なぜ製造業AI導入は現場で止まるのか？｜課題を乗り越える成功要因とパートナー選定の極意

AIは、百手先を読む名棋士のように、卓越した“読み”を提供します。
しかし、その読みを現場で確かな一手へとつなげる“指し手”は、企業側の準備にかかっています。

——「考える」と「動かす」のあいだには、越えるべきギャップがあります。

このギャップは、製造業AI導入においても同じです。「PoC（概念実証）は成功したのに現場展開が進まない」という課題は、多くの企業に共通します。

本記事では、この「製造業AI導入の課題」を 技術・現場・組織──3つの壁として整理し、成功企業がどのように壁を越えているのか、その成功要因と導入プロセス（進め方）を体系的に解説します。また、導入を成功させるうえで不可欠となるパートナー選定の視点についてもまとめています。

製造業AI導入のねじれ構造

デジタルの進展と、フィジカルへの実装のあいだには構造的な課題があります。当社が複数の製造業企業を支援する中でも、同じ構造的課題を数多く見てきました。まず、本項では事例をもとに構造的な課題がなぜ発生するのかを見定めていきましょう。

なお、本記事では便宜的に、IT層（データ・モデルによる“考える”領域）とOT層（設備・制御システムによる“動かす”領域）を「デジタル層／フィジカル層」と呼んでいます。特に「フィジカル」とは、AIが設備・ライン・ロボットなどの物理システムを制御・最適化する領域を指します。これは当社が定義する「設備フィジカルAI」──AIに“身体性”を持たせ、現実世界で作用させる技術──と同義の概念です。

製造業AI導入の「上流と下流」に存在する課題

AIの進展を語るとき、私たちはしばしば「どれだけ賢く考えられるか」に目を奪われがちです。しかし、製造業の現場が本当に気にしているのは、もっと素朴で、もっと厳しい問いなのではないでしょうか。

——で、それは現場でちゃんと動くのか？

ここに、製造業AIのいちばん深い「ねじれ」が透けて見えます。デジタル層ではAIが華々しく成果をあげつつある一方、フィジカル層では、まだ多くの企業が壁にぶつかっています。

2025年11月のIndustryWeekの記事では、AIによる設計自動化がすでに実用段階にあり、今後1〜2年で製造業の「日常業務」の中に組み込まれていくと予測しています。さらに10年程度先の将来像として、消費者が要望を伝えると、AIがその説明をもとに製品をオンデマンドで設計・製造するシナリオも描かれています[1]。

——しかし、その未来の芽は、まだ製造現場の土に根を下ろしてはいません。

Lenovoの報告でも、世界のAI支出予測は前年比でほぼ3倍に増える見込みである一方、その最大の障壁は「財務的リスク」と「ROIの不確実性」であると明確に示されています[2]。投資が加速しても、価値創出の道筋が見えない──つまり、AIが「考える」段階から「現場で動く」段階へ橋渡しするプロセスが、まだ十分に確立されていないのです。

さらに、IDCとLenovoが複数業種の企業を対象に行った調査（※生成AIを含む企業全般の動向）では、AIのPoCの88％が大規模展開へ到達できていないという事実も示されています。33件中わずか4件しか実稼働に至らない背景として、データ・プロセス・ITインフラの未整備といった組織的な成熟度の不足が挙げられています[3]。この数字が端的に物語っているのは、AIの価値はモデルの精度ではなく、「現場への実装力」で決まるということです。

——すなわち、AIが「頭脳として考えられる」状態を越えて、「身体として現場で動く」状態に落とし込めていないのです。

TechCrunch の記事では、最先端 LLM を掃除ロボットに組み込み、「別室にあるバターを持ってきてほしい」というタスクを試行した実験が紹介されています。モデルによってはタスクの一部に成功するものの、全体精度は40％程度にとどまるなど、「考えられても、動けない」現実が浮き彫りになりました[4]。本記事は掃除ロボットを対象とした実験ですが、「AIの判断を物理世界の行動に変換する難しさ」という構造は、産業ロボットや製造ライン制御でもしばしば指摘されてきた課題と通底します。分野は異なるものの、AIの身体性に伴う制御の難易度を象徴的に示す例と言えます。

