【製造業のAIエージェント活用、111名の実態調査】9割以上が「AIエージェントを動かすには現場の1次情報の整備が前提条件」と回答　今後3年の投資先も「データ収集基盤」が58.3%でトップ

〜成果の拡大には、現場データの整備と人材育成の両輪が不可欠〜

株式会社シムトップス

2026年7月3日 11時00分

国内シェアNo.1※の現場帳票システム「i-Reporter」を提供する株式会社シムトップス（本社：東京都品川区、代表取締役：奥畑和行）は、従業員500名以上の製造業のDX・AI推進担当者111名を対象に、製造業のAIエージェント活用に関する実態調査を行い、成果の拡大には、現場データの整備と人材育成の両輪が不可欠であることが明らかになりました。

01｜DX・AI推進担当者の9割以上が、AIエージェント活用に着手
02｜実装・PoC段階の86.4%が、「成果が出ている」と実感
03｜活用推進の最大の課題、「使いこなす社内人材の不足」が46.6%で最多

本調査のダウンロードはこちら： https://application.i-reporter.jp/download.research22

■調査概要

調査名称：製造業のAIエージェント活用に関する実態調査
調査方法：IDEATECHが提供するリサーチマーケティング「リサピー®︎」の企画によるインターネット調査
調査期間：2026年6月18日〜同年6月19日
有効回答：従業員500名以上の製造業のDX・AI推進担当者111名

※構成比は小数点以下第2位を四捨五入しているため、合計しても必ずしも100とはなりません。

≪利用条件≫

1　情報の出典元として「i-Reporter」の名前を明記してください。

2　ウェブサイトで使用する場合は、出典元として、下記リンクを設置してください。

URL： https://i-reporter.jp/

■DX・AI推進担当者の9割以上が、AIエージェント活用に着手、実装44.1%・PoC48.6%と取り組みが本格化

「Q1. あなたのお勤め先における、AIエージェント活用の取り組み段階として最もあてはまるものを1つお選びください。」（n=111）と質問したところ、「本格的に実装し、業務で活用している」が44.1%、「PoC（実証実験）段階で取り組んでいる」が48.6%という回答となりました。

・本格的に実装し、業務で活用している：44.1%

・PoC（実証実験）段階で取り組んでいる：48.6%

・検討段階で、まだ実装はしていない：4.5%

・特に取り組んでいない：2.7%

・わからない/答えられない：0.0%

■活用・検討が進む業務領域、「製造ラインの保全・予知保全」が55.6%で最多、設備系業務がAI活用の最前線に

「Q2. Q1で「特に取り組んでいない」「わからない/答えられない」以外を回答した方にお聞きします。あなたのお勤め先で、AIエージェントを活用している（または検討している）業務領域を教えてください。（複数回答）」（n=108）と質問したところ、「製造ラインの保全・予知保全」が55.6%、「生産計画・生産管理の最適化」が49.1%、「在庫管理・調達業務」が42.6%という回答となりました。

・製造ラインの保全・予知保全：55.6%

・生産計画・生産管理の最適化：49.1%

・在庫管理・調達業務：42.6%

・製造現場での品質管理・検査：36.1%

・営業・カスタマーサポート：34.3%

・文書作成・社内業務効率化：28.7%

・設計・開発支援：22.2%

・その他：0.0%

・わからない/答えられない：0.0%

■86.4%の担当者が実装・PoC段階のAIエージェント活用で「成果が出ている」と実感、投資が手応えを伴うフェーズへ

「Q3. Q1で「本格的に実装し、業務で活用している」「PoC（実証実験）段階で取り組んでいる」と回答した方にお聞きします。あなたのお勤め先におけるAIエージェント活用で、当初期待していた成果は出ていますか。」（n=103）と質問したところ、「十分に出ている」が25.2%、「ある程度出ている」が61.2%という回答となりました。

・十分に出ている：25.2%

・ある程度出ている：61.2%

・あまり出ていない：10.7%

・まったく出ていない：1.9%

・わからない/答えられない：1.0%

■AIエージェント活用における具体的な成果、第1位「人手不足の解消・省人化」、第2位「製品やサービスの品質の安定」、人とモノづくりの両面でAIの成果が表れる

「Q4. Q3で「十分に出ている」「ある程度出ている」と回答した方にお聞きします。AIエージェント活用で、具体的にどのような成果が出ましたか。（複数回答）」（n=89）と質問したところ、「人手不足の解消・省人化につながった」が55.1%、「製品やサービスの品質が安定した」が50.6%、「設備の故障やトラブルを予防できた」が43.8%という回答となりました。

