製造業の人材教育戦略｜2026年の製造現場を進化させる生成AIとの共生
2026-04-072026年の日本の製造業の課題｜AIエージェントが切り拓く生存戦略
日本の製造業は今、大きな転換点にあります。少子高齢化による深刻な人手不足や地政学リスクの高まりに加え、AIをはじめとする技術進化が、従来の「カイゼン」中心のやり方だけでは対応しきれない局面を生み出しつつあります。
こうしたなか、デジタル化は単なる効率化の手段ではなく、競争力を維持するための前提条件になりつつあると言えるでしょう。
とくに生成AIの活用は、試験導入の段階から一歩進み、業務の一部を自律的に計画・実行する「エージェンティックAI」を見据えるフェーズに入り始めました。本記事では、2026年の日本の製造現場が直面する構造的な課題を整理したうえで、その打開策となる次世代DXの方向性を考えていきます。
2026年の日本の製造業の課題
2026年の日本の製造業は、構造的な変化の中で多くの課題を抱えています。とくに、人手不足や原材料・エネルギー価格の上昇は、現場の生産性や収益性に大きな影響を与えています。
以下では、特に重要な5つの課題を整理して見ていきます。
地政学リスクと中国のデフレ輸出による競争激化
中国では内需の弱さが続いており、その影響で国内で吸収しきれない製品が海外市場へ流れ込みやすくなっています。
実際、中国では生産者物価の下落が長期間続いており、経済成長も輸出への依存を強めています。さらに、鉄鋼材や太陽電池では、輸出価格が下がる一方で輸出量は増えており、安価な製品が世界市場へ広がる「デフレ輸出」の動きがより鮮明になってきました。
こうした動きは、中国企業の価格競争力をいっそう強め、日本企業の主要市場である東南アジアにも影響を及ぼしています。
たとえばシンガポールでは、2025年の新車登録台数で中国のBYDが首位となり、トヨタを上回りました。そのため、この事例だけで東南アジア全体の傾向を断定することはできませんが、中国メーカーの存在感が高まっていることを示す象徴的な例ではあります。
EVの普及が進むなか、中国メーカーは価格の強さを武器にシェアを広げており、日本企業にとっては、これまで強みとしてきた「高品質・適正価格」だけでは勝ち切りにくい局面に入りつつあります。
加えて、中国ではEVや電池、太陽光、化学といった成長分野でも、過剰投資と激しい価格競争が進んでいます。数量を出して市場を押さえる動きが強まるほど、周辺国の企業は値下げ対応を迫られ、利益を確保しづらくなります。
そのため日本企業には、単なる価格勝負ではなく、品質の信頼性や供給の安定性、導入後の支援まで含めた付加価値の設計がこれまで以上に求められます。
さらに、こうした競争に対応するには、製品の売り方だけでなく、それを支える生産や供給の体制まで見直す視点が欠かせません。
特定の国や地域に依存した供給網は、地政学的な緊張が高まるほど大きなリスクになります。実際、日本企業の投資先もASEAN一辺倒ではなく、日本国内やインド、米国へと分散する動きが強まっています。
これからは、拠点の再配置と新市場の開拓を同時に進めながら、価格だけではなく総合力で選ばれる戦い方を築いていくことが重要です。
▼製造業のDXについて詳しく知りたい方はこちら
製造業のDXとは？重要性や成功までのロードマップを解説
参考記事：
- 通商白書2025
- People’s Republic of China: 2025 Article IV Consultation-Press Release; Staff Report
- RESTRICTED WT/TPR/S/458 12 June 2024 (24-4351) Page
- 2025年の新車登録台数、BYDが前年比80.6％増の1万1,184台で首位(シンガポール)
AIインフラのコスト増大と半導体供給の制約
AIインフラのコスト増大と半導体供給の制約は、いまの製造業にとって無視できない課題です。生成AIの普及によって、計算資源の重要性は一気に高まりましたが、その一方で、それを支えるGPUやデータセンターへの投資額は急速に膨らんでいます。
たとえば、最先端GPUは1基あたり3万〜4万米ドルに達し、大手テック企業4社だけでも2024年にAIデータセンターへ合計1,040億米ドルを投じています。こうした動きは、AI活用が広がるほどインフラコストも重くなることを示しています。
