この記事の要点: KPMGコンサルティング株式会社は、世界の製造業における先端技術の活用状況を分析した「KPMGグローバルテクノロジーレポート2026：製造セクター」（日本語版）を発表しました。調査によると、製造業におけるAI活用は概念実証（PoC）の段階を終え、実際の業務プロセスへの実装と価値創出のフェーズへ移行していることが明らかになりました。一方で、AIの成果を最大化するためのデータ基盤構築やガバナンス、セキュリティの強化が急務となっています。
発表内容のポイント
- 製造業のAI活用は実装段階へ移行し、49%が価値を生むユースケースを導入済み
- 今後2年間の注力領域は、予測型品質管理やダウンタイム削減のためのデータ分析
- AI活用の成否を分ける鍵として、信頼性の高いデータ基盤とデータオントロジーが浮上
発表の背景
地政学的リスクなどマクロ環境が不安定化するなか、製造業ではサプライチェーンのレジリエンス向上や競争優位性の確保が求められています。今回の調査は、年間売上高10億米ドルを超える組織に所属する22の国・地域の製造業テクノロジーリーダー258人の回答を基に、先端技術への投資動向やビジネス価値創出に向けた課題を明らかにすることを目的に実施されました。
何が発表されたのか
レポートによると、製造業の回答者の87%が先端技術を競争優位の源泉と捉えており、76%がデジタル技術に5,000万米ドル以上の投資を行っています。AIの導入領域としては、今後24カ月間で「予測型品質管理のためのAI・機械学習」が52%で最多となり、「ダウンタイム削減のための高度データ分析」が40%で続きました。しかし、76%が「信頼性の低いデータ」を主要なリスクとして挙げており、サイロ化したデータを可視化してつなぐ「データオントロジー」の重要性が高まっています。
製造業・生産管理への見方
生産現場におけるAIやデジタルツインの導入は、単なる技術検証から、設備総合効率（OEE）や利回りの改善といった具体的な成果を求めるフェーズに入っています。現場のデータを標準化・統合し、IT部門とOT（制御技術）部門が連携して強固なデータ基盤を構築することが、AIをスケールさせるための必須条件です。また、AIエージェントの活用スキルなど、現場オペレーターやエンジニアのアップスキリングも、今後の生産性向上において重要な要素となります。
現場で確認したいポイント
- 自社のAI導入計画は、PoCにとどまらず工場横断で展開できるプラットフォーム化を見据えているか
- OTデバイスやITシステムのデータは標準化され、信頼性の高いデータ基盤として統合されているか
- AI活用に伴うサイロ化を防ぐため、データ間の関係性を定義するデータオントロジーを意識しているか
確認しておきたい点
本レポートの調査対象は年間売上高10億米ドル超のグローバル組織のリーダーであり、中堅・中小規模の製造業における投資規模や導入状況とは異なる可能性があります。
関連リンク
- 関連プレスリリース：KPMGによるレポート発表の公式リリース詳細ページ
- KPMGコンサルティング 企業サイト：発表企業であるKPMGコンサルティングの公式サイト
- 発表企業のPR TIMESページ
出典情報
| 出典 | PR TIMES |
|---|---|
| 発表企業 | KPMGコンサルティング株式会社 |
| 発表日時 | 2026-07-30 11:00:02 |
| 元記事 | PR TIMESで読む |
