ある最新の調査によると、製造業のほぼ全社がAIの活用を検討している一方で、本格的な導入準備が整っている企業はごく一部に過ぎないことが明らかになりました。本稿では、その背景にある課題を分析し、日本の製造業が着実にAI活用を進めるための視点を探ります。
高い関心と準備不足のギャップ
業務プロセス自動化を手掛けるRedwood Software社が発表した調査レポート「製造業AI・自動化展望2026」によると、製造業企業の実に98%が、何らかの形でAIの導入を検討、あるいは既に導入に着手していることが分かりました。この数字は、業界全体としてAI技術への期待がいかに高いかを示しています。しかしその一方で、AIを大規模に、そして本格的に活用するための準備が「完全に整っている」と回答した企業は、わずか20%に留まりました。多くの企業がAIの可能性を感じつつも、実践に向けた具体的なステップで足踏みしている状況がうかがえます。
AI導入を阻む、製造現場の根深い課題
では、なぜこれほどまでに準備が追いついていないのでしょうか。同調査では、AI導入における障壁として、主に3つの点が挙げられています。
1. データの分断（46%）: 最も多くの企業が挙げたのが、データが組織内で孤立している、いわゆる「サイロ化」の問題です。日本の製造現場に置き換えれば、生産管理、品質管理、設備保全といった各部門がそれぞれ独自のシステムやExcelでデータを管理しており、全社横断でのデータ活用が困難になっている状況は想像に難くありません。AIがその能力を最大限に発揮するには、質の高いデータが統合された形で利用できることが大前提となりますが、その基盤整備が大きな課題となっています。
2. 専門人材の不足（39%）: 次に挙げられたのが、AIを使いこなすためのスキルを持つ人材の不足です。これは単にデータサイエンティストのような高度専門職の不足を指すだけではありません。現場のドメイン知識とデータ活用のスキルを併せ持ち、AIベンダーと現場の橋渡しができる人材や、AIが出力した結果を正しく解釈し、業務改善に繋げられる人材が、多くの企業で求められています。
3. 既存システムとの統合（38%）: 長年にわたって稼働してきた生産管理システム（MES）や基幹業務システム（ERP）、あるいは特定の工程専用に構築された古い設備や制御システムと、最新のAI技術を連携させることの難しさも大きな障壁です。既存資産を活かしながら、いかにして新しい技術を取り入れていくか、という現実的な課題に直面している企業は少なくありません。
効率化、コスト削減、そして品質向上へ
企業がAIに寄せる期待は、主に「業務効率の改善（55%）」「コスト削減（52%）」「製品・サービス品質の向上（48%）」に集約されています。これらは製造業にとって普遍的かつ本質的な目標であり、AIをその達成のための強力な手段と捉えていることが分かります。また、興味深いのは、製造現場の自動化だけでなく、財務、サプライチェーン、人事といった管理部門の業務プロセス自動化への投資意欲も高いことです。個別のタスクを自動化するだけでなく、部門を横断する業務プロセス全体の流れを最適化する「プロセスオーケストレーション」という考え方が、今後の鍵となりそうです。
日本の製造業への示唆
今回の調査結果は、日本の製造業にとっても多くの示唆を含んでいます。単にAIという言葉に踊らされることなく、自社の状況を冷静に分析し、着実な一歩を踏み出すことが求められます。
- 目的の明確化: まず、「AIを使って何を実現したいのか」という目的を明確にすることが不可欠です。生産性の向上、品質の安定化、リードタイムの短縮など、自社の経営課題と紐づけた具体的な目標設定が、導入の成否を分けます。
- データ基盤の整備から着手: 高度なAIモデルを導入する前に、取り組むべきは足元のデータ整備です。現場に散在するデータを収集・整理し、一元的に管理・可視化する仕組みを構築すること。この地道な取り組みこそが、AI活用のための最も重要な土台となります。
- スモールスタートと人材育成: 全社一斉の大きな改革を目指すのではなく、まずは特定のラインや工程、課題に絞ってPoC（概念実証）を重ね、小さくとも着実な成功体験を積むことが現実的です。そのプロセスを通じて、現場の担当者がデータに触れる機会を増やし、社内にデータ活用の文化とスキルを根付かせていく視点が重要になります。
AIは魔法の杖ではありません。しかし、その活用に向けた準備のプロセスは、自社の業務プロセスやデータ管理の在り方を見直す絶好の機会とも言えます。今回の調査が示す「準備不足」という現実を直視し、一歩ずつ課題を解決していくことが、将来の競争力に繋がるのではないでしょうか。
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