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構造的課題を抱える製造業のAI技術活用は4割近くが未定、キャディの調査
製造業におけるAI（人工知能）技術活用は4割近くが未定以下--。こんな調査結果を製造業向けデータ活用基盤を提供するキャディが2025年7月23日に発表した。「本番環境で既に活用中」との回答は約1割に留まった。
製造業向けデータ活用基盤を提供するキャディの『製造業のAI活用の課題と展望』は製造業で働く1227人を対象にした調査。AI（人工知能）技術の活用度について「本番環境で既に活用中」との回答は約1割に留まった（図1）。逆に「全く検討していない」の16.0％と「検討中だが未定」の19.4％を合わせると4割近くになり、日本の製造業におけるAI活用率の低さが浮き彫りになった。
ただ、AI技術の活用・導入に向けては、自社の経験・ノウハウ・データとAI技術を組み合わせることについて「非常に重視している」が8.6％、「重視している」が31.4％あり、両者を合わせれば40.0％が重視していることになる（図2）。「重視していない」と「全く重視していない」の合計は12.5％だった。
同調査によれば、日本の製造業が直面している最も重要な課題としては「人材不足・技能継承問題」が46.9％と圧倒的に高い（図3）。それに「原材料・エネルギーコスト高騰」（28.2％）と「生産設備の老朽化・投資不足」（19.8％）が続き、構造的な負担が企業成長の足かせになっている。
「非効率だ」と感じる業務プロセスとしては「在庫・倉庫・出荷管理」と「生産現場の段取り替え・セットアップ」「月次レポート・経理／原価計算」が、それぞれ約2割で並んだ。
そうした中で製造業が成長するために有効な手段としては「高付加価値／先端素材・製品開発」が14.1％でトップだった（図4）。次いで「人材教育・社内リスキリング」が12.0％だった。
AI技術を導入・活用すれば最も大きな価値を生むと思う領域としては、「コスト最適化・業務効率化」との回答が約3割あった。「現場オペレーションの自動化・省人化」（26.6％）と「品質向上・不良削減」（23.0％）が続く。
活用率は低かったもののAI技術を活用・導入している領域としては47.6％が「データ統合・活用」とした（図5）。「品質・リスク管理」と「オペレーション効率化」が27.3％で並ぶ。AI技術の活用・導入を予定する領域としては「人材育成・技能継承」（23.4％）と「オペレーション効率化」（23.4％）「品質・リスク管理」（22.8％）がトップ3になった。
AI技術を活用する際の最大の課題では「AI人材・スキル不足」が27.3％で1位になった（図6）。2位は「AIにいれるためのデータ収集・整備不足」の13.9％で、大きな開きがある。「法規制・セキュリティ懸念」も11.3％が選択した。
