製造業におけるAI需要予測の普及を阻む印象の壁とは

AI需要予測の普及を妨げる印象の壁

AI CROSS株式会社が製造業の現場担当者を対象に行った「AI需要予測に関する認知・印象・業務実態調査」によると、AI需要予測は多くの企業において大きな期待が寄せられている一方で、いくつかの障害が明らかになっています。

調査の背景

製造業はデジタル化の遅れが甚だしいとされ、経済産業省の「2025年版ものづくり白書」によれば、受注・発注・在庫管理のデジタル化率は35.2%にとどまっています。大多数の企業は依然として手作業や従来の方法に頼っており、その結果、業務の非効率や属人化が課題となっています。こうした状況の中、AIを活用した需要予測や在庫管理は次のステップとして期待されるものですが、現場からは「印象の壁」が立ちはだかっています。

AIきっかけの印象の壁

調査によると、AI需要予測への理解が足りない現場担当者が52%に達し、自社ではテスト運用を行ったことがあるという人はわずか7.5%に過ぎません。この理由として、AIの導入には高額な初期費用や専門的な知識が必要であるとの認識が根強くあります。

5つの印象の壁

具体的には、次の5つの「印象の壁」が調査で確認されました：
1. 専門家の必要性（60.7%）
2. 精度への懐疑（58.7%）
3. 導入から運用までの期間（56.8%）
4. 業務改善への不安（53.9%）
5. 初期費用の高さ（51.5%）

これら全てが過半数を超えており、AI需要予測導入への躊躇を生んでいることが分かります。

アナログからの脱却

さらに、Excelを利用した在庫管理や需要予測に月10時間以上を費やす現場担当者は58.7%に達します。これほどの時間を手作業で消費しつつもAI導入に対しては消極的な姿勢が見られます。
本調査では、AI需要予測の本格導入を進めない理由として「期待する精度が不透明」が32.8%を占め、自社業務に合致するか不明とする意見も32.6%に上りました。

条件付きでの興味

しかし、現実的な条件が示された場合には、56.8%が前向きな反応を示すことが分かりました。「ぜひ試したい」が23.5%、興味があるとの回答が33.3%を占めました。つまり、適切な情報や条件が整えば多くの現場担当者がAI需要予測の導入に興味を持っているということです。

課題解決への第一歩

『現場で使えるAI』をスローガンに掲げるAI CROSSは、「Deep Predictor」などのサービスを通じて、実際の課題解決に寄与しようとしています。デジタル化が未だ進まない製造業において、AI需要予測の普及を妨げる印象の壁を壊せれば、業界全体の効率化にもつながります。

本調査を通じ、製造業のデジタル化推進およびAI需要予測の普及に向けた一歩を踏み出す必要があると強く感じました。この機会に、企業はAI導入を再検討し、現場の実情に即した選択を行うことが求められています。