店する人数をリアルタイムで把握する仕組みを導入しました。その情報をもとに、過去の売れ行きや天気、曜日などのデータも合わせて分析し、どの時間にどれくらい混むかを予測し、あらかじめスタッフの人数を調整したり、レジに人を増やすといった対応ができるようになりました。
また、売れ行きの傾向から商品を自動で発注できる仕組みも取り入れ、品切れや売れ残りを防ぎながら、ムダを減らす工夫がされています。
こうした仕組みは、大手チェーンだけでなく、中小規模の店舗でも取り入れが始まっており、限られた人手でも安定したお店づくりができる方法として注目されています。
物流：配送ルートの最適化
三井物産株式会社では、グループ企業の配送業務を効率化するために、日立と協力し、AIとIoTを活用した配送計画の自動化に取り組みました。
これまでの配送ルートや車両の手配は、熟練スタッフの経験に頼る部分が大きく、ネット通販の拡大や利用者の多様なニーズによって対応が難しくなり、人手不足も大きな課題となっていました。
そこで、納品先や道路の混雑状況、積み荷の内容、出発地の位置などの情報を整理し、AIがそれらをもとに効率的な配送ルートを短時間で立てる仕組みを導入しました。
また、IoTを活用して車両の走行データを収集し、それを分析することで、計画の正確さを高めています。
さらに、配送結果は専用の画面上でわかりやすく確認できるようになっており、数値を見ながら改善点を見つけ、よりよい運用へつなげています。
その結果、使うトラックの数を最大約10％削減でき、ベテランの勘に頼らなくても質の高い配送が行える体制が整いました。
参考：HITACHI「AIやIoTを活用した配送計画の立案により、配送業務の負荷軽減、効率化」
農業：スマート農業への変革
クボタでは、AIやIoTを活用した「スマートアグリソリューション」により、農業の抱える多くの課題の解決と、持続可能な生産体制の実現に取り組んでいます。
これまで農業では、土の状態や天候を目視や経験で判断しながら作業を行う必要があり、熟練の知識と多くの人手が求められていました。また、高齢化や後継者不足も深刻化しており、効率的で再現性のある農業の仕組みが求められていました。
そこでクボタは、農機に自動運転機能を搭載し、さらに畑に設置したセンサーから土壌や気温などの情報を自動で集める仕組みを構築しました。
AIがこれらのデータを分析し、最適な肥料のタイミングや収穫時期を提案することで、誰でも効率よく農作業ができるよう支援しています。
また、施肥や農薬の量を自動で記録・管理できるようになり、作物の品質を安定させながら、環境への負荷も抑えることにも成功しています。
医療・介護：遠隔モニタリングと異常検知の自動化
介護施設では、人手不足と業務の属人化が課題となる中、AIとIoTを活用した見守りシステムの導入が進んでいます。
富山県のリハ・ハウス来夢では「ライフリズムナビ＋Dr.」を導入し、居室の温度・行動・排泄などのデータをIoTセンサーで取得、AIが分析して異常を検知する体制を整えました。
室温が28度を超えると通知が届く設定により、熱中症のリスクが高まる前に適切な対応を取れるようになりました。また、排泄回数の変化をAIが検知し、トイレ誘導のタイミングや声かけの判断にも役立てています。これにより、入居者一人ひとりの生活リズムに合わせたケアを提供できる体制が整っています。
導入当初はすべてのアラートを一律で設定していたため通知が多くなりましたが、現在では入居者一人ひとりの状態に応じてアラート内容を調整し、必要な場面でのみ通知が届くようにしました。
これにより、職員の負担を軽減しながら、個別性の高いケアの実現につなげています。
IoTとAI導入で得られる4つのメリット
IoTとAIを導入することで、単なる作業の自動化にとどまらず、業務全体の効率化や経営課題の解決にまで波及効果が期待できます。現場の見える化とデータに基づく判断が可能になることで、組織全体の生産性や対応力が大きく向上します。
