製造業におけるAI活用の現状と未来展望を探る調査結果

製造業におけるAI活用の現状と未来展望

製造業のデジタル化が加速する中、キャディ株式会社は製造業従事者1,227名を対象に「製造業のAI活用の課題と展望」に関する調査を実施しました。この調査は、業界が直面する課題やAI活用の現状、未来の展望を明らかにするものです。

調査結果の概要

調査によると、日本の製造業が抱える最も深刻な問題は「人材不足・技能継承問題」で、46.9%の回答者がこれを挙げています。次いで「原材料・エネルギーコスト高騰」が28.2%、そして「生産設備の老朽化・投資不足」が19.8%と続きます。これらの課題は、製造業の成長を阻む大きな要因となっていることがわかります。

AI活用に向けた道筋

製造業の成長のための有効な手段として、多くの回答者が「高付加価値／先端素材・製品開発」や「人材教育・社内リスキリング」を挙げています。それに伴い、経営層や管理職の11%は「AI技術の本格活用」を重視している結果が見えました。

一方で、業務プロセスにおいて非効率を感じる項目としては、「在庫・倉庫・出荷管理」「生産現場の段取り替え・セットアップ」「月次レポート・経理／原価計」がそれぞれ約2割の支持を受け、業務改善の余地があることが示されました。これらの業務にAIを導入することで効率化や最適化が期待されており、調査では「コスト最適化・業務効率化」が約3割の支持を受けました。

自社の知識を生かすAI活用

調査結果から、製造業従事者の4割が、自社の経験やノウハウ、データをAIと組み合わせることを重視していることがわかります。これは、AI活用の核となる“自社の知”を活かすことが重要だということを意味します。加えて、AIの活用状況を尋ねたところ、既に「本番環境で活用中」の企業は約1割にとどまり、また「全く見当していない」と回答した企業も16%に達しました。これからのAI活用率の向上が求められています。

AI導入の課題と展望

AIの導入が進んでいる領域では、約半数が「データ統合・活用」に取り組んでおり、製造業界において分断されたデータの統合が急務であることが浮き彫りになりました。

今後AIを活用したい領域としては、「人材育成・技能継承」や「オペレーション効率化」がそれぞれ23.4%の支持を得ており、構造的な人手不足の深刻さが反映されています。特に、人材やスキル不足がAI導入の最大の障壁となっており、製造業はそれに対処するために効果的な教育プログラムの構築が必要です。

結論

調査を通じで、製造業は人材不足や技能継承問題といった深刻な課題に直面しており、これらは経営成長の足かせとなっています。しかし、「高付加価値の製品開発」や「人材教育」といった成長戦略が模索されていることは希望の光です。AIの導入が進むことで、業務プロセスの効率化や自社のデータを活かした競争力の向上が期待され、業界の変革が進むことが望まれます。同時に、AI活用に向けては、教育やスキル不足の改善が急務であり、国や企業の協力が求められる時代に突入しています。