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【製造業に従事する実務者における生成AIの業務活用実態調査】製造業実務者の7割超が生成AIに「頼みたいのに頼めない」限界を痛感
[26/08/19]
提供元：PRTIMES
提供元：PRTIMES
製造業の生成AI業務活用のカギは「独自データ整備」と「AI前提の業務再設計」
国産生成AI基盤の独自開発や生成AIサービスを提供する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、製造業に従事する実務者を対象に、生成AIの業務活用実態を明らかにし、生成AIに抱く期待と現実のギャップ、および今後の本格活用に向けた課題を把握することを目的に、大手製造業の実務担当者384名を対象とした「生成AIの業務活用実態調査」を実施いたしました。
▼全文レポートはこちら(無料)：https://sat.stockmark.co.jp/resources/useofAI-report/
SUMMARY：調査結果のポイント
｜【POINT1】現場が直面する“理想と現実の乖離”：73%が「頼みたいのに頼めない」業務あり
- 「Microsoft Copilot」が78%のシェアで標準基盤として普及する一方、
73%の実務者が「生成AIに頼みたいのに頼めていない業務がある」と回答。
- 過半数が「会社が導入した生成AIと自分が理想とする使い方の間にギャップを感じる」と回答
- 「自社業務に特化した回答ができない(30%)」「図面など非テキスト情報を扱えない(34%)」
など製造業特有のニーズを満たせていない実態が浮き彫りに
｜【POINT2】ツール導入からの脱却：本格活用のカギは「独自データ整備」「業務の抜本的再設計」
- 会社の推進姿勢に対して「導入はしてくれているが活用方法のサポートが不十分」との不満が最多。
- 生成AIが本領を発揮するための要件として「自社独自データ・ナレッジの整備(56%）」と
「AI活用を前提とした業務の再設計(53%)」が突出して選ばれる結果に。
｜【POINT3】「導入して終わり」への不満：顕在化する会社（経営層）と現場の“温度差”
- 会社の推進姿勢に対して「導入はされているがサポートが不十分」との回答が53%と過半数に。
- 「経営観点が優先で現場の実態が未反映(26%)」「現場が自発的に使っているだけ(23%)」と続き、
ツールを配布するだけで現場の運用フォローが追いついていない実態が明らかになった。
｜【POINT4】生成AI活用の恩恵とワークライフバランス向上：4人に1人が余暇増加を実感
- 生成AI活用の恩恵として約64%が生産性の向上、約60%が成果物の品質改善を実感。
- 実務者の約4人に1人(23%)が「仕事以外の時間(余暇)」の増加を実感しており、
現場の日常業務の効率化だけでなく、ワークライフバランスの向上にも寄与。
調査結果のハイライト
1. デスクワークでの定着が進む一方「製品設計」「現場作業」への活用は道半ば
現在、実務者が実際に生成AIを活用している業務用途は「文書・レポートの作成補助(83%)」がトップとなり、次いで「市場調査・競合分析(53%)」、「社内データの検索・集約(45%)」と続きました。これらは2022年当時の期待値を大きく上回って浸透しています。
一方で、製造業のコア業務である「製品設計・開発の支援(28%)」や「現場作業の効率化・自動化(22%)」といった業務への活用は2割台にとどまっており、実務者の日常的なデスクワークを中心に定着が進んでいる現状が明らかになりました。
また、成果としては「業務処理スピード・生産性」が64.1%、「成果物の品質・クオリティ」が59.9%改善したほか、「仕事以外の時間(余暇など)」についても23.4%が改善を実感しています。
[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/24407/425/24407-425-431b1d4281148ae79edf0514e113c9a2-1280x720.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/24407/425/24407-425-271ef6184483d86b2735a80700121356-1280x720.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
2. 普及率約8割のCopilotでも限界。「頼みたいのに頼めない」製造業特有の壁
利用ツールでは「Microsoft Copilot」が約8割(78%)と圧倒的シェアを誇り、実務の標準基盤として普及しています。しかしその一方で、実務者の73%が「生成AIに頼みたいのに、頼めていない業務がある」と回答し、更に過半数(52%)が「会社が導入した生成AIと理想の使い方の間にギャップを感じる」と回答しました。
頼めない理由やギャップの原因として「社内システムや他ツールとの連携不可(44%)」「図面・仕様書など非テキスト情報の取り扱い不可(34%)」「自社業務・製品に特化した回答ができない(30%)」が上位に挙がっています。
標準的な生成AI基盤を導入するだけでは、製造業のコア業務(製品設計や現場作業など)や複雑な現場ニーズをカバーしきれていない限界が示されています。