製造業では、この負担がさらに大きくなりやすいです。スマート工場やデジタルツインでは、設備の状態や生産の流れをリアルタイムで処理し続ける必要があるため、大量の計算資源が欠かせません。
実際にSamsungは、5万基以上のNVIDIA GPUを活用したAIファクトリーの構築を進めており、工場全体のデジタルツインを使って予知保全や異常検知、運用最適化を進めています。こうした事例は、製造業においてもAI基盤の確保が競争力そのものになりつつあることを示しています。
さらに難しいのは、必要なお金が増えているだけでなく、必要な半導体を必要な時に手に入れにくいことです。
AIチップ市場は一部企業への集中が進んでおり、供給面でも地政学的な影響を受けやすい状態です。計算資源そのものも高所得国に大きく偏っており、世界全体で見ても使えるインフラには大きな差があります。
そのため企業は、ただAIを導入するだけでなく、限られた計算資源をどこに使うかを見極め、投資対効果を厳しく判断することが求められています。
▼生成AIのメリット・デメリットについてはこちら
生成AIのメリット・デメリットを徹底解説！
参考記事：
- Energy and AI – Analysis – IEA
- Mapping the semiconductor value chain | OECD
- Digital Progress and Trends Report 2025: Strengthening AI Foundations
- NVIDIA and Samsung Build AI Factory to Transform Global Intelligent Manufacturing
熟練工の引退に伴う技能の喪失
熟練工の引退と人手不足は、日本の製造業にとって避けて通れない課題になっています。
2024年時点で65歳以上の人口は3,624万人、総人口に占める割合は29.3％と過去最高に達しており、現場を支えてきた世代の引退が現実のものとなっています。中小企業では経営者の平均年齢も60.7歳まで上がり、60歳以上が過半数を占めています。
さらに、休廃業や解散に至った企業では経営者年齢のピークが75歳となっており、人だけでなく事業そのものが失われるリスクも高まっています。
こうした流れのなかで、製造業の現場では単なる人数不足以上に、長年の経験で培われた判断や調整の力が失われることが大きな問題です。
機械の微妙な異変に気づく感覚や、不具合を未然に防ぐための勘どころは、マニュアルだけでは十分に伝えきれないことが多く、熟練者に仕事が集中しやすくなります。その結果、作業する人によって品質や納期に差が出やすくなり、現場全体の安定性にも影響します。
しかも、若い働き手が十分に入ってきていないため、従来のように時間をかけてOJTで受け継ぐやり方だけでは難しくなっています。実際に2024年の調査でも、中小企業が最も重視する経営課題として「人材確保」が挙がっており、製造業の雇用者数も減少傾向が見られます。
だからこそ今後は、熟練者の暗黙知をできるだけ見える形にし、データとして残しながら次世代に引き継ぐことが重要です。人の経験を組織の力に変えられるかどうかが、これからの製造業の競争力を左右します。
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生成AIで暗黙知を形式知化するメリットやプロセスを解説
参考記事：
部門間・工場間でのデータのサイロ化
ERPやMESなどの基幹システムが部門ごと、工場ごとに独立したままだと、最新のAIを導入しても全社最適や迅速な意思決定にはつながりにくいです。現場ごとの改善を積み重ねてきた結果、データがそれぞれの部署に閉じ込められ、必要な情報を横断して見られない状態が生まれているためです。
実際、2024年末から2025年初めの調査では、ユーザー企業の61%、大企業では74%がレガシーシステムを保有しており、また31%が既存システムの複雑さをモダン化の大きな壁として挙げています。
古い仕組みが残ったままでは、データ移行やシステム連携が難しく、刷新そのものが進みにくくなります。
その影響は、組織横断の最適化の遅れにも表れています。2024年調査では、製造事業者等で「組織横断／全体の業務・製造プロセスのデジタル化」に取り組む企業は40.7%にとどまりました。
