製造業のデジタル化を進めるAI需要予測への期待と課題

製造業におけるAI需要予測が求められている中、AI CROSS株式会社が実施した調査が、業界の現状と課題を浮き彫りにしました。

AI需要予測の重要性とは？

日本の製造業は、依然として受発注や在庫管理業務のデジタル化が遅れている現状にあります。経済産業省の「2025年版ものづくり白書」によれば、この分野のデジタル活用率は35.2%と低迷しています。多くの企業が未だに非デジタル環境に依存しており、業務の非効率化が進行しています。その解決策の一つとして、AIを活用した需要予測が注目されています。

AI CROSSは、製造業向けに「Deep Predictor」という需要予測サービスを提供しており、現場担当者との対話を通じて、AI需要予測の導入に関する多くの「印象の壁」を確認しました。

調査結果の概要

特徴的な印象の壁

調査の結果、AI需要予測に対する「印象の壁」が5つ存在し、いずれも50%以上が共感する結果となりました。具体的には、
1. 導入には専門家が必要である（60.7%）
2. 期待する精度が不十分である（58.7%）
3. 導入から運用までに時間がかかる（56.8%）
4. 業務改善に繋がるか疑念がある（53.9%）
5. 初期費用が高額である（51.5%）

これらは、価格や導入の難しさだけでなく、AI技術そのものに対する懐疑的意見も含まれています。

現場での時間管理

調査対象者の多くは、Excelなどを使用して月10時間以上の時間を需要予測や在庫管理に費やしていることが分かりました。特に、58.7%が10時間以上、33.5%が20時間以上をかけています。

導入が進まない理由

AI需要予測の本格導入がなかなか進まない理由として、「初期費用が高い」と答えた割合が38.2%で最も多く、続いて「精度に疑念がある」が32.8%、「自社業務との適合性が不明」が32.6%と続きました。

前向きな意向

しかし、条件が整った場合には、68.5%が前向きな意向を示しました。具体的には、「ぜひ試したい」と答えたのは23.5%、さらに「興味があり、情報を集めたい」という回答が33.3%あり、これらを合わせると82.8%が興味を示すことが明らかになりました。

未来の展望

AI需要予測はすでに大規模な開発に依存せず、製品化やパッケージ化が進んでいます。本調査の結果から、製造業のデジタル化推進において、この「印象の壁」を解消することが鍵であることが分かります。

AI CROSSは、「現場で使えるAI」を提供し続け、伴走型で企業の業務効率化を実現することを目指しています。今後も、製造業におけるAI需要予測の普及と定着に努めることで、業界のデジタルトランスフォーメーションに寄与していく所存です。