[画像3: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/24407/425/24407-425-9a9d05c96f8036919d5a79b06bedb09c-1280x720.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
[画像4: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/24407/425/24407-425-f9ebbdfb92978e169770f07a457a3d60-1280x720.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
[画像5: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/24407/425/24407-425-d555ba86e47a6ed543ccd82b7b253073-1280x720.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
[画像6: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/24407/425/24407-425-c4d38f465283887651d4c5b6ef4e3156-1280x720.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
3. 「ツールを配って終わり」への不満。浮き彫りになる経営陣と現場の温度差
会社の推進姿勢に対する意識を尋ねたところ、「導入はしてくれているが、活用方法のサポートが不十分だと感じる」が53%と過半数を占め最多となりました。また、「経営・効率化の観点が優先で現場の実態が反映されていない(26%)」「現場が自発的に使っており会社の推進はほとんど関係ない(23%)」と続き、会社の推進姿勢に対して厳しい見方がなされています。
経営陣がツールを配布するだけで、現場視点での具体的な運用フォローや環境整備が追いついておらず、推進側と現場との間に大きな温度差が生じている実態が顕著に表れています。
[画像7: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/24407/425/24407-425-4560d91c18c55c9ecfcfffd564633d80-1280x720.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
4. カギとなるのは「独自データの整備」と「業務プロセスの再設計(AI BPR)」
今後、自社で生成AIが本領を発揮するために必要な要素として、「自社独自データ・ナレッジの整備(56%)」と「AI活用を前提とした業務の再設計(53%)」が共に過半数を集めました。次いで「暗黙知のAI活用可能な形への構造化(33%)」も3割を超えています。
汎用的なAIツールを利用する段階から一歩踏み込み、自社固有の専門知や図面などの非構造データをAIが扱える形に整備し、業務プロセスそのものを抜本的に見直すことが急務であると、現場の実務者は強く認識しています。
[画像8: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/24407/425/24407-425-63de4fc203e5bbf8286acb4244c0af6d-1280x720.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
調査概要
・調査内容 ：製造業に従事する実務者における生成AIの業務活用実態調査
・調査目的 ：製造業に従事する実務者を対象に、生成AIの業務活用実態を明らかにし、
生成AIに抱く期待と現実のギャップ、および今後の本格活用に向けた課題を把握する
・実施対象 ：大手製造業に従事する生成AIの社内導入・推進・活用のいずれかに関わる実務者
・回答者数 ：384名
・調査機関 ：2026年7月17日〜2026年7年28日
・調査機関 ：ストックマーク株式会社
・実施方法 ：オンラインアンケート
・全文レポート：https://sat.stockmark.co.jp/resources/useofAI-report/
・備考 ：本調査レポートは引用可能となっております。引用の際には
『ストックマーク「製造業に従事する実務者における生成AIの業務活用実態調査』
と明記頂けますようお願い申し上げます。
ストックマークのソリューションについて
AI活用は競争力維持のために不可欠な要素となっています。しかし多くの企業が「データが整備されていない」「現場への定着が進まない」「具体的な成果に繋がらない」といった課題に直面してます。
当社は、独自の自然言語処理技術などを用いて、テキストだけでなく図面や仕様書、過去の判断ロジックといった複雑な知恵をAIが活用できる形へと構造化します。これにより、単なる効率化の枠を超え、人が本来注力すべき「価値創造」や「専門性の研磨」に没頭できるよう、業務プロセスそのものを再設計する「AI BPR(Business Process Re-engineering)」を推進します。