・人手不足の解消・省人化につながった：55.1%

・製品やサービスの品質が安定した：50.6%

・設備の故障やトラブルを予防できた：43.8%

・不良やヒューマンエラーが減った：38.2%

・作業や事務処理の時間を短縮できた：34.8%

・熟練者のノウハウを共有・継承できた：20.2%

・需要予測や生産計画の精度が上がった：18.0%

・コストを削減できた：12.4%

・その他：0.0%

・わからない/答えられない：0.0%

■活用推進の課題「社内人材の不足」46.6%が最多、上位は人材・連携設計・ツール選定と、運用面の壁が集中

「Q5. Q1で「本格的に実装し、業務で活用している」「PoC（実証実験）段階で取り組んでいる」と回答した方にお聞きします。あなたのお勤め先で、AIエージェント活用を進める上で課題だと感じることを教えてください。（複数回答）」（n=103）と質問したところ、「AIエージェントを使いこなす社内人材が不足している」が46.6%、「業務システムとAIエージェントの連携設計が難しい」が44.7%、「AIエージェントツールの選定が難しい」が40.8%という回答となりました。

・AIエージェントを使いこなす社内人材が不足している：46.6%

・業務システムとAIエージェントの連携設計が難しい：44.7%

・AIエージェントツールの選定が難しい：40.8%

・セキュリティ・データガバナンスへの懸念がある：23.3%

・現場の1次情報がAIエージェントから参照できない：19.4%

・経営層と現場のAIリテラシーにギャップがある：18.4%

・投資対効果が見えづらい：11.7%

・その他：1.0%

・特に課題はない：1.9%

・わからない/答えられない：1.0%

■「プロンプト調整に時間がかかり結局できない」「失敗時の責任所在」などの声も、実務での運用負担と責任設計の難しさが浮き彫りに

「Q6. Q5で「特に課題はない」「わからない/答えられない」以外を回答した方にお聞きします。Q5で回答した以外に、AIエージェント活用を進める上で課題だと感じることがあれば、自由に教えてください。」（n=100）と質問したところ、43の回答を得ることができました。

＜自由回答・一部抜粋＞

・作業意図を理解して人やマクロの代わりに作業をしてほしいが、簡単な作業でさえできないことが多く、プロンプトを調整するだけで何倍もの時間がかかる上に結局出来なかったりする。

・どこまでAIに頼っても良いものかと、失敗した時の責任所在のあり方。

・高度な構築技術を持つ人間の育成が難しい。

・発言に対する根拠と信頼性の担保。

・業界特有の事象への対応。

■DX・AI推進担当者の91.0%が、「現場の1次情報の整備はAIエージェント活用の前提条件」と回答、ツールより先にデータ整備、が共通認識に

「Q7. あなたは、AIエージェントを動かすには、現場の1次情報（作業記録、検査記録、点検記録など）の整備が前提条件だと思いますか。」（n=111）と質問したところ、「非常にそう思う」が34.2%、「ややそう思う」が56.8%という回答となりました。

・非常にそう思う：34.2%

・ややそう思う：56.8%

・あまりそう思わない：6.3%

・全くそう思わない：1.8%

・わからない/答えられない：0.9%

■前提条件と考える理由、「現場ノウハウは1次情報からしか引き出せない」56.4%が最多、データなしにAIは動かない、との認識が広く共有

「Q8. Q7で「非常にそう思う」「ややそう思う」と回答した方にお聞きします。現場の1次情報の整備が、AIエージェントを動かす前提条件だと思う理由を教えてください。（複数回答）」（n=101）と質問したところ、「現場ノウハウは1次情報からしか引き出せないから」が56.4%、「ハルシネーションを防ぐにはデータ品質が必須だから」が41.6%、「手書きや口頭の情報はAIが処理できないから」が35.6%という回答となりました。

