キャディ、製造業AI調査を発表　4割が「自社データとの融合」を重視と回答

この記事の内容をまとめると…

• 製造業従事者の4割が自社のデータ・ノウハウとAIの融合を重視と回答
• AI活用で価値を生む領域として「コスト最適化・業務効率化」が最多
• AI拡大活用の課題は「人材・スキル不足」が最多、支援の必要性も浮上

「製造業のAI活用の課題と展望」に関する調査詳細

調査では、製造業が直面する最も重要な課題として「人材不足・技能継承問題」（46.9％）が最多となり、次いで「原材料・エネルギーコスト高騰」（28.2％）、「生産設備の老朽化・投資不足」（19.8％）が続いた。今後の成長に向けた有効な手段としては、「高付加価値／先端素材・製品開発」（14.1％）、「人材教育・社内リスキリング」（12.0％）が多く挙げられた。

AI活用によって最も価値を生む領域としては、「コスト最適化・業務効率化」（約3割）が最多で、「現場オペレーションの自動化・省人化」（26.6％）、「品質向上・不良削減」（23.0％）が続いた。また、自社の経験・ノウハウ・データとAIの組み合わせを重視する回答は4割に達し、AI活用の鍵が“社内資産の活用”にあることが示された。

一方、AIの活用状況については、「本番環境で活用中」が約1割にとどまり、「全く検討していない」（16.0％）、「検討中だが未定」（19.4％）を合わせると約4割となり、製造業におけるAI活用の進捗の遅れが明らかとなった。

導入済みのAI活用領域としては「データ統合・活用」が最多で、今後の活用予定領域としては「人材育成・技能継承」（23.4％）、「オペレーション効率化」（23.4％）、「品質・リスク管理」（22.8％）が上位となった。

AI活用拡大における課題については、「AI人材・スキル不足」が27.3％で最多となり、「AIに入れるためのデータ収集・整備不足」（13.9％）や「法規制・セキュリティ懸念」も挙げられた。これらの結果から、現場理解を伴うAI人材の育成や、データ整備などが重要であり、企業単独の取り組みだけでなく、国を挙げた支援の必要性も浮き彫りとなった。

関連リンク

• 製造業×AI 課題と展望調査 2025 「自社の経験×AI」で競争力強化へ 製造業従事者の4割が“自社データ・ノウハウ・経験との融合活用”を重視と回答（CADDi）
• キャディ株式会社_公式HP

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