個別業務の効率化や紙情報のデジタル化は進んでいても、部門間や工場間をつなぐところで止まってしまう企業が多いということです。
さらに、TOPIX100企業の中期経営計画では、大規模システム刷新に関する記載がない企業が88%にのぼり、経営レベルでの後押しも十分とは言えません。
製造業では、この課題を乗り越える動きも出ています。たとえば自動車金型の分野では、OEMとサプライヤーの間で図面や3Dモデル活用のルールを標準化し、企業間でデータをつなぎやすくする取り組みが進んでいます。
また、山本工作所では、受注から製造、出荷、売上までを一元管理し、設備稼働もリアルタイムで見える化することで、工場全体で素早く判断できる体制を整えています。
AIを本当に活かすには、個別のシステム導入だけでなく、データを整え、全体でつながる基盤をつくることが前提になります。今の製造業に必要なのは、AIそのものよりも、AIが働ける土台をどう築くかです。
▼AIによるデータ分析について詳しく知りたい方はこちら
「AI x データ分析」で経営戦略の精度を向上・経験と勘からの脱却
参考記事：
- 「DX動向2024」進む取組、求められる成果と変革 | 社会・産業のデジタル変革
- DXの現在地とレガシーシステム脱却に向けて
- 2025年版 ものづくり白書 概 要
- Advanced Data Exchange Standards for the Biomanufacturing Supply Chain | NIST
サイバーセキュリティ脅威の高度化
サイバーセキュリティの脅威は、いまや一部のIT部門だけの問題ではなく、製造業の経営そのものを揺るがす重要課題になっています。
攻撃者側も生成AIを活用し、より巧妙で速い攻撃を仕掛けるようになっており、工場や生産設備もその対象です。
FBIの2024年の報告では、サイバー犯罪による被害総額は過去最高の166億ドルに達しました。重要インフラへの脅威も増えており、ランサムウェアは前年より増加しています。
背景には、工場のネットワーク化があります。これまで外部から切り離されていた制御システムも、汎用OSや標準的な通信技術の利用が進んだことで、インターネット経由の攻撃にさらされやすくなりました。IPAも、こうした環境変化によって制御システムのリスクが高まっていると指摘しています。
実際に、2024年8月には半導体メーカーのMicrochip Technology社が不正アクセスを受け、複数の製造拠点の稼働が通常を下回り、受注処理にも影響が出ました。
一度システムが止まれば、生産停止による損失だけでなく、納期遅延や信用低下にもつながります。セキュリティはコストではなく、事業を止めないための必須投資として捉える必要があります。
▼オンプレミス環境でのAI利用についてはこちら
オンプレミスLLMとは｜情報漏洩を防ぎつつ競争優位性あるAIを構築
参考記事：
製造業の課題を解消する方法
2026年の製造業が直面する前述の難局を打破するためには、従来の改善手法の延長ではない、AIを中核に据えた抜本的なアプローチが必要です。
以下では、その具体的な解決策として、特に重要な3つのポイントを見ていきます。
生成AIによる現場知識のデジタル化と自律型エージェントの導入
熟練工の減少や技能伝承の課題に対応するうえで、生成AIは「何となく便利な技術」ではなく、現場の仕事を具体的に支える手段になりつつあります。
たとえば、作業者の手順や動きをカメラや音声で記録し、AIがその流れを読み取ることで、ベテランが無意識に行っている確認の順番や判断のコツを言葉にして残せます。これにより、動画を見るだけでは伝わりにくかった暗黙知を、手順書や教育資料として共有しやすくなります。
さらに、生成AIは知識を整理するだけでなく、次に取るべき行動まで支援できるようになっています。設備保全では、AIがセンサーデータの変化を見て異常の兆しを捉え、過去の故障履歴やマニュアルと照らし合わせながら原因候補を絞り込み、点検内容を提案するといった使い方が可能です。
加えて、必要な部品の在庫確認、保守担当者の空き状況の確認、修理候補日の整理まで一連で進め、人は最終判断にだけ集中する形も現実的になっています。
Microsoftでも、Copilot Studioでこうした自律型エージェントを構築し、Agent 365で権限や安全性を管理する考え方が示されており、生成AIは現場知識を残すだけでなく、現場を止めないために動く存在へと進化しています。
