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【国内企業の生成AI活用率34.5％】製造業の現場で活用が進まない理由

【国内企業の生成AI活用率34.5％】製造業の現場で活用が進まない理由

図面管理

最終更新日：2026-09-03

ChatGPTやGoogle Gemini、Microsoft Copilotなどの生成AIが、身近な業務ツールとして使われるようになりました。国内企業の34.5％が生成AIを業務で活用し、活用企業の86.7％が効果を実感しています。

一方、大手製造業の実務者を対象とした調査を見ると、文章作成などへの活用は進んでいますが、製品設計や現場作業への活用は2割台にとどまっています。

本記事では、生成AIの基本から製造業における活用の現状、現場で活用が進まない理由、自社データを活用するために必要な取り組みまで解説します。

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生成AIとは？

生成AIの基本的な仕組み

生成AIとは、利用者が入力した質問や指示に応じて、文章や画像、音声、プログラムなどを新しく作り出すAIです。

代表的なサービスには、

●ChatGPT
●Google Gemini
●Microsoft Copilot

などがあります。

生成AIは、大量のデータから言葉や画像などの特徴・パターンを学習しています。利用者が質問や指示を入力すると、その内容を読み取り、学習したパターンをもとに文章や画像などを生成します。
生成AIは、もっともらしい回答を作ることはできますが、回答内容が常に正しいとは限りません。社内の非公開情報や最新情報を自動的に把握しているわけでもないため、業務で使用する際は、人による確認と適切な情報管理が必要です。

従来のAIと生成AIの違い

生成AIもAIの一種です。一般に、従来のAIは、あらかじめ決められた目的に沿ってデータを分類・予測・判定する用途を中心に使われてきました。一方、生成AIは、利用者の指示に応じて、文章や画像などの新しい内容を作ることを得意としています。

比較項目	従来のAI	生成AI
主な役割	分類、予測、判定、異常検知	文章、画像、音声、プログラムなどの生成
製造業での例	製品の外観検査、設備の異常検知、需要予測	報告書の作成、情報収集、アイデア出し
主な出力	良品・不良品、予測値、異常の有無など	文章、要約、画像、プログラムなど

従来のAIと生成AIのどちらが優れているということではなく、目的が異なります。製造業では、検査や予知保全には従来型のAI、文書作成や社内情報をもとにした回答には生成AIというように、業務に応じて使い分けます。

企業における生成AIの活用状況

帝国データバンクが全国2万3,349社を対象に行い、1万312社から有効回答を得た調査では、生成AIを業務で「非常に活用している」企業は4.4％、「やや活用している」企業は30.2％でした。両者を合わせた活用企業は34.5％です。

一方、「あまり活用していない」は13.6％、「ほとんど活用していない」は23.3％で、低活用層も約4割を占めています。「今は活用していないが、今後の活用を検討している」企業も14.2％あり、生成AIは普及が完了した段階ではなく、活用方法を探っている移行期にあるといえます。

また、生成AIを活用している企業のうち、「大いに効果が出ている」と「やや効果が出ている」を合わせた86.7％が、業務への効果を実感しています。

出典：帝国データバンク「生成AIに関する企業の動向調査（2026年3月）」

製造業では生成AIがどのように活用されている？

製造業における生成AIの主な活用用途

ここでは、ストックマークが2026年7月に、大手製造業で生成AIの社内導入・推進・活用に関わる実務者384名を対象に行った調査をもとに、活用状況を見ていきます。

以下の数値は、製造業全体の導入率ではなく、同調査に回答した実務者の回答割合です。

最も多い活用用途は「文書・レポートの作成補助」の83％でした。次いで、「市場調査・競合分析」が53％、「社内データの検索・集約」が45％となっています。

一方、製造業のコア業務に近い「製品設計・開発の支援」は28％、「現場作業の効率化・自動化」は22％にとどまっています。

出典：ストックマーク「製造業に従事する実務者における生成AIの業務活用実態調査」

生成AI活用によって得られている効果

生成AIの活用による変化として、64.1％が「業務処理スピード・生産性」、59.9％が「成果物の品質・クオリティ」の改善を実感しています。また、22.9％が「仕事以外の時間」の改善を実感しました。

出典：ストックマーク「製造業に従事する実務者における生成AIの業務活用実態調査」

この結果から、生成AIがデスクワークの効率化や成果物の品質向上に役立っていることが分かります。

製造現場への活用はどこまで進んでいる？

前述の調査結果から、生成AIの活用は日常的なデスクワークには広がっているものの、図面や専門知識を扱う設計・製造の業務では限定的であることが分かります。

同調査では、生成AIの活用について次のような課題も挙げられています。

● 生成AIに頼みたいのに、頼めていない業務がある・・・73％の実務者が回答
● 導入した生成AIと、理想の使い方にギャップを感じる・・・52％の実務者が回答

つまり、製造業で生成AIが役に立たないわけではありません。文章作成などでは効果が出ている一方、設計や製造現場で必要となる自社固有の情報を扱う段階で、活用が止まっているのです。

なぜ製造業では生成AI活用が進まないのか？

生成AIに頼みたい業務があっても、実際には頼めないのはなぜでしょうか。同調査で挙げられた主な理由は、次の3つです。

出典：ストックマーク「製造業に従事する実務者における生成AIの業務活用実態調査」

この3つの理由を製造現場の実務に置き換えると、それぞれ次のような問題が生じます。

既存システムやツールと連携できない
図面や見積書、仕様書が複数のシステムや担当者のパソコン、紙に分散していると、生成AIが必要な情報をまとめて参照できません。
図面や仕様書の内容を正確に扱えない
画像やPDFを読み込めても、図面の形状・寸法・公差・材質を正確に読み取り、過去図面と検索・比較できるとは限りません。
自社の業務や製品に合う回答ができない
汎用的な生成AIは、自社の製作実績や取引先ごとの仕様、加工条件などを知らないため、自社の実情に合う回答を得にくくなります。

この3つの課題に共通するのは、AIの性能だけではありません。生成AIが自社に蓄積された情報へアクセスし、業務に必要な形で利用できる環境が整っていないことが、製造現場への活用を妨げています。