AIが「停滞感を生む単純作業」を自律的に担い、人は「高付加価値業務」へとシフトし、「シゴトを心から楽しめる」状態を創り出すことで、日本企業の競争力を底上げしてまいります。
・ストックマークソリューション：https://stockmark.co.jp/solution/
[画像9: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/24407/425/24407-425-c108c1c06fb26acd031fe20b965bd7c4-2500x1375.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
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する」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/
国産生成AI基盤の独自開発や生成AIサービスを提供する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、製造業に従事する実務者を対象に、生成AIの業務活用実態を明らかにし、生成AIに抱く期待と現実のギャップ、および今後の本格活用に向けた課題を把握することを目的に、大手製造業の実務担当者384名を対象とした「生成AIの業務活用実態調査」を実施いたしました。
▼全文レポートはこちら(無料)：https://sat.stockmark.co.jp/resources/useofAI-report/
SUMMARY：調査結果のポイント
｜【POINT1】現場が直面する“理想と現実の乖離”：73%が「頼みたいのに頼めない」業務あり
- 「Microsoft Copilot」が78%のシェアで標準基盤として普及する一方、
73%の実務者が「生成AIに頼みたいのに頼めていない業務がある」と回答。
- 過半数が「会社が導入した生成AIと自分が理想とする使い方の間にギャップを感じる」と回答
- 「自社業務に特化した回答ができない(30%)」「図面など非テキスト情報を扱えない(34%)」
など製造業特有のニーズを満たせていない実態が浮き彫りに
｜【POINT2】ツール導入からの脱却：本格活用のカギは「独自データ整備」「業務の抜本的再設計」
- 会社の推進姿勢に対して「導入はしてくれているが活用方法のサポートが不十分」との不満が最多。
- 生成AIが本領を発揮するための要件として「自社独自データ・ナレッジの整備(56%）」と
「AI活用を前提とした業務の再設計(53%)」が突出して選ばれる結果に。
｜【POINT3】「導入して終わり」への不満：顕在化する会社（経営層）と現場の“温度差”
- 会社の推進姿勢に対して「導入はされているがサポートが不十分」との回答が53%と過半数に。
- 「経営観点が優先で現場の実態が未反映(26%)」「現場が自発的に使っているだけ(23%)」と続き、
ツールを配布するだけで現場の運用フォローが追いついていない実態が明らかになった。
｜【POINT4】生成AI活用の恩恵とワークライフバランス向上：4人に1人が余暇増加を実感
- 生成AI活用の恩恵として約64%が生産性の向上、約60%が成果物の品質改善を実感。
- 実務者の約4人に1人(23%)が「仕事以外の時間(余暇)」の増加を実感しており、
現場の日常業務の効率化だけでなく、ワークライフバランスの向上にも寄与。
調査結果のハイライト
1. デスクワークでの定着が進む一方「製品設計」「現場作業」への活用は道半ば
現在、実務者が実際に生成AIを活用している業務用途は「文書・レポートの作成補助(83%)」がトップとなり、次いで「市場調査・競合分析(53%)」、「社内データの検索・集約(45%)」と続きました。これらは2022年当時の期待値を大きく上回って浸透しています。
一方で、製造業のコア業務である「製品設計・開発の支援(28%)」や「現場作業の効率化・自動化(22%)」といった業務への活用は2割台にとどまっており、実務者の日常的なデスクワークを中心に定着が進んでいる現状が明らかになりました。
また、成果としては「業務処理スピード・生産性」が64.1%、「成果物の品質・クオリティ」が59.9%改善したほか、「仕事以外の時間(余暇など)」についても23.4%が改善を実感しています。
[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/24407/425/24407-425-431b1d4281148ae79edf0514e113c9a2-1280x720.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
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2. 普及率約8割のCopilotでも限界。「頼みたいのに頼めない」製造業特有の壁
利用ツールでは「Microsoft Copilot」が約8割(78%)と圧倒的シェアを誇り、実務の標準基盤として普及しています。しかしその一方で、実務者の73%が「生成AIに頼みたいのに、頼めていない業務がある」と回答し、更に過半数(52%)が「会社が導入した生成AIと理想の使い方の間にギャップを感じる」と回答しました。
