【キャディ製造業調査】AI活用の次のステージは「専門業務」専門業務・現場工程への浸透は、17.2％

「物的イノベーションを10倍加速する」をビジョンに掲げるキャディ株式会社（本社：東京都台東区、代表取締役CEO：加藤 勇志郎、以下キャディ）は、製造業の経営者484名を対象に「AIインパクト意識調査」を実施しました。

その結果、AIの効果が試作・製造・物流など現場工程まで浸透していると回答したのはわずか2.9％にとどまった一方、57.8％の経営者は過去1年のAI投資・活用による経営インパクトを実感していると回答し、AI活用の「実感」と「現場への浸透」の間に大きなギャップがあることが明らかになりました。

調査サマリー

・AIの効果が試作・製造・物流など現場工程まで浸透していると回答したのはわずか2.9％。一方、経営インパクトを「実感している」経営者は57.8％にのぼる。

・AIの効果が及ぶ範囲は「情報収集・文書作成などの事務作業まで」が68.2％と大半を占め、専門業務・現場工程への広がりは合わせて17.2％にとどまる。

・経営インパクトを実感している層は、専門業務まで踏み込めている割合が22.5％。未実感層（2.9％）の約8倍にのぼる。

・生成AI活用が進んだこの1〜2年でも「製品企画から上市までの期間は変わらない」との回答が63.8％。ポジティブな短縮効果を回答したのは18.4％のみ。

調査結果①｜経営インパクトを実感する経営者は57.8％

この1年のAI投資・活用による経営インパクト（利益・リードタイム等への効果）について尋ねたところ、「ある程度実感している」（44.0％）と「大いに実感している」（13.8％）を合わせ、57.8％が一定以上の経営インパクトを実感していると回答しました。一方で「あまり実感していない」（36.8％）「全く実感していない」（5.4％）を合わせた42.2％は、まだ効果を実感できていないことがわかりました。

調査結果②｜AIの効果は事務作業に偏在――専門業務・現場工程への浸透は合わせて17.2％

AIの効果が及んでいると感じる範囲を尋ねたところ、「情報収集・文書作成・議事録などの事務作業まで」が68.2％と圧倒的多数を占め、「設計・見積・調達といった専門業務まで」は14.3％、「試作・製造・物流など、モノが動く工程まで」はわずか2.9％にとどまりました。「まだ目に見える効果は感じていない」は14.7％です。AIの効果は事務作業に強く偏っており、専門業務・現場工程への広がりは合わせて17.2％と限定的であることが明確に表れています。

経営インパクト実感度別に見るAIの効果範囲

事務作業レベルでのAI活用は実感層・未実感層ともに65〜72％台まで広がっており、大きな差はありません。分岐点となるのは専門業務までの浸透度です。設計・見積・調達といった専門領域まで効果が及んでいる企業は実感層で22.5％に達する一方、未実感層ではわずか2.9％に留まり、その差は約8倍にのぼります。専門領域までAIの効果範囲が広がっているかどうかが、経営インパクトを実感できるかを左右していると考えられます。

一方で、試作・製造・物流などモノが動く工程まで踏み込んでいる企業は、実感層でも3.9％、未実感層では1.5％と、いずれも一桁台に留まります。現場工程への深い浸透は、経営インパクトの実感度を問わず、両層に共通する今後の課題といえます。

調査結果③｜開発リードタイムは「変わらない」63.8％――経営効果の実感と現場指標の改善にはまだ距離

生成AIの活用が進んだこの1〜2年で、「製品を企画してから世に出すまでの期間」が短くなったかを尋ねたところ、「変わらない」が63.8％と最多を占め、「やや短くなった」（15.7％）「大幅に短くなった」（2.7％）を合わせたポジティブな回答は18.4％にとどまりました。「わからない・判断できない」も16.5％あり、AIの経営インパクトは実感されつつも、開発リードタイムという具体的な指標への影響を測れている企業はまだ少数派であることがうかがえます。

調査結果④｜今後3年の重点投資は「暗黙知のデータ化・継承」62.4％――役職により重視するテーマは分かれる

モノづくりの速度を上げるために今後3年で最も強化したいこと（最大2つまで選択）を尋ねたところ、「熟練技能・暗黙知のデータ化・継承」が62.4％で最多となり、「部門間のデータ・情報の分断解消」（49.2％）、「人材の確保・育成」（47.1％）が続きました。「AI・ロボットの現場実装」（21.5％）「設備・生産能力への投資」（14.9％）「開発プロセスの見直し」（3.3％）は相対的に低く、製造業が長年抱える技能継承・データ分断・人材という3つの構造課題が、今後の重点投資領域として明確に浮かび上がっています。 

総括

今回の調査結果が示すのは、AI活用の「経営インパクト」と「現場への浸透」は必ずしも一致しないという実態です。経営者の6割近くが投資対効果を実感している一方で、その効果は情報収集・文書作成といった事務作業にとどまり、設計・調達などの専門業務、さらに試作・製造・物流といった現場工程まで踏み込んでいる企業はごく一部にすぎません。

専門業務まで浸透しているかどうかが、経営インパクトを実感できるかどうかの分岐点になっており、事務作業レベルの活用だけでは、開発リードタイムの短縮という具体的な成果には結びついていないことも明らかになりました。今後3年で製造業が重点的に強化したいと考えているのは、熟練技能・暗黙知のデータ化・継承、部門間のデータ・情報の分断解消、人材の確保・育成であり、AI活用を事務作業から専門業務・現場工程へと広げていくためには、これらの構造課題への対応が欠かせないといえます。

調査概要

・調査名称：製造業のAI活用実態調査（オンライン）

・調査対象：製造業の経営者

・有効回答数：484名

・実施期間：2026年8月4~10日

・表記：四捨五入し、小数第1位までの値で記載

製造業AIデータプラットフォームCADDi（キャディ）

「製造業AIデータプラットフォームCADDi」は、バリューチェーン上に散在するあらゆるデータをAIで解析・構造化・意味付け・関連付けし、組織全体で活用できるデータ基盤を構築するプラットフォームです。業務そのものが新たな知見を生む循環を創出し、使うほどにAIと業務が進化し続けます。「製造業ディスカバリーエンジンCADDi Explorer」「製造業AIエージェントCADDi Agent」を中核に、バリューチェーン全工程を支える業務特化プロダクト群を提供し、製造業の判断と実行を高度化します。 https://caddi.com/

キャディ株式会社

キャディ株式会社は、「物的イノベーションを10倍加速する」をビジョンとするグローバルスタートアップです。製造業のバリューチェーン上に散在するあらゆるデータをAIで解析・構造化・意味付け・関連付けすることで、組織全体で活用できるデータ基盤を構築する「製造業AIデータプラットフォームCADDi」を開発・提供しています。「製造業ディスカバリーエンジンCADDi Explorer」「製造業AIエージェントCADDi Agent」を中核に、バリューチェーン全工程を支える業務特化プロダクト群を通じて、製造業の判断と実行を高度化し、経営レベルのインパクトを生み出します。日本をはじめ、アメリカ、ベトナム、タイを含む4カ国で事業を展開し、日経225構成企業のディスクリート系製造業の半数以上をはじめ、全世界22カ国で導入されています。累計資金調達額は257.3億円。なお、受発注プラットフォーム事業は2024年にAIプラットフォーム事業へ統合し、現在は部品・組立品の提供を終了しています。https://caddi.com/ja-jp/company/