——ラボでは動く。だが、現場では動かない。

なぜそんなことが起きるのでしょうか。その背景を理解するには、まず製造プロセスの構造をひも解く必要があります。

デジタルとフィジカルが分断される理由｜製造業DXの課題にも共通

製造業には、デジタル層とフィジカル層という2つの異なる体系が存在します。

この構造は、デジタル層とフィジカル層が別の言語を話しているかのような状態を生み出します。デジタル層は経営や計画など「上流の判断」を担い、フィジカル層は設備やラインを動かす「現場の実行」を担います。 両者の間には、構造的な分断が存在するのです。

要するに、AIは、最適な条件を「考える」ことはできます。しかし、実際の設備を安全に「動かせる」かどうかは、まったく別の話なのです。 多くの企業がつまずく理由は、「考えた最適」を「現場で安全に実行」させるための橋渡しができていないからです。

あえて例えるなら、AIは将棋の達人なのに、身体の成長が追い付かず、まだ「駒を持つ手つき」から練習しているようなもの。その格差を埋めない限り、電脳空間の名手は現実世界で一手も打てないのです。

製造業AI導入を阻む“3つの壁”

現場でAIを動かすには、「技術」「現場」「組織」という“3つの壁”を越えなければなりません。

第一の壁｜技術統合 － 考える層の答えが動かす層に届かない

AIは「頭脳」としては優秀でも、現場の設備とつながらなければ動きません。デジタル層とフィジカル層は、もともと前提となる思想も仕組みも異なります。例えば両者を統合しようとするにあたっては、下記のような問題が生じます。

・機械ごとに制御方式（PLC / SCADAなど）が異なる
・現場データがバラバラで、統一形式になっていない
・AIの出力をそのまま制御システムが受け取れない

IDCが複数業種の企業を対象に行った調査（※生成AIを含む企業全般が対象）では、多くの企業がAIを小規模な範囲や特定ユースケースで試している段階であり、本番展開に必要な「AI-ready」なデータ環境が十分に整っていない企業も多いことが指摘されています[3]。言い換えれば、PoCが本番移行できない背景には、データ・プロセス・ITインフラといった組織側の成熟度不足が大きく影響しているということです。

どれほど優れたモデルを作れても、受け皿となる体制がなければ「接続できない天才」。現場では力を発揮できません。

第二の壁｜現場適応 － “なぜそう動くか”を説明できない

AIが「考える」だけでは現場で動かない理由のひとつは、製造現場が何よりも「安全」を優先する世界だからです。

アメリカ国立標準技術研究所（NIST）のガイドラインSP 800-82r3でも、産業制御（OT）システムは物理環境と直接相互作用するものであり、「性能」「信頼性」「安全性」など、特有の要件を伴うことが示されています[5]。

この性質を踏まえると、現場では「設備が止まらないこと」「誤動作しないこと」が極めて重要と理解できます。そのため、AIがどれほど高精度であっても、「なぜその判断に至ったのか」 を説明できなければ、現場ではリスクとして扱われ、受け入れられにくいのです。

つまり、現場がAIに求めているのは「高い精度」ではなく「安全に一貫して動く理由づけ」。いわば、AIが「賢さ」よりも「誠実さ」を問われる世界だということです。

第三の壁｜組織横断 － 足並みが揃わず、前に進まない

AI導入は、技術だけではなく「組織の足並みが揃うかどうか」で成否が決まります。DX部門が旗を振っても、製造・品質・技術部門が同じ方向を向かなければ前に進みません。

McKinseyのLighthouse企業調査でも、成果を上げている企業には「専門性・システム・リーダーシップ」[6]などの組織能力が整備されている傾向があるとされています。

