【生成AI時代における製造業開発現場の情報活用実態調査】「情報見落とし」による手戻りを63%が経験！約9人日相当の工数ロスが常態化

～見落とし要因は “情報は存在するが発見できない” が7割以上で圧倒～

ストックマーク

2025年12月9日 11時00分

　ストックマーク株式会社(本社：東京都港区、代表取締役CEO：林達、以下：ストックマーク)は、開発スピードの加速と開発難易度・複雑性の上昇が続く製造業の開発現場における情報活用状況についての実態把握を目的に、製造業で働く445名を対象に「製造業従事者の情報収集行動に関するアンケート」(以下：本調査)を実施いたしました。

【サマリー：調査結果のポイント】

｜POINT1：開発の要求速度や負荷上昇とDX効果の未浸透
– 直近2～3年で「納期・開発スピードが速くなった」と回答した人は51%。
– 研究開発/製品開発・設計業務の負荷が「増加した」と回答した人は63%にのぼる。
– DX/AI導入による業務効率化を実感している人は28%に留まり、
　72%は「実感がない」状況。

｜POINT2：情報見落としによる手戻りの常態化と部門格差
– 直近3ヶ月で情報の見落としが原因で
「手戻り(再設計/再試作など)が発生した」経験者は63% 。
– 特に製品開発/設計部門では半数(50%)が「月に1度は手戻りが発生している」と回答。

｜POINT3：手戻りによる甚大な工数ロス
– 1度の手戻り作業で発生する工数ロスは、平均で「2～3日程度」の個人作業時間と
「2～3人」の追加作業人数を要し、平均9人日相当の損失が発生していると推測される。
– 手戻りの67％が、自身の手を離れてからの発覚で自部署/他部署を巻き込んだ工数ロスが発生。

｜POINT4：手戻りの最大の要因は「情報過多と活用不全」
– 手戻りの原因となった情報見落しの理由トップは
「情報量が多すぎて把握しきれなかった(23%)」。
-「部門間/関係者間での連携不足で共有されなかった(20%)」、「アクセスできなかった
　(18%)」が続き、データ自体は存在するものの「活用不全」が構造的な課題となっている。

進まないDXと加速する開発要求。
2022年以降、開発現場の「スピード」「負荷」は限界に

　本調査において、ここ2〜3年の業務変化について尋ねたところ、51%が「納期・開発スピードが速くなった」、63%が「開発の難易度・複雑性などの負荷が増えた」と回答しました。過半数のエンジニアが、以前にも増して「短納期」かつ「高難易度」な開発を求められている実態が明らかになりました。

　この急速な負荷増大の背景には、近年の製造業を取り巻く急激な環境変化があると考えられます。「製品の高度化・複雑化」が進み考慮すべき仕様や検証項目が激増していることに加え、「環境・法規制への対応」が厳格化しています。さらに、「サプライチェーンの変動」で部材変更や再設計が頻発し、AIをはじめとする「技術革新のスピード加速」により情報の陳腐化も早まっています。

　現代の開発現場は、こうした多種多様な外部要因・制約条件を同時並行で処理しなければならず、物理的な作業量と判断の難易度が限界に達しつつあると言えます。

　一方で、こうした状況を打開するために各社で進むDXやAI導入の効果については、72%が「業務が楽になった実感がない」と回答しています。急速に進化する生成AI技術やそれらを活用したデジタルツールの導入が積極化する一方で、前述したような複雑に絡み合う情報を「現場が使いこなせる状態」には至っておらず、負荷軽減という成果には結びついていない現状が浮き彫りとなりました。

急増し続ける情報取得の複雑化と高まる重要性
直近3か月で“情報見落とし”による開発/設計業務の「手戻り」経験は6割越え

　直近3か月で情報の見落としに起因する再設計/再施策などの「手戻り」経験について尋ねたところ、63％が「経験している」と回答しました。「短納期」かつ「高難易度」が求められることに加え、急増し続ける情報洪水状態の現代で複雑化する「業務に必要な情報を正確な取得」の重要性が極めて高まっている実態が明らかになりました。

　「手戻り」を防ぐためには、実務に直結する「社内ナレッジ」と、変化/増加し続ける「社外情報」の双方を正確に取得する必要があります。しかしながら、日々の開発業務に追われる中で洪水のように溢れる情報から「必要なものだけ」を短時間で選び/取得することは、もはや人間の処理能力を超えつつあると言えます。

情報見落としによって生じた「手戻り」の工数ロスは平均9人日相当の損害に
更に「手戻り」発覚は自身の手を離れた第3者による発覚が67％

　直近で発生した「手戻り」によって生じた作業時間/人数について尋ねたところ、半数を超える53％が「2～3日以上」の作業時間を要していることに加え、56％が手戻り作業に「2～3人以上」のリソースを割いており、平均すると一度の手戻りによる損害として9人日の工数ロスが発生している実態が明らかになりました。

　更に、手戻りの原因となった情報の見落としはどこで発覚したかについて尋ねたところ、自身の見直しによる発覚は33％に留まり、約7割が自身の手を離れた第3者による指摘によって発覚していることが明らかになりました。

　平均9人日という甚大な工数ロスや、第三者を巻き込んだ情報の見落とし発覚/手戻りが頻発しているこの実態は、情報洪水状態の現代において、複雑に絡み合う情報の中から自身の業務に必要な情報を正確に取得することが、極めて困難かつ重要かを示しております。

手戻りの最大の原因は「情報過多」と「活用不全」
社内外にデータは存在するが見つけられない環境が甚大な工数ロスに直結

　どのような情報の見落としにより手戻りが発生したかについて尋ねたところ、「過去の不具合・トラブル履歴」「実験・設計データの記録」「類似製品・部品の設計データ」といったデータが多く、過去の社内ナレッジが活用できていないことに加え、他部門や外部情報との接続が機能していない実態が明らかになりました。

　更に情報を見落としてしまった原因について尋ねたところ、情報自体が存在していないケースは約12％に留まり、約75％が情報は存在するが「情報が多すぎて見つけられなかった」「共有/連携されていなかった」など、手戻りの原因となる情報見落としの殆どが「情報過多」や「活用不全」に起因している実態が明らかになりました。

　この実態は、日々更新される社内ナレッジと、増加し続ける社外ナレッジを「いかに整理し活用できるか」が、日本の基幹産業である製造業の競争力向上に繋がる“鍵”であることを示しています。

調査概要

・調査内容：製造業従事者の情報収集行動に関するアンケート
・実施期間：2025年10月2日〜2025年10年6日
・実施対象：製造業従事者 445名（課長以下の現場層）
・実施方法：オンラインアンケート

ストックマーク株式会社について

　ストックマーク株式会社は「価値創造の仕組みを再発明し、人類を前進させる」をミッションに掲げ、最先端の生成AI技術を活用し、多くの企業の企業変革を支援しています。
　製造業向けAIエージェント「Aconnect」及び、あらゆるデータを構造化し企業の資産に変える「SAT」を運営しています。さらに、企業特化生成AIの開発や、独自システムの構築も支援しています。

会社名　：ストックマーク株式会社
所在地　：東京都港区南青山一丁目12番3号 LIFORK MINAMI AOYAMA S209
設立　　：2016年11月15日
代表者　：代表取締役CEO　林達
事業内容：最先端の生成AI技術を活用した、
　　　　　企業のナレッジマネジメント・生成AIの業務適用を支援するサービスの開発・運営
URL　　：https://stockmark.co.jp/