製造業における生成AI活用の現状と課題を探る

製造業における生成AIの活用実態調査

ストックマーク株式会社が実施した「製造業に従事する実務者における生成AIの業務活用実態調査」では、実務者の73%が「頼みたいのに頼めない」業務があることを報告しています。この調査は、生成AIの実業務への適用状況と、それに伴う期待と現実とのギャップを示しています。

調査の背景

製造業界における業務は技術的難易度が高く、生成AIの本格活用には特有の課題が存在します。本調査では、384名の大手製造業に従事する実務者を対象に、生成AIの導入に関する気持ちや実態の把握を行いました。

主な調査結果

現場が感じる理想と現実のギャップ

調査の結果によると、実務者の73%が「生成AIに頼みたいができない業務がある」と回答。特に、自社に特化した情報や非テキストデータを使った業務での活用が難しいと感じている実務者が多く、「自社業務に特化した回答ができない」ことが30%という結果を上げています。

また、34%の実務者が「図面などの非テキスト情報を扱えない」と答え、製造業の特有ニーズが解決されていないことが浮き彫りとなりました。

ツール導入からの脱却

導入が進む中でも、多くの実務者が「導入してもその後の活用方法のサポートが不十分」と不満を持っています。生成AIが効果を発揮するためには、「自社独自データ・ナレッジの整備」が56%と最も重要な要素とされ、次いで「業務の再設計」が53%の支持を集めました。

「導入して終わり」への不満

過半数の53%が「導入はされているがサポートが不十分」と答える中、26%は「経営の観点が優先され、現場の実態が反映されていない」と指摘しています。こうした意見は、現場と経営陣の間に温度差があることを示しています。

生成AIの恩恵とワークライフバランスの向上

一方で、生成AIの活用により約64%の実務者が生産性向上を実感し、約60%が成果物の品質改善を報告しています。さらに、23%の実務者が「仕事以外の時間の増加」を実感しており、業務効率化がワークライフバランスにも寄与していることがわかります。

まとめ

本調査は、製造業界における生成AIを巡る現状を詳しく掘り下げました。理想と現実のギャップが浮き彫りになる中で、今後の取り組みとして企業が独自データの整備や業務プロセスの再設計に注力することが求められています。ストックマークはこの課題解決に向けて、企業特化型の生成AI開発を進め、製造業の活性化を目指しています。