製造業におけるAI活用への関心と障壁とは？

製造業におけるAI活用の現状と課題

株式会社キーウォーカーが実施した調査報告によれば、製造業のAI導入に対する関心は高まっているものの、実際の導入状況には大きなばらつきが見られます。調査対象は製造業に所属する経営者、IT部門、現場責任者など404人。結果として、全体の4割以上がAI導入予定がないことがわかりました。可視化できる効率改善を期待される中、依然として導入は進んでいません。

AI導入状況の二極化

具体的な導入状況をみると、調査参加者の15.1%は未導入の状態で検討中であり、26.3%は一部業務で導入済み、全社的に運用しているのは10.6%にとどまります。この結果からは、興味関心が高いにもかかわらず、導入には踏み出せていない企業が多いことが浮き彫りになっています。

特に需要予測や品質検査の業務領域でAI活用が進む傾向にあり、これらの分野はデータが豊富かつ定型化しやすいため、AIの効果が可視化されやすいからと考えられます。一方で、創造性が求められる製品開発支援などの領域ではAIの活用が進んでいないことも明らかです。

人材育成の障壁

AIを活用するためには、専門的な知識を持つ人材の育成が不可欠ですが、現場での業務との両立、教える人材の不足、教育にかける時間とコストの制約といった課題が指摘されています。35.6%が業務との両立が難しいと回答し、35.4%が教える人がいないとしています。これらの障壁を克服しなければ、AI活用は進まないでしょう。

また、AIツール選定時には、サポート体制や操作性、導入コストが重視される傾向があり、おそらく導入後の安定した運用に対する不安が影響していると考えられます。

定着への依存と必要な支援

AIを社内で実装した後、どのように定着させるかはさらなる失敗の原因になりかねません。調査によると、企業内での推進体制が整っていないことが最大の課題として挙げられました。これが定着を阻む要因となり、現場での活用例が乏しいことも大きな課題です。

こうした調査結果からは、AI導入にあたって社内の育成支援や伴走型のサポートが必要であることが浮かび上がります。外部からの教育プログラムや操作サポートが求められ、企業自身が独自の方針を持ち、その実行を支える体制を構築することが急務とされています。

まとめ

製造業におけるAI活用の現状はまだまだ発展途上であり、導入の二極化が進行しています。希望的なフィードバックはあるものの、実際には育成や定着に課題が多いことが見えてきました。進んだ技術をどのように現場に落とし込み、価値をもたらすかが今後の鍵となるでしょう。AI活用人材の育成を含め、全方位的な支援が急がれます。これからの製造業におけるAIの役割はますます重要になることは間違いありません。