製造業AI導入の全体像と進め方｜3フェーズでわかる経営層の具体アクション

製造業におけるAI導入は「検討課題」から「経営生存戦略」へと性格を変えました。

もっとも、そうした重要性を理解していても、「では実際に、AI導入をどのように始めるべきか」という疑問を抱かれる方も多いでしょう。本記事では、経営層の皆様が直面しやすい初期の課題に焦点を当て、AI導入に必要な3フェーズを整理して解説します。

なお、本記事では「AI導入の全体像」をご説明しますが、 実際の投資判断ではROI設計とパートナー選定を含む3要素の連鎖を理解することが重要です。まず全体像を把握したい方は本記事を、3要素の関係性から理解したい方は経営視点で全体像・ROI・企業選定を体系化した製造業AI導入ガイドをご覧ください。

製造業AI導入の全体像

なぜ今、製造業にAI導入が必要なのか｜人材不足と脱炭素対応の二重課題

「急がば回れ」とは言いますが、昨今のビジネススピードを考えると製造業においては「回っている余裕すらない」のが現実です。2つの経営課題が、製造業の経営に重くのしかかっているからです。

人材・技能課題の深刻化：
人材不足と技能継承の停滞に加え、人件費高騰による製造コスト上昇が利益率を圧迫しています。実際、経済産業省の調査によれば、デジタル技術による業務改善の状況は『「製造」の工程では、従業員数50人以下の企業が31.5%であるのに対して、従業員数301人以上の企業では67.9％となっている』ことが示されており、大企業でも7割に満たない現状です[1]。企業規模の大小にかかわらず、「人と技能の制約」は経営判断に直結する構造的リスクとなっているのです。

AIによる自動化は、人材不足対策と同時に労働生産性向上による競争力強化を実現します。「職人の勘と経験」は確かに貴重ですが、その職人が定年退職すると、勘も経験も一緒に会社を去ってしまうことになるのです。

脱炭素要請と国際競争圧力：
欧州を中心とした国際的な標準化やESG要求の急速な強まりに加え、大手メーカーからサプライヤーに対するCO₂削減・再生可能エネルギー利用の条件が厳格化しています。『製造業の無形固定資産投資のうち、ソフトウェア投資額の推移をみると、2024年は、前年と比較して「電気機械器具製造業」（2023年約2,020億円→2024年約2,290億円）等で増加』するなど（[1]経済産業省「2025年版ものづくり白書」、脚注省略）、環境対応投資が加速しています。

この潮流に対応できなければ、サプライチェーンから除外されるリスクが現実のものとなります。AIによる省エネ・効率化・最適化は、この国際圧力に対応する不可欠な手段であり、同時にコスト削減効果も期待できる「一石二鳥」の投資となります。

製造業AI導入プロセスの全体マップ

「ローマは一日にして成らず」と申しますが、製造業DXも一四半期ではなり得ません。デジタル変革としてのAI導入を成功させるには、経営層が段階ごとに関与し、適切に資源を配分していくことが不可欠です。

導入プロセスは大きく現場調査フェーズ、可能性検証フェーズ、全体計画フェーズの3段階に整理できます。

現場調査フェーズ：
現場の実態を数値で把握し、経営課題を明確化します。現地オペレーション視察、工程別プロセス確認、キーパーソンへのヒアリングを通じて、製造現場に存在する歩留まり、設備稼働率、技能継承状況といった「数値化されにくい暗黙知」を具体的に把握します。現場の「声なき声」を数値で捉えることが投資判断の第一歩となります。

可能性検証フェーズ：
AI導入の投資効果や技術的実現可能性を確認します。経営インパクト評価やROIシミュレーションを通じて、「やる価値」と「できる可能性」を検証し、成果を経営判断につながる形で整理します。ここで得られる結果は、全体計画フェーズ進行の判断材料となります。

全体計画フェーズ：
投資対効果に基づいたロードマップを策定し、選定したテーマでの実装と運用に向けた体制を整備します。可能性検証で確認した効果を確実に実現するため、具体的な導入計画の策定を経営層の関与により推進します。このフェーズを経営主導で進めることにより、AI導入は単なる検討から「経営判断に基づいた実装プロジェクト」へと進化し、確実な競争力向上を実現します。

経営視点での製造業AI導入の意義 | ROI算定と競合比較材料

AIは短期的なコスト削減効果と中長期的な企業体質改善を同時に実現する「複合的投資手段」として機能します。

ROI算定の明確化：
経済産業省によれば、製造事業者以外も含む事業者の稼ぐ力向上において、『アナログ・物理データのデジタル化』や『業務・製造プロセスのデジタル化』および『業務の効率化による生産性の向上』には『90％超の企業が取り組み、40％超が成果を創出している』一方で、より高度な変革領域では成果創出に課題があることが示されています[1]。基礎的業務改善レベルでは定量的な投資効果測定が容易であることから成果創出に直結しやすい一方で、高度な変革領域においても成果を創出していくためには、ROI算定の明確化が必須であることが読み取れるでしょう。

