製造業役職者の7割が生成AIに期待以上の印象。意思決定支援への活用も倍増

発表内容のポイント

• 役職者の約7割が期待以上と回答し、生産性向上や品質改善の効果を実感
• 経営判断の支援としての活用件数が倍増し、意思決定の高度化ツールへシフト
• 本領発揮には「自社独自データの整備」と「AI前提の業務再設計」が不可欠と認識

発表の背景

ChatGPTなどの生成AIが登場して約4年が経過する中、製造業における導入・活用の実態や意識の変化、期待と現実のギャップ、そして本格的な活用に向けた課題を把握することを目的に本調査が実施されました。製造業の現場や管理職層において、生成AIがどのように受け入れられ、実務にどのような影響を与えているかを定点的に分析する狙いがあります。

何が発表されたのか

調査結果によると、生成AIの活用により組織の生産性が向上したと答えた割合は約7割、品質改善を実感した割合は6割以上に達しました。また、役職者の4人に1人が余暇時間の増加を実感するなど、ワークライフバランスへの好影響も出ています。用途面では、文書作成や市場調査といった定型業務にとどまらず、「経営判断の支援」としての活用が当時の期待値から倍増しており、より高度な意思決定領域への浸透が見られます。一方で、慎重派や成果を実感できていない層からは、専門業務への適応の難しさやセキュリティへの懸念も指摘されています。

製造業・生産管理への見方

製造業の生産管理やDX推進において、生成AIは単なる事務作業の効率化ツールから、現場の知恵や過去の判断ロジックを活かす意思決定支援ツールへと役割を変えつつあります。しかし、AIがさらに本領を発揮するためには、製造業特有の専門業務や自社データへの適応が欠かせません。調査でも約6割が「自社独自データ・ナレッジの整備」や「AI前提の業務再設計」を今後の要件として挙げており、現場の暗黙知や図面、仕様書などのデータをAIが扱える形に構造化し、従来の業務プロセスそのものを刷新していくデータ基盤の構築が、今後の製造業DXの成否を分ける鍵となります。

現場で確認したいポイント

• 自社の図面や仕様書、過去の判断ロジックなどの独自データが整備されているか
• 従来の業務プロセスをAI活用を前提とした形に再設計（BPR）できているか
• 製造業特有の専門業務への適応や、セキュリティ面の懸念に対処できているか

確認しておきたい点

本調査は大手製造業に従事し、生成AIの社内導入や推進、活用に関わる役職者208名を対象としたオンラインアンケートに基づいています。すべての製造業や中小企業の現場にそのまま当てはまるわけではない点に留意する必要があります。

関連リンク

• ストックマーク株式会社：発表企業のコーポレートサイト
• ストックマークのPR TIMESページ：企業のプレスリリース一覧

出典情報