参考記事：
- 2025年版 ものづくり白書 概 要
- Artificial Intelligence Risk Management Framework
- Toward Autonomous LLM-Based AI Agents for Predictive Maintenance
- IM-Chat: A multi-agent LLM framework integrating tool-calling and diffusion modeling
- 自律エージェント機能の設計 – Microsoft Copilot Studio
- Microsoft Agent 365: エージェントのコントロール プレーン
オープンソースモデルとオンプレミス環境によるコスト・セキュリティの両立
製造業がAI活用を進めるうえで大きな課題となるのが、コストとセキュリティの両立です。近年はAIモデルの高度化に伴って、学習や運用に必要な計算資源が大きくなっており、すべての業務に高性能な巨大モデルを使うのは現実的ではありません。
その一方で、製造業では設計情報、製造条件、品質データ、不具合情報など、社外に出せない機密情報を多く扱うため、利便性だけを優先して外部の汎用クラウドサービスに依存することにも限界があります。
機密情報の保護は、製造業にとってまさに生命線です。実際にサムスン電子のような巨大企業は、外部サービスへの依存を避け、社内製造システムに完全に統合するために、5万基以上のGPUという莫大なインフラ投資を行い、独自のAIモデルを一から自社開発する道を選んでいます。
ただし、こうした規模の投資を一般的な製造業がそのまま再現するのは現実的ではありません。そこで重要になるのが、オープンソースモデルとオンプレミス環境、あるいはプライベートクラウドを組み合わせた運用です。
Llamaのような高性能なオープンソースモデルを活用すれば、サムスンのように巨大なモデルを一から自社開発する莫大なコストを避けながら、自社の管理環境内で機密データを安全に扱いやすくなります。
さらに、業務ごとに適切なサイズのモデルを選び分ければ、過剰な性能に費用をかけずに済み、運用コストの最適化にもつながります。これからの製造業に求められるのは、最新のAIをそのまま導入することではなく、自社の現場に合った形でコストと情報管理の両面を無理なく両立させることです。
参考記事：
- Artificial Intelligence Risk Management Framework
- Developments in Artificial Intelligence markets
- Guidelines for secure AI system development
- Samsung Teams With NVIDIA To Lead the Transformation of Global Intelligent Manufacturing
データの統合と開発サイクルの加速
多くの製造業では、設計、調達、品質、保全といった部門ごとに別々のシステムを使っており、必要な情報が社内に散らばっています。そのため、ある部門では見えている情報が、別の部門ではすぐに使えないことが少なくありません。これがデータのサイロ化です。
こうした状態では、AIを入れても会社全体の流れを踏まえた判断がしにくくなります。AIが本当に役立つためには、各部門の情報をまとめて見られる土台が必要です。
さらに、文章の報告書や検査画像、手書きメモのような扱いにくい情報まで整理して活用できるようになると、現場の知見を会社全体で使いやすくなります。
この土台が整うと、仕事の進め方そのものが変わります。これまでは、設計が終わってから生産準備に入るように、工程を順番に進める場面が多くありました。
しかし、全部門が同じデータを見られるようになると、設計を進めながら生産準備や検証も並行して進めやすくなります。
京セラドキュメントソリューションズでは、全部門で共通のデータを使える体制を整え、部門ごとの分断を減らしています。デンソーでも、3Dデジタルツインを使って設備を事前に仮想空間で確認し、実機の調整に入る前に問題を見つけやすくしています。
つまり、共通のデータ基盤は情報を集めるための箱ではなく、開発から製造までを速く、なめらかにつなぐための仕組みです。