ここでは、IoTとAIの導入によって得られる4つの代表的なメリットを具体的にご紹介します。
業務の効率化と省力化
AIとIoTの導入によって、現場作業の自動化と情報管理の効率化が進み、人手に頼らない業務体制を構築できます。
業務プロセスにおける「記録」「監視」「判断」といった工程は、多くの場合人が手作業で行っており、時間と労力がかかるだけでなくミスの原因にもなります。
AI×IoTを導入すれば、センサーによって現場の状態を自動で収集・記録し、AIがその情報をリアルタイムで分析し、異常があれば即時通知され、判断や対応のスピードが大きく向上します。
たとえば、工場では設備の稼働状況が可視化され、介護施設では利用者の生活リズムが自動記録されるなど、これまで人手で管理していた業務を自動化できます。結果として、業務量の削減・属人化の解消につながり、少ない人員でも高い生産性を維持できます。
コスト削減と利益率の向上
AIとIoTの導入は、業務の無駄を削減し、利益率の改善につながります。
コストの多くは「ムダな作業」「在庫の過不足」「設備故障による損失」といった見えづらい部分に潜んでいます。これらを放置すると、利益を圧迫し、組織の成長を阻害する要因になります。
AIとIoTを活用すれば、設備の状態や在庫、作業効率などのあらゆるデータを取得・分析し、非効率な業務や異常の兆候を早期に把握できます。
在庫管理の最適化により余剰在庫を減らし、予知保全で高額な修理費用やダウンタイムを回避することができ、利益にもつながります。
人材不足への対応と自動化の促進
AIとIoTは、深刻な人手不足に直面する現場において、作業の効率化と負担の軽減に大きく寄与します。限られた人数でも安定した業務運営ができるです。
多くの企業では、採用難や従業員の高齢化により、「人が集まらない」「育成に時間がかかる」「離職率が高い」といった課題が日常的に発生しています。とくに現場作業では、経験や勘に依存した業務が多く、対応できる人が限られることで、生産性の維持が難しくなっています。
AIとIoTは、これまで人の手に頼っていた判断・監視・記録といった業務を支援し、人を選ばず対応できる環境を整えます。
AIが交通情報をもとに最適な配送ルートを提案したり、IoTが設備の状態を常に見守ったりすることで、作業の属人化を防ぎ、チーム全体で業務を担える体制へと変えていけます。
データを活かした判断のスピードアップ
AIとIoTの導入により、現場や経営層の意思決定スピードが飛躍的に向上します。状況を素早く把握し、迅速なアクションにつなげられることが、大きな競争力となります。
従来の判断プロセスでは、複数の部署から情報を集め、手作業で集計・報告する必要がありました。そのため、実際の対応に時間がかかり、急な市場変化やトラブルへの対応が後回しになる傾向がありました。
AIとIoTを活用すれば、センサーが取得した現場データをリアルタイムでAIが分析し、異常や傾向の変化をすぐに可視化できます。これにより、必要な情報が即座に共有され、現場と経営層の間でもスピーディーな意思決定ができるようになります。
スピード感のある判断と対応は、変化の激しいビジネス環境において他社との差別化につながります。タイムロスを減らし、組織の即応力を高めるためにも、AIとIoTの導入は重要な一手です。
IoT×AI導入の注意点
IoTやAIは、導入すればすぐに成果が出るような万能ツールではありません。期待される効果を引き出すには、現場で抱える課題を明確にし、その解決に向けた具体的な目的を設定したうえで、適切な導入計画を立てることが重要です。
ここでは、IoTとAIをビジネスに取り入れる際に押さえておきたい注意点について解説します。
課題の洗い出しと目標設定
AIやIoTの導入を成功させるには、最初に「何を解決したいのか」を明確にすることが不可欠です。
課題があいまいなまま導入を進めると、システムが現場で活用されず、費用対効果も見えなくなります。