なお、具体的なROIシミュレーションや評価手法については、下記の記事で詳しくご紹介しています。

競合比較材料としての価値：
「AIを活用する先進的な製造業」という評価は、人材採用競争力の向上に直結します。株主総会での説明材料としても、AI投資は「未来への布石」として説得力を持つ投資案件といえるでしょう。

経営層の皆様の立場によっても重視する点は異なります。CFOは財務的説明力と資本配分、COOは現場改善の実効性、CEOは全社の競争力・成長戦略との整合性をそれぞれ重視することとなるでしょう。

それでは、このような背景を踏まえ、実際にAIがどのような領域で効果を発揮するのか、具体的に見ていきましょう。

製造業AIの具体的活用領域と効果

生産プロセスの自動化レベル向上

製造現場における自動化レベル向上は、AI活用の最も直接的な効果が現れる領域です。従来の設備調整や条件設定に依存していた熟練者の経験と直感を、AI技術によって標準化することが可能となります。

主要な成果領域として、設備稼働率の向上と段取り時間の短縮による生産性向上、作業標準の自動生成と品質の安定化、人材育成期間の短縮が挙げられます。まさに熟練度に依存せず、全社員が同一水準で業務に臨める環境を整える技術といえるでしょう。

品質安定化と歩留まり改善

品質管理分野では、AIによる予測精度向上が製品品質のばらつき削減に貢献します。品質クレーム削減による信頼性向上、材料ロス削減と生産効率向上による利益率改善、検査工程の自動化による人件費削減と検査精度向上を実現します。

食品製造業や金属加工業、樹脂成形分野において、AIを活用した品質予測システムにより、不良品発生率の削減や歩留まり率の向上が期待されています。AIによる24時間体制の品質監視が可能になるというわけです。

エネルギー最適化システム

電気料金の高騰や脱炭素要請を受け、エネルギー効率化は経営の最重要課題となっています。大規模商業施設や工場では、複数の熱源機器を組み合わせて運用するケースが一般的ですが、その調整は複雑化の一途をたどり、年間数千万円規模のエネルギー損失につながることもあります。

近年注目されているのが「協調制御型AIシステム」です。既存設備を活かしつつ、運用最適化を行うことで属人的な管理に依存しないエネルギー削減を可能にします。当社独自の「協調制御AI」では、都市型商業施設において年間3,000万円規模のエネルギーコスト削減が見込まれるとの試算が得られており、製造業への応用展開についても検討を進めております。（※1）

※1）試算条件は下記ボタンより当社ホワイトペーパーをご覧ください。また、製造業への適用可否は工程特性により異なるため、個別の検証を前提とします。

自動化、品質安定化、エネルギー最適化の3領域は、それぞれ異なる経営効果をもたらします。ROI改善、利益率向上、ESG対応という多角的な価値創出により、総合的な企業競争力強化を実現できます。

製造業AI導入における失敗原因とリスク回避策

失敗事例と回避策

AI導入は大きな成果をもたらす期待がある一方、実装段階での課題に直面する企業も多く存在するのも実情です。検討段階で立ち止まらず、決断に至る仕組み作りこそが重要となります。

代表的な失敗パターンとして、目的設定の曖昧さによる成果評価の困難、データ整備への投資不足による精度不良、現場との連携不足による実用化の頓挫が挙げられます。

効果的な回避策は、投資判断段階での目標の明確化、段階的検証によるリスク管理、現場を巻き込んだ推進体制の構築です。特に段階的検証では、小さな成功体験を積み重ねることで社内の理解と信頼を獲得し、全社展開への道筋を確実にすることが重要です。

技術・組織的課題と解決の方向性

AI導入は技術導入にとどまらず、組織変革を伴う全社的プロジェクトとして捉える必要があります。「技術は人なり」という言葉がありますが、AIも人材と組織があってこそ威力を発揮します。

主要な組織課題として、データ活用人材の確保と育成、継続的な運用・保守体制の構築、部門間連携とデータ活用ルールの整備が挙げられます。特に、『従業員数301人以上の企業では「デジタル技術に精通した社員」が先導する割合が高くなって』います<a href=”#ref1″>[1]</a>。

この点を踏まえれば、規模の大きな企業では、社内リスキリングの体系的推進、専門性を持つ外部パートナーの戦略的活用、全社横断的なデータ管理体制の整備が重要です。その上で、経営層には「船頭多くして船山に上る」を防ぐ統率力が問われることになります。

製造業AI市場の2030年展望と導入格差

世界のAI市場と国際競争力

総務省の調査によれば、『世界のAI市場規模（売上高）は、2024年には1,840億ドル、2030年には8,267億ドルまで拡大すると予測』されています[2]。

そのような中で、先ほども触れたとおり、『アナログ・物理データのデジタル化』や『業務の効率化による生産性の向上』等には、『90％超の企業が取り組み、40％超が成果を創出している』一方で、より高度な変革領域、即ち『製品・サービスの創出や高付加価値化、ビジネスモデル、企業文化及び組織マインドの変革には80％前後の企業が取り組んでいるものの、成果割合は20％前後』にとどまるという状況が示されています[1]。この「成果格差」こそが今後の国際競争力を大きく左右すると考えられます。