前述のIDC 調査（※生成AIを含む企業全般が対象）では、生成AIプロジェクトが多くの場合、取締役会レベルのトップダウンのもとで進められるにもかかわらず、十分な予算も伴わずにPoCが進んでいる構造も指摘されています[3]。その結果、現場では本番展開に必要なデータ基盤やIT環境が整わず、プロジェクトが「PoC 止まり」になってしまうケースが後を絶たないのでしょう。

生成AIだけではなく製造業AIにおいても同様の構造があると言えると考えられます。AIはもはや「研究テーマ」ではなく、確実に「経営アジェンダ」として扱われる段階に入っているのです。

“3つの壁”を越える鍵｜段階導入とパートナー選定

製造業AI導入の“進め方”｜小さく成功させ、現場に根付かせ、スケールさせる

以上のように、AI導入がつまずく原因には技術・現場・組織という“3つの壁”が存在します。

——では、これらの壁をどう乗り越えれば良いのか？

ここで参考にしたいのが、既にAIの導入に成功している企業の事例です。成功企業に共通している要素を突き詰めてみると、これらの企業は「AIを段階的に導入」していることが分かります。

成功企業は、“3つの壁”を一度に乗り越えようとはしていません。小さく成功させ、現場に根付かせ、スケールさせるという段階導入の形をとっているのです。

海外の自動車メーカーを例に挙げれば、Audiは最初から工場全体には手を広げず、スポット溶接の品質検査という限定的領域で成果を出し、グループ内の複数拠点で活用を前提とした技術展開を進めています[7]。

BMWでも、予知保全領域で成果を上げ、その後、品質保証など関連領域でのAI活用の取り組みが見られます[8][9]。

世界経済フォーラムが認定する製造業DXの先進企業であるLighthouse企業も同様に、ユースケースをもとにスケールアップを図るアプローチを取っています[6]。

──これらの企業の事例に共通するのはいきなり全体を変えようとしていないという点です。その堅実な歩みこそが、成功へとつながっています。

将棋でいえば、いきなり総攻撃を仕掛けるのではなく、まずは歩を一つ前に進める。その一手が、盤面全体の流れを着実に変えていくのです。

ここで重要なのは、段階導入が投資対効果（ROI）の設計と表裏一体だという点です。「ROIを設計する」ことは「導入の進め方を設計する」ことであり、経営が定めた成果指標をどの順に実現していくかを可視化する行為に他なりません。

短期的には小規模な成果を素早く可視化し、投資判断の材料を増やす。長期的には現場運用を通じて複数KPI（設備効率・品質・エネルギー）へ波及させる。さらに超長期的な目線では全社へ展開し資産化する。この「時間軸の成熟」が、ROIを一過性で終わらせず持続的な回収へと育てます。

上記で挙げた各企業の成功事例とROI成熟度の詳細については事例編の記事にて詳しくご紹介しておりますので、あわせてご参照ください。

パートナー選定の核心｜“3つの壁”を共に越える力があるか

段階導入は、もっとも再現性高く成果へつなげるアプローチです。しかし、この道筋を自社単独で歩み切ることは容易ではありません。前述の“3つの壁”を乗り越えるには、技術・現場・組織を横断できる外部知見を取り入れることが効率的でしょう。

外部知見と一口に言っても、製造業AI企業を選ぶ際は、表面的な比較表や価格ではなく、“3つの壁”を越える力があるかを慎重に見極めることが重要です。単にモデルを作る会社ではなく、次の3点を一貫して実行できるかどうかで見極めます。

① 技術の壁を越える
→制御システム適合や基幹システム連携可能な技術を持つ企業

② 現場の壁を越える
→貴社内でのAI運用体制を構築できる技術移転・内製化支援が可能な企業

③ 組織の壁を越える
→段階的導入プロセスの型を持っている企業

そんなもの一度協業してみなければわからないという声が聞こえてきそうですが、そんなことはありません。どの企業が本当に「“3つの壁”を越える力」を持っているか。評価軸は明示することができます。詳細は、製造業AI企業を比較する際の具体的な6基準をご紹介した記事をあわせてご参照ください。

