この記事の要点: AI CROSS株式会社は、全国の製造業の現場担当者412名を対象に実施した「AI需要予測に関する認知・印象・業務実態調査」の結果を発表しました。調査によると、発注・在庫管理を担うAI需要予測に対して、コストや精度、専門人材の必要性といった「5つの印象の壁」がいずれも過半数に達していることが判明。一方で、現場の運用に合わせた柔軟なツールや伴走支援などの現実的な条件が示されれば、82.8%が興味を示すという実態が明らかになりました。
発表内容のポイント
- AI需要予測の認知度は約半数にとどまり、本番運用に至っている現場は4.6%と少数
- 専門人材の必要性や精度への疑念、1000万円以上の初期費用など5つの懸念が過半数
- 現場担当者だけで運用可能などの条件が揃えば、82.8%が「興味あり以上」と回答
発表の背景
経済産業省の「2025年版ものづくり白書」によると、製造業における「受注・発注・在庫の管理」工程のデジタル活用率は35.2%にとどまり、多くの企業で非デジタル環境での運用や属人化が課題となっています。この領域の効率化としてAI需要予測が期待されるものの、現場では「高価で専門知識が必要」という先入観が根強く、導入の障壁となっている背景から今回の調査が実施されました。
何が発表されたのか
調査結果によると、Excel等を用いた在庫管理や需要予測業務に月10時間以上を費やしている担当者は58.7%にのぼり、業務効率化の余地は大きいとされています。しかし、本格導入が進まない理由として「初期費用・運用費用が高い（38.2%）」や「期待する精度が出るか半信半疑（32.8%）」が上位に挙がりました。一方で、パッケージ製品として導入でき、現場担当者のみで操作可能、かつ予測根拠が説明でき伴走支援が受けられるといった条件が満たされる場合、56.8%が前向きな姿勢を示し、検討意向を持つ層は8割を超えています。
製造業・生産管理への見方
生産管理や在庫管理の現場において、需要予測の精度向上と業務の効率化は常に重要なテーマです。本調査は、多くの現場が「AI導入には莫大なコストとデータサイエンティストのような専門人材が必要」というイメージを抱いている実態を示しています。しかし、現在のAI需要予測サービスはパッケージ化が進んでおり、現場主導で運用できるツールも登場しています。既存のExcel管理に限界を感じつつもAI導入に踏み切れない生産管理部門にとって、自社の運用規模やサポート体制に見合った現実的な選択肢を再検討する契機となるデータです。
現場で確認したいポイント
- 自社の在庫管理や需要予測業務において、Excel作業などに毎月どれほどの工数を費やしているか
- 検討中のAI需要予測ツールは、データサイエンティストなしで現場担当者のみで運用可能か
- ベンダーによる導入後の運用定着や、業務効果を実感するまでの伴走支援体制が整っているか
確認しておきたい点
本調査は製造業の現場担当者・管理職412名の回答に基づく意識調査であり、企業単位での実際の導入率や、具体的なシステム導入による改善数値を直接的に保証するものではありません。
関連リンク
- AI CROSS株式会社 コーポレートサイト：発表企業の会社概要や事業内容を紹介する公式サイトです。
- 発表企業のPR TIMESページ：AI CROSS株式会社のプレスリリース一覧が確認できます。
出典情報
| 出典 | PR TIMES |
|---|---|
| 発表企業 | AI CROSS株式会社 |
| 発表日時 | 2026-07-22 15:30:01 |
| 元記事 | PR TIMESで読む |