まずは現場や業務フローを見直し、「人手がかかっている作業」「ミスが多発している工程」「情報の集計に時間がかかっている部分」など、改善すべきポイントを具体的に洗い出します。そのうえで、「どのような状態になれば成功といえるのか」という目標を設定しましょう。
小さく始めて試す
AIやIoTを導入する際は、まず小さな単位で試験導入を行う「スモールスタート」が最も効果的な進め方です。初期段階から全社的に展開してしまうと、運用面でのトラブルや想定外のコスト増が大きな負担となりかねません。
そのため、まずは特定の業務や一部の拠点・部署などに限定し、PoC（概念実証）を通じて導入効果や現場での課題を検証するのが現実的な進め方です。
実際に得られたデータやフィードバックをもとに改善を加えながら、小さな成功体験を積み重ねることで、社内の理解と協力も得やすくなります。
よくある失敗パターンと回避法
AIやIoTの導入では、想定と現実のギャップによって「思ったように効果が出ない」「使われずに終わる」といった失敗がよく起こります。
その原因の多くは、「現場の課題を無視した導入」「目的があいまいなまま進めてしまう」「教育不足により定着しない」ことにあります。
たとえば、システムだけを導入しても、使い方が理解されなければ業務改善にはつながりません。また、IT部門主導で現場を巻き込まない導入では、現場の反発や形骸化が起きやすくなります。
回避するには、導入前に関係部門と課題・ゴールを共有し、導入後もトレーニングや活用支援を継続することが重要です。現場目線を持った運用設計が、成功のカギとなります。
社内体制と現場への浸透
AIやIoTの導入を成功させるには、単に技術を導入するだけでは不十分で、組織全体で受け入れるための体制づくりが不可欠です。導入がうまく浸透しない要因には、「導入責任があいまい」「現場での理解不足」「使い方への不安」といった、社内の準備不足が挙げられます。
経営層・現場責任者・情報システム部門などから構成される推進チームを立ち上げ、導入の目的や役割分担を明確にすることが重要です。現場担当者には事前説明や質疑応答の機会を設け、目的や効果を丁寧に共有することで、理解と協力を得やすくなります。
また、導入後も業務で活用できるよう、操作研修やサポート体制を整えることも、導入効果を最大限に引き出すポイントです。
導入支援パートナーや相談先の選び方
AIやIoTの導入を円滑に進めるためには、外部の専門パートナーと連携すると効果的です。とくに社内に専門知識がない場合、適切なパートナーの存在が導入の成否を左右します。
「価格が安い」「知名度が高い」といった表面的な理由だけで選ばず、自社の業種や課題を的確に理解し、現実的な提案ができるかどうかを見極めることが大切です。
選ぶ時は、過去の導入実績や支援対象の業界、提案内容の具体性、導入後の運用支援体制などを確認しましょう。また、PoC（実証実験）に柔軟に対応してくれる企業であれば、本格導入前に自社に合うか見極めることができます。
導入して終わりではなく、運用までしっかりサポートし、成果が出るまで並走してくれるか、長期的な視点で信頼できるパートナーを選ぶことが、成功への近道です。
AIとIoTの導入で自社の業務を進化させよう
AIとIoTを組み合わせることで、業務の効率化、人手不足の解消、判断の迅速化など、さまざまな経営課題への対応が可能です。製造業の予防保全、小売・飲食業の需要予測、介護現場の見守りなど、多様な業界で実際に導入が進み、成果を上げています。
こうした成功には、課題の明確化や段階的な導入、現場との連携といった基本を押さえることが欠かせません。導入効果を最大化するには、技術だけでなく「どう使うか」の視点が重要です。
本記事を参考に、自社の目的に合った形でAIとIoTの導入を検討し、着実な業務改善と企業競争力の強化につなげていきましょう。
SHIFT AIはAIの導入から運用、教育までを一貫してサポートします。実践的な研修と伴走型支援により、内製化と継続改善を可能にする現場主導のDXを支援しています。
「IoT×AI」で業務効率化を進めたい方はぜひご相談ください。