当社のAI導入伴走サービス

当社では、成功企業が実践した「段階導入の型」を、製造業向けのプロセスとして整理した『AI導入伴走支援サービス』をご提供しています。「段階導入の型」を実行プロセスに落とし込み貴社と伴走いたします。具体的には、「現場調査 → 可能性検証 → 全体計画」という3フェーズを経ることで、“3つの壁”に対応します。

現場調査フェーズ　：経営・現場課題の明確化し、投資判断の土台をつくります
可能性検証フェーズ：AI導入の技術的可能性と投資対効果の確認をします
全体計画フェーズ　：AI導入後の状態の明確にし、導入ロードマップを構築します

「どこから始めればいいか？」と悩まれる場合は、まずはお気軽にご相談ください。すぐに導入を前提としない、情報整理の段階からご一緒できます。

まとめ｜次に取るべき一手

製造業AI導入が「現場で止まる」理由を振り返りながら、次にとるべきアクションを整理します。

3つの壁｜技術・現場・組織を超えるために

製造業における AI は、「考える」ことはできても、「動かす」段階で躓く──
これがいま、多くの企業が直面している製造業AI導入の典型的な課題です。

ここまでご説明してきた内容を踏まえると、製造業AI導入を成功に導くためには、次の3点が不可欠だと言えます。

① “3つの壁”を正しく把握すること
AIを現場で「動かない」背景には、技術統合・現場適応・組織横断という“3つの壁”が存在します。この課題を乗り越えるための最も現実的で効果的なアプローチが段階導入です。

② 段階導入という「成功する進め方」を踏むこと
Audi・BMW・Lighthouse企業群の成功例が実証しているように、小さく成功させ → 現場に根付かせ → スケールさせるという進め方（プロセス）を踏むことで、デジタル層とフィジカル層の断絶は埋まっていきます。

③ そのプロセスを支え、ともに壁を越えられるパートナーを選ぶこと
段階導入はフレームだけでは成立せず、“3つの壁”を越える力を持つパートナーの存在が不可欠です。この力が、導入の再現性を高め、確実なスケールに結び付きます。

——AIは「導入するもの」ではなく、パートナーとともに「育てるもの」。
最初の一手の質が、どれほど確かな布石となり得るか──経営の視座からこそ見えてきます。

【自己診断】貴社が直面している壁はどれですか？

いま、貴社がどの段階にあるかによって、取るべきアクションは異なります。
下記の項目で、貴社の状況を簡単に診断してみてください。

🔧 技術の壁に行く手を阻まれている場合（技術的な統合の課題）

例えば、こんな状況ではありませんか？
・AIモデルは作れたが、現場の制御システムに接続できない
・設備ごとにデータ形式がバラバラで統合できない

必要なのは、デジタル層とフィジカル層をつなぐ統合力を持つパートナーです。製造現場の制御系（PLC／SCADAなど）を理解し、既存システムとの統合経験を持つパートナーと協働することで、この壁は越えられます。

パートナー選定時に注目すべき「システム統合性」の評価基準については、下記の記事で詳しく解説しています。

📄 AI企業を比較・選定する際の基準を確認する

👥 現場の壁に行く手を阻まれている場合（現場との信頼形成・運用定着の課題）

例えば、こんな状況ではありませんか？
・AIの判断根拠を現場に説明できず、信頼を得られない
・導入したシステムが現場の業務フローに合わず、使われなくなった

必要なのは、現場に寄り添い、運用支援まで伴走できるパートナーです。現場の理解を持ち、説明可能性を重視した運用設計を支援できる企業を選びましょう。

製造業AI企業を比較・選定する際に、「現場での本格運用実績」をどう見極めるかについては、下記の記事で詳しく解説しています。

📄 AI企業を比較・選定する際の基準を確認する

🏢 組織の壁に行く手を阻まれている場合（組織的な合意形成の課題）

例えば、こんな状況ではありませんか？
・DX部門と製造部門の足並みが揃わず、プロジェクトが進まない
・ROIが見えず、経営層や各部門の承認が得られない

必要なのは、組織横断を支援し、ROI設計を伴走できるパートナーです。経営判断と現場実装の双方を理解し、投資効果の設計を支援できるかどうかが重要な見極めポイントです。

