製造業のAI活用、経営インパクトは実感するも現場への浸透は17.2%に留まる調査結果

AI活用の現状：経営インパクトと現場浸透のギャップ

調査結果から、製造業の経営者の57.8%が過去1年のAI投資・活用による経営インパクト（利益やリードタイムへの効果）を実感していることが分かりました。

しかし、AIの効果が及んでいる範囲を見ると、その大半（68.2%）は情報収集や文書作成といった事務作業に留まっています。設計・見積・調達などの専門業務への浸透は14.3%、試作・製造・物流といったモノが動く現場工程への浸透はわずか2.9%に過ぎず、経営インパクトの実感と現場への浸透との間に大きなギャップが存在しています。

専門業務への浸透が経営インパクト実感の分岐点

経営インパクトを実感している層とそうでない層を比較すると、事務作業レベルでのAI活用には大きな差がありません。

しかし、設計・見積・調達といった専門業務までAIの効果が及んでいる企業は、経営インパクトを実感している層で22.5%に達する一方、実感していない層では2.9%に留まり、約8倍の差があります。このことから、AIが専門業務にまで踏み込めているかどうかが、経営インパクトを実感できるかの重要な分岐点であると考えられます。

一方で、試作・製造・物流などの現場工程への深い浸透は、経営インパクトの実感度に関わらず、依然として一桁台に留まっており、今後の共通課題といえます。

開発リードタイムへの影響は限定的

生成AIの活用が進んだこの1～2年で、「製品企画から世に出すまでの期間」が短くなったかという問いに対しては、「変わらない」が63.8%と最多でした。期間が短くなったと回答したのは18.4%に留まり、AIの経営インパクトは実感されつつも、開発リードタイムという具体的な指標改善にはまだ距離があることがうかがえます。

今後の重点投資領域は「暗黙知のデータ化・継承」

今後3年でモノづくりの速度を上げるために最も強化したいことについては、「熟練技能・暗黙知のデータ化・継承」が62.4%で最多となりました。次いで「部門間のデータ・情報の分断解消」（49.2%）、「人材の確保・育成」（47.1%）が続き、製造業が長年抱える構造課題が今後の重点投資領域として明確になっています。

AI活用の次のステージへ

今回の調査結果は、AI活用が事務作業レベルから専門業務・現場工程へと広がるためには、熟練技能の継承、データ分断の解消、人材育成といった構造課題への対応が不可欠であることを示唆しています。

キャディ株式会社は、「物的イノベーションを10倍加速する」というビジョンのもと、「製造業AIデータプラットフォームCADDi」を提供しています。このプラットフォームは、バリューチェーン上のデータをAIで解析・構造化し、組織全体で活用できるデータ基盤を構築することで、製造業の判断と実行を高度化することを目指しています。

詳細については、キャディ株式会社のウェブサイトをご参照ください。
https://caddi.com/