地政学リスクの高まりやサプライチェーンの再編、AIをはじめとする先端テクノロジーの進展を背景に、製造業は大きな変革期を迎えています。
本調査では、世界の製造業の経営幹部・部門リーダー258人への調査結果を基に、テクノロジー投資の成果やAI活用の現状、サイバーセキュリティやデータ活用に関する課題を分析しています。変化の激しい時代において、テクノロジー戦略をいかにビジネス価値へ結び付けるか、製造業の競争力強化に向けた実践的な示唆を紹介します。
先端テクノロジーへの投資が、ビジネス価値とROIを上げている
製造業では先端テクノロジーへの投資が加速しており、上級管理職のほとんどが将来の競争優位性につながると考えています。実際に、80％の企業が価値向上を実感しています。
特にAI・インテリジェントテクノロジーの効果は大きく、約半数が顕著な財務的成果を実感しています。また、製造業は他業種と比べてもテクノロジー投資額が高く、先端技術の全社展開を支えるネットワークやクラウド基盤の整備も進んでいます。
製造業はAIの大規模導入に意欲的である
上級管理職のほぼ半数にあたる49％が、ビジネス価値をもたらすAIユースケースを積極的に導入していると回答しており、全業種平均を大きく上回りました。主な活用領域は予測型品質管理やダウンタイム削減、製品カスタマイズなどであり、予知保全やコモディティ予測にも広がっています。一方、AIを実際の製造プロセスそのものに組み込むことは、現時点では後れを取っています。
【ビジネス価値をもたらすAIユースケースを積極的に導入している割合】
人材育成とリスキリングがAI活用の重要課題に
AI活用の拡大に伴い、製造業ではサイバーセキュリティやコストに加え、人材・スキル不足が大きな課題となっています。調査では89％がAIエージェント活用を今後重要なスキルと認識する一方、34％が一部の従業員の取り残しを懸念していることがわかりました。AI導入の効果を最大化するためには、研修やアップスキリングを通じて従業員の活用能力を高めるとともに、不安や抵抗感を払拭するチェンジマネジメントを推進し、組織全体でAI活用を定着させることが重要となります。
【AIが人材に与える影響】
信頼性の低いデータは、AIの主要なリスクである
AIや先端テクノロジーの成果を最大化するためには、質の高いデータ基盤が不可欠です。83％が強固なAIデータ基盤を構築していると回答している一方で、76％が今後のAI活用における主要リスクとして「信頼性の低いデータ」を挙げており、データ品質への懸念は依然として大きな争点となっています。
AIの価値を引き出すためには、良質なデータの収集に加え、適切なデータ管理やガバナンス、データ活用文化の定着が欠かせません。製造業の企業には、継続的なデータ品質の向上と管理体制の強化が求められることを示しています。
レジリエンスと成長のためのリスク管理とサイバーセキュリティ
地政学リスクやサイバー脅威の高まりを背景に、製造業ではオペレーショナルレジリエンスの強化が重要課題となっています。調査では48％が今後1年間でサイバー防御への投資拡大を予定しており、サイバーセキュリティ強化は業務効率化に次ぐ主要な位置づけとして認識されています。AIは監視や脅威検知の高度化に貢献する一方で、攻撃の巧妙化を招く側面もあり、企業にはより高度なセキュリティ対策が求められています。
レポートでは、製造業を取り巻く環境変化やAI活用の進展、テクノロジー投資の成果と課題について詳しく解説しています。また、テクノロジーによるビジネス価値を高め、事業成長を加速させるための7つのガイドも掲載しています。ぜひダウンロードのうえご覧ください。