候補企業の「投資回収力」や「伴走支援体制」を評価する具体的な視点については、下記の記事で詳しく解説しています。

📄 AI企業を比較・選定する際の基準を確認する

🧱 複数の壁に同時に直面している場合（着手優先度を検討）
多くの企業が、これら3つの壁を同時に抱えています。
その場合、まずは「どの壁から崩すべきか」を見極めることが重要です。

当社の無料相談では、貴社の現状をヒアリングし、最適な着手ポイントをご提案します。
導入を前提としない、情報整理の段階からでもお気軽にご相談ください。

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執筆者：エイシングPR事務局

【参考資料 / 免責事項】
本記事は、各社・各機関の公式発表・報告書・プレスリリース等の公開情報をもとに、筆者が要約・解釈のうえで構成したものです。原文の全文転載ではありませんので、詳細内容については各社公式サイト・原資料をご参照ください。また、本記事で触れた各企業の取り組みが現時点で特定段階に限定されることを意味するものではありません。各社がすでに次の段階へ移行している可能性、また将来移行する可能性もあります。

[1] IndustryWeek （2025/11/4）
“AI in Manufacturing: What’s Now—and What’s Next?”
https://www.industryweek.com/technology-and-iiot/emerging-technologies/article/55327440/ai-in-manufacturing-whats-now-and-whats-next

[2] Lenovo（2025/2/5）
“Lenovo Global Study Reveals ROI Remains Greatest AI Adoption Barrier, Despite Three-Fold Spend Increase”
https://news.lenovo.com/pressroom/press-releases/cio-playbook-global-study-roi-ai-adoption/

[3] CIO（2025/3/25）
“88% of AI pilots fail to reach production — but that’s not all on IT”
https://www.cio.com/article/3850763/88-of-ai-pilots-fail-to-reach-production-but-thats-not-all-on-it.html

[4] TechCrunch（2025/11/1）
“AI researchers ’embodied’ an LLM into a robot – and it started channeling Robin Williams”
https://techcrunch.com/2025/11/01/ai-researchers-embodied-an-llm-into-a-robot-and-it-started-channeling-robin-williams/

[5] NIST（National Institute of Standards and Technology）（2023/9）
“NIST Special Publication NIST SP 800-82r3 Guide to Operational Technology (OT) Security”
https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/SpecialPublications/NIST.SP.800-82r3.pdf

[6] McKinsey & Company (2024/4/9)
“How manufacturing’s Lighthouses are capturing the full value of AI”
https://www.mckinsey.com/capabilities/operations/our-insights/how-manufacturings-lighthouses-are-capturing-the-full-value-of-ai

[7] Audi MediaCenter (2023/6/30)
“Audi begins roll-out of artificial intelligence for quality control of spot welds”
https://www.audi-mediacenter.com/en/press-releases/audi-begins-roll-out-of-artificial-intelligence-for-quality-control-of-spot-welds-15443

[8] BMW Group Press Release (2023/11/27)
“Smart maintenance using artificial intelligence”
https://www.press.bmwgroup.com/global/article/detail/T0438145EN/smart-maintenance-using-artificial-intelligence?language=en

[9] BMW Group Press Release (2025/4/28)
“Artificial intelligence as a quality booster”
https://www.press.bmwgroup.com/global/article/detail/T0449729EN/artificial-intelligence-as-a-quality-booster?language=en