そして、この「成果格差」が生まれている背景には、近年大きく存在感を増している「フィジカルAI」と呼ばれる新しい潮流も関係してきます。AIが “考える” だけでなく、設備やラインに働きかけて “動かす” 領域が本格化しつつあります。フィジカルAIが製造業にもたらす可能性を整理した詳細解説は別記事にまとめていますのであわせてご参照ください。

📄 フィジカルAIとは何か？世界の先進企業の動向とあわせて確認する

2030年に向けたAI未導入リスク

AI導入への取り組み姿勢が企業価値を決定的に左右するのだとすれば、2030年に向け、企業の立ち位置は次の3つに分かれることが予想されます。

積極推進企業：全社的にAIを展開し、利益率改善と競争優位を確立
部分導入企業：改善効果は限定的で、海外との差が拡大
未導入企業：大手メーカーのサプライチェーンから除外され、受注機会の減少に直面

AI未導入企業の機会損失は企業規模に比例して深刻化します。導入を見送る選択は現状維持ではなく、競争力の相対的低下を意味することにほかなりません。

製造業AI導入まとめ｜経営層が今取るべきアクション

製造業AIを戦略的投資として捉える重要性

製造業におけるAI導入成功の鍵は、経営層による戦略的な投資判断と継続的な関与にあります。多くの企業が検討段階で停滞している現状を踏まえると、検討から実装への移行を経営主導で推進することが競争優位確保の前提条件です。

では、本記事のまとめとして、各フェーズで経営層の皆様が具体的にどのような行動を取るべきかを整理してみましょう。

経営層の具体的アクション

現場調査フェーズ：
経営層が果たすべき役割は「投資判断の土台をつくること」です。
現場調査の結果をもとに、どの課題を優先的に取り組むべきかの方向性を示し、調査に必要な予算やリソースを確保します。この段階で「自社にとってROI算出の対象とすべき課題」を明確にしておくことが、以降の検証や計画をスムーズに進める前提となります。

【現場調査フェーズにいる方へ】
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可能性検証フェーズ：
ここでの役割は「ROIの基準線を定め、投資の実効性を評価すること」です。
ROIシミュレーションや技術的実現性の検証結果を確認し、経営層としての評価基準（投資回収期間、期待ROI水準、財務インパクトの閾値など）を承認します。また、この基準に照らして候補テーマを整理し、全体計画に進めるか否かを判断する意思決定を行います。

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全体計画フェーズ：
最後に経営層が求められるのは「導入を確実に実装へとつなげる体制構築」です。
検証で得られた知見を踏まえ、具体的な導入ロードマップを承認し、成果目標を明示します。あわせて、実装を推進する組織体制の整備や外部パートナーの選定方針を経営層として決定します。これによりAI導入は単発的な試みではなく、経営戦略に基づいた実行プロジェクトへと進化します。

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AI導入は「一度きりの投資」ではなく、持続的なデジタル変革として経営が関与すべきプロセスです。ここで示したステップを踏むことで、単なる検討にとどまらず、実装と継続改善を通じて真の競争優位を確立できます。

今こそ経営層が主導権を握り、AI導入を企業価値向上の軌道に乗せる時です。

関連記事｜製造業AI導入の全体戦略を理解する

本記事では「AI導入の全体像」に焦点を当てましたが、AI導入を成功させるには、ROI設計とパートナー選定も併せて検討する必要があります。

▼ 導入プロセスの3要素を体系的に理解する
📄 製造業AI導入を全体で俯瞰し、ROIや企業選定まで含めて理解する
全体像把握・ROI設計・パートナー選定という3要素の関係性を理解し、AI導入の全体像を俯瞰できます。

▼ ROI設計の方法を整理する
📄 製造業におけるAIのROI設計と投資効果の考え方を確認する
短期・長期の効果を区別した測定フレームと、3つの評価指標（設備効率・品質コスト・エネルギーコスト）を解説。

▼ パートナー選定の基準を見極める
📄 AI企業を比較・選定する際の6つの基準を確認する
6つの基準による評価方法と、実務で即活用できる選定チェックリスト（無料）を提供。

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執筆者：エイシングPR事務局
当社が製造業向けに提供しているAIソリューションの導入支援で得られた知見をもとに、経営層向けに情報発信を行っています。

【参考資料】

[1] 経済産業省「2025年版ものづくり白書」
https://www.meti.go.jp/report/whitepaper/mono/2025/pdf/all.pdf  

[2] 総務省「令和7年版 情報通信白書」 第Ⅱ部 第1章 第9節 AIの動向
https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r07/pdf/n2190000.pdf