参考記事：
- 令和６年度重要技術総合管理事業 （産業データ連携に関する調査） 調査報告書
- 第2節 DXによる製造機能の全体最適と事業機会の拡大
- OECD Digital Economy Outlook 2024 (Volume 1) (EN)
- AI in manufacturing: Progress in Implementing the European Union Coordinated Plan
- Data Management and Fusion for AM Industrialization
- Siemens and Audi are taking the shop floor to the next level with AI and IT-empowered automation
2026年以降で新たに求められる製造業のあり方
課題を克服した先にあるのは、AIと人がそれぞれの強みを生かしながら連携し、需要変動や供給制約、技能継承といった経営課題に柔軟に対応できる製造業の姿です。
以下では、2026年以降に求められる新たな製造業のあり方として、特に重要な2つの方向性について見ていきます。
AIネイティブなワークフローへの根本的再設計
既存の業務プロセスにAIを部分的に追加するだけでは、改善には限界があります。2026年以降の製造業で重要になるのは、AIを補助役として使うのではなく、AIが自律的に仕事を進めることを前提に、業務の流れそのものを見直すことです。
その必要性は、足元の変化にも表れています。Agentic AI市場は、2024年の51億ドルから2030年には471億ドルへ拡大すると予測されており、AIが自律的に計画し、複数の作業を進める活用への期待が急速に高まっています。
実際、AIを活用した業務では、作業時間の短縮や成果物の質の向上も報告されており、従来の仕事の進め方を前提にしたままでは、その効果を十分に引き出せません。
たとえば、三菱電機では、過去の膨大な技術文書を生成AIで整理し、仕様書確認の工数を最大40％削減できると見込んでいます。
これは、単に検索を便利にしただけではなく、必要な情報にたどり着くまでの流れそのものを短くした事例です。また、実践型AI人材の育成にも取り組み、現場主導でAI活用を進める体制づくりを進めています。
また、エステーの事例も、エムニが伴走支援しながら進めた取り組みとして示唆に富んでいます。自社専用の生成AI環境を整え、社内情報の検索やIT関連問い合わせへの対応をAIで支援する仕組みを構築し、現場の声をもとに機能を改善しながら運用を進めています。
外部に任せきりにするのではなく、伴走支援を受けながら自社内で改善サイクルを回し、使いこなす力を高めている点が特徴です。
これからの製造業に求められるのは、AIを今の仕事に当てはめることではなく、AIが自然に働けるように仕事の流れを作り直すことです。
承認や情報共有の無駄を減らし、AIが下準備や一次対応を担い、人はより重要な判断に集中する。そのような体制を自社で作れる企業が、変化の大きい時代に競争力を持つようになります。
▼エムニのエステー伴走支援事例について詳しく知りたい方はこちら
生成AIワークショップとRAG実装への軌跡
▼AIによるデータ分析について詳しく知りたい方はこちら
「AI x データ分析」で経営戦略の精度を向上・経験と勘からの脱却
参考記事：
- The agentic AI landscape and its conceptual foundations | OECD
- the effects of generative ai on productivity, innovation and entrepreneurship
- Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile
- 三菱電機デジタル基盤Serendieにおける 生成AI利活用
リビング・サプライチェーンによるレジリエンスの確保
2026年以降の製造業では、サプライチェーンを単なる調達や物流の仕組みとしてではなく、変化に応じて動き方を変えられる経営基盤として捉えることが重要です。
これまでのように、平時を前提に組まれた固定的な計画だけでは、地政学リスクや異常気象、需給の乱れ、物流停滞が重なる環境に対応しきれません。