・現場ノウハウは1次情報からしか引き出せないから：56.4%

・ハルシネーションを防ぐにはデータ品質が必須だから：41.6%

・手書きや口頭の情報はAIが処理できないから：35.6%

・精度を上げるには学習データの整備が必要だから：34.7%

・参照できる情報がなければ判断できないから：33.7%

・将来のAI活用の選択肢を広げるために欠かせないから：17.8%

・その他：1.0%

・わからない/答えられない：0.0%

■今後3年の投資先、「現場データ収集基盤の整備」58.3%でトップ、投資対象は「ツール」より「データ基盤」へ

「Q9. Q1で「特に取り組んでいない」「わからない/答えられない」以外を回答した方にお聞きします。あなたのお勤め先で、AIエージェント活用を成功させるために今後3年で特に投資すべきだと思う領域を教えてください。（上位3つまで回答可）」（n=108）と質問したところ、「現場データ収集基盤の整備（IoT・センサー等）」が58.3%、「AIエージェントを使いこなす人材の育成」が45.4%、「AIエージェントツールの導入」が40.7%という回答となりました。

・現場データ収集基盤の整備（IoT・センサー等）：58.3%

・AIエージェントを使いこなす人材の育成：45.4%

・AIエージェントツールの導入：40.7%

・業務システムとAIエージェントの連携設計：26.9%

・現場帳票のデジタル化（紙の帳票を電子化）：23.1%

・データガバナンス・セキュリティの強化：12.0%

・経営層・現場へのAIリテラシー教育：5.6%

・その他：0.9%

・特にない：0.0%

・わからない/答えられない：0.0%

■まとめ

今回は、従業員500名以上の製造業のDX・AI推進担当者111名を対象に、製造業のAIエージェント活用に関する実態調査を実施しました。その結果、92.7%がすでに活用に着手しており、91.0%が「現場の1次情報の整備が活用の前提条件」と認識していることが明らかになりました。

まず、取り組み状況は「PoC段階」が48.6%、「本格実装」が44.1%となっており、活用・検討中の業務領域は「製造ラインの保全・予知保全」が55.6%で最も多い結果となりました。また、実装・PoC段階の86.4%が「成果が出ている」と回答し、内訳は「人手不足の解消・省人化」（55.1%）、「品質の安定」（50.6%）が上位を占めました。一方、活用推進の課題は「使いこなす社内人材の不足」（46.6%）、「システム連携設計の難しさ」（44.7%）が上位に挙げられました。さらに、「現場の1次情報の整備が前提条件」との回答は91.0%に上り、今後3年で投資すべき領域は「現場データ収集基盤の整備」（58.3%）が最多となりました。

本調査から、製造業のAIエージェント活用は実装・実証の段階へ広がり、人手不足の解消や品質の安定といった成果が現れ始めている様子がうかがえます。一方で、活用を拡大する局面では、ツールを使いこなす人材やシステム連携の整備に加え、AIが参照すべき現場の1次情報をいかに整えるかが、成果を一過性で終わらせないための分かれ目となるのではないでしょうか。

本調査のダウンロードはこちら： https://application.i-reporter.jp/download.research22

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今回の調査では、製造業の若手社員の約7割が現場業務を「入社前の想定よりデジタル化が進んでいない」と感じており、その具体的な場面として「手作業でのデータ転記」（57.3%）、「過去の記録を紙のファイルから探す」（38.7%）、「紙の帳票や日報への手書き」（21.3%）が挙がりました。さらに離職を検討した若手の約3割（29.9%）が、その要因に「現場業務のアナログさ・デジタル化の遅れ」を挙げています。一方で、現場業務のデジタル化が進めば「今の会社で働き続けたい」と答えた若手は約6割（64.8%）にのぼり、紙や手作業に依存したアナログな現場環境こそが、若手の定着を左右する分岐点になっている実態が浮かび上がります。

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現場記録の一元管理と検索：入力と同時にデータを一元管理し、過去の記録もすぐに呼び出せる。紙のファイルを探し回る手間をなくし、構造化データとして二次活用も可能

若手の約8割が「内定先を選ぶなら、よりデジタル化が進んだ会社」を希望し、転職先選びでも「現場業務のデジタル化が進んでいること」を25.9%が重視する今、現場のデジタル化は若手の採用・定着力に直結するテーマとなっています。導入予算やIT人材の不足が課題に挙がるなか、i-Reporterはノーコードでスモールスタートでき、若手が「ここで働き続けたい」と思える現場づくりの第一歩を支援します。