頼めない理由やギャップの原因として「社内システムや他ツールとの連携不可(44%)」「図面・仕様書など非テキスト情報の取り扱い不可(34%)」「自社業務・製品に特化した回答ができない(30%)」が上位に挙がっています。
標準的な生成AI基盤を導入するだけでは、製造業のコア業務(製品設計や現場作業など)や複雑な現場ニーズをカバーしきれていない限界が示されています。
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3. 「ツールを配って終わり」への不満。浮き彫りになる経営陣と現場の温度差
会社の推進姿勢に対する意識を尋ねたところ、「導入はしてくれているが、活用方法のサポートが不十分だと感じる」が53%と過半数を占め最多となりました。また、「経営・効率化の観点が優先で現場の実態が反映されていない(26%)」「現場が自発的に使っており会社の推進はほとんど関係ない(23%)」と続き、会社の推進姿勢に対して厳しい見方がなされています。
経営陣がツールを配布するだけで、現場視点での具体的な運用フォローや環境整備が追いついておらず、推進側と現場との間に大きな温度差が生じている実態が顕著に表れています。
[画像7: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/24407/425/24407-425-4560d91c18c55c9ecfcfffd564633d80-1280x720.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
4. カギとなるのは「独自データの整備」と「業務プロセスの再設計(AI BPR)」
今後、自社で生成AIが本領を発揮するために必要な要素として、「自社独自データ・ナレッジの整備(56%)」と「AI活用を前提とした業務の再設計(53%)」が共に過半数を集めました。次いで「暗黙知のAI活用可能な形への構造化(33%)」も3割を超えています。
汎用的なAIツールを利用する段階から一歩踏み込み、自社固有の専門知や図面などの非構造データをAIが扱える形に整備し、業務プロセスそのものを抜本的に見直すことが急務であると、現場の実務者は強く認識しています。
[画像8: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/24407/425/24407-425-63de4fc203e5bbf8286acb4244c0af6d-1280x720.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
調査概要
・調査内容 ：製造業に従事する実務者における生成AIの業務活用実態調査
・調査目的 ：製造業に従事する実務者を対象に、生成AIの業務活用実態を明らかにし、
生成AIに抱く期待と現実のギャップ、および今後の本格活用に向けた課題を把握する
・実施対象 ：大手製造業に従事する生成AIの社内導入・推進・活用のいずれかに関わる実務者
・回答者数 ：384名
・調査機関 ：2026年7月17日〜2026年7年28日
・調査機関 ：ストックマーク株式会社
・実施方法 ：オンラインアンケート
・全文レポート：https://sat.stockmark.co.jp/resources/useofAI-report/
・備考 ：本調査レポートは引用可能となっております。引用の際には
『ストックマーク「製造業に従事する実務者における生成AIの業務活用実態調査』
と明記頂けますようお願い申し上げます。
ストックマークのソリューションについて
AI活用は競争力維持のために不可欠な要素となっています。しかし多くの企業が「データが整備されていない」「現場への定着が進まない」「具体的な成果に繋がらない」といった課題に直面してます。
当社は、独自の自然言語処理技術などを用いて、テキストだけでなく図面や仕様書、過去の判断ロジックといった複雑な知恵をAIが活用できる形へと構造化します。これにより、単なる効率化の枠を超え、人が本来注力すべき「価値創造」や「専門性の研磨」に没頭できるよう、業務プロセスそのものを再設計する「AI BPR(Business Process Re-engineering)」を推進します。
AIが「停滞感を生む単純作業」を自律的に担い、人は「高付加価値業務」へとシフトし、「シゴトを心から楽しめる」状態を創り出すことで、日本企業の競争力を底上げしてまいります。
・ストックマークソリューション：https://stockmark.co.jp/solution/
[画像9: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/24407/425/24407-425-c108c1c06fb26acd031fe20b965bd7c4-2500x1375.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
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する」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/
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