これから求められるのは、サプライヤー、在庫、原材料価格、輸送、需要といった情報をつなぎ、異変を早く察知して先回りで対応できる柔軟なサプライチェーンです。
背景には、世界の貿易の60％が中間財で成り立っており、一部の混乱が全体へ波及しやすい構造があります。
さらに、洪水や熱波などの気候変動リスク、各国で進む規制強化も、供給網の不安定さを高めています。こうした時代には、問題が起きてから対処するのではなく、日常的に状況を見ながら柔軟に備える力そのものが競争力になります。
その実例の一つが、トヨタが進める物流最適化の取り組みです。トヨタは物流データや走行データを活用し、輸送の無駄を減らす仕組みを整えており、イオンとの実証では総走行距離効率を10％向上させ、CO2排出量も10％削減しました。
ただし、重要なのは特定企業の先進性そのものではなく、こうしたデータ統合と先回りの判断が、今後の製造業全体に必要になることです。
AIやIoT、デジタルツインを使い、変化をリアルタイムで捉えながら代替ルートや調達先を柔軟に切り替える力こそが、これからの製造業のレジリエンスを支える中核になります。
▼サプライチェーンのリスク管理について更に詳しく知りたい方はこちら
サプライチェーンのリスク管理｜生成AIで飛躍するレジリエンス
参考記事：
- OECD Supply Chain Resilience Review: Navigating Risks
- Resilience and Reglobalization: Global Value Chain Trends and New Opportunities
- Supply Chain Traceability
- contents toyota integrated report 2024
製造業の課題を解消したエムニの事例
ここまで見てきたように、2026年の製造業では、技能継承、データの分断、AI活用コストといった課題が重なっています。こうした課題に対し、エムニは現場に入り込みながら、業務やデータのあり方そのものを見直し、実務に根づく形でAI活用を支援してきました。
以下では、その具体例を3つ紹介します。
株式会社ダイセル：設備保全の効率化と技能伝承
株式会社ダイセルでは、化学プラントの安全で安定した稼働を支える設備保全業務において、工事仕様書や手順書などの作成負荷が大きな課題となっていました。
大規模なプラントでは設備の種類や点数が多く、必要となる知識も専門的であるため、業務がどうしても複雑になりやすく、熟練者の経験や判断に頼る場面も少なくありませんでした。これは、前述した熟練工の引退に伴う技能の喪失という課題にも重なるものです。
そこでエムニは、ダイセルが長年蓄積してきた設備保全に関する資料や、関連する法規・規格などの公的文書を、生成AIが活用しやすい形に整理しました。
そのうえで、RAGを用いて、担当者が必要とする情報を適切に提示しながら、文書作成を支援する仕組みを構築しています。単に文章を作るだけではなく、AIが関連情報を幅広く参照することで、品質の高いドキュメントのレビューやチェックも支援できる点が特徴です。
この取り組みによって、文書作成の効率化だけでなく、これまで個人の中に蓄積されがちだった知識や判断のしかたを見える形に変えやすくなりました。現場知識をデジタル化し、日々の実務の中で使える形に落とし込むことで、人材育成や技能伝承のスピードを高めている事例です。
参考記事：【京大/松尾研発スタートアップ】エムニとダイセルが、生成AIを活用して化学プラントの設備保全業務を効率化するプロジェクトを開始
住友電気工業株式会社：研究開発データの整理と活用
住友電気工業株式会社では、研究開発の現場で、論文から必要な物性値を取り出す作業や、実験データを電子実験ノートへ入力する作業に多くの時間がかかっていました。
特に材料分野では、データの書き方や整理のされ方が統一されにくく、情報がExcelなどに自由な形式で蓄積されやすいため、せっかくの研究データが分散したまま十分に活用されないという課題がありました。
これは、製造業でよく見られるデータのサイロ化を、研究開発の現場でより強く表した例だと言えます。
この課題に対してエムニは、論文から必要情報を抽出する仕組みと、自由形式で記載された実験データを電子実験ノートへ自動で整理・入力する仕組みを構築しました。
AIは記載された内容をそのまま抜き出すだけではなく、直接抽出できない値についても、あらかじめ定義された計算方法に沿ってLLMが計算処理を行ったうえで値を抽出しています。こうした仕組みにより、複雑な実験データであっても、意味を理解しながら整理し、標準化して蓄積できるようになりました。
成果の面でも、自由形式のExcelからの単純な情報抽出では精度100％を実現し、複雑な計算を必要とする項目でも80〜100％の精度を達成しています。
また、抽出結果を確認しやすくする工夫として、PDF上で結果をクリックすると根拠となったハイライト箇所に移動できる仕組みも取り入れられました。
これにより、AIが処理した内容を人があとから確かめやすくなり、安心して使える運用につながっています。分断されていた研究データを、誰もが検索・分析できる共通の資産へ変えていった点に、この事例の大きな価値があります。
参考記事：
エステー株式会社：広告分析の内製化と高度化
エステー株式会社では、マーケティング施策の効果を分析するうえで、従来のパッケージ型MMMツールではコストと柔軟性の両面に課題がありました。
分析の回数が増えるほど費用負担が大きくなり、現場が必要なタイミングで十分に分析を回しにくい状況だったため、より機動的に活用できる仕組みが求められていました。
製造業では、生産現場だけでなく、販促や需要予測も含めて判断の精度を高めていく必要があるため、この事例はAI活用におけるコスト最適化の現実的なアプローチとして位置づけられます。
この課題に対してエムニは、GoogleのオープンソースMMMであるMeridianを活用し、広告分析の内製化を支援しました。
ただ導入するだけではなく、エムニが独自のデータ整形アルゴリズムを作成し、現場の意思決定に耐えられる形へモデルをチューニングした点が特徴です。これにより、高額な専用ツールに強く依存せずに、必要なときに柔軟に分析を進められる土台を整えました。
この取り組みによって、現場担当者自身が改善のための分析を回しやすい環境が生まれました。オープンソースをうまく活用しながら、自社の実務に合う形へ調整することで、コストを抑えつつ分析の自由度を高めています。
AIインフラやツールのコスト負担が重くなりやすい時代において、すべてを高コストな仕組みに頼るのではなく、必要なところに最適な形でAIを組み込むことの重要性を示した事例です。
▼エステー株式会社とエムニの事例について、さらに詳しく知りたい方はこちら
生成AIワークショップとRAG実装への軌跡
不退転の決意で挑むべきAI主導型製造業への転換
2026年の日本の製造業は、人手不足や地政学リスク、データの分断、サイバーセキュリティ、AIインフラコストの増大といった複数の課題に同時に向き合う必要があります。
こうした環境の変化に対応するには、従来の改善活動だけで乗り切るのではなく、AIを前提に業務や組織のあり方を見直していくことが欠かせません。
とくに重要なのは、現場の知識をデジタル化して継承し、部門や工場をまたいでデータをつなぎ、変化に応じて柔軟に動ける体制をつくることです。生成AIや自律型エージェントは、そのための実行手段として、すでに現実的な選択肢になりつつあります。
これからの製造業に求められるのは、AIを単なる効率化ツールとして使うことではありません。AIと人が役割を分担しながら、変化に強く、学び続けられる現場をつくることです。その転換を早く進められる企業ほど、今後の競争環境の中で優位に立ちやすくなるでしょう。
エムニは、製造業における生成AI活用のパートナーとして、現場理解に基づいた設計から運用定着まで、一気通貫で伴走支援しています。製造現場に合ったAI活用を着実に形にしたい方は、ぜひご相談ください。
参考記事：AI in the workplace: A report for 2025 | McKinsey
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エムニでは、製造業をはじめとする多様な業種に向けてAI導入の支援を行っており、100社以上の支援実績があります。
案件事例やエムニならではの強みが気になる方はぜひこちらの記事もお読みください。
開発パートナーを検討中の企業様へ
自社に最適なAI導入戦略や現場に定着させるまでの流れについて、疑問や不安をお持ちの方はぜひお気軽にご相談ください。
