【製造業×AI調査】約9割が設計業務の属人化を認識！AI活用によるナレッジ承継に期待が高まる一方で、情報の検索や過去図面の再利用困難な状態がAI推進の妨げに
株式会社New Innovations
～New Innovations が製造業のAI活用と設計図面管理に関するアンケートを実施～
株式会社New Innovations（本社：東京都江東区、代表取締役 CEO 兼 CTO：中尾 渓人、以下「New Innovations」）は、普段の業務で設計図面を扱う機会がある製造業従事者を対象に、「AI活用と設計図面管理についてのアンケート」を実施し、200名から回答を得ました。
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【調査結果 概要】
・AI活用はすでに6割に浸透、さらに1割強が導入検討中
・AI導入前の不安要素、「効率化」「専門知識」「出力精度」など
・AI導入後は活用に前向きな評価、特に操作性や生産性を実感
・AI導入の障壁、1位「導入コスト」2位「リテラシー不足」3位「整備済みデータの不足」
・図面を再利用できていない企業は4割。再利用有無で検索時間「1時間以上」は約5倍に
・図面管理のAI活用に対する期待、4割以上が設計初期の支援に集中
・約9割が設計業務の属人化を認識。熟練者退職による属人化されたナレッジ喪失に懸念あり
【調査結果 詳細】
◼️AI活用はすでに6割に浸透、さらに1割強が導入検討中
業務における現在のAI活用状況を尋ねたところ、「活用している」が32.0％、「一部の部署で活用している」が27.5％で、合わせて約6割がAIを活用していることがわかりました。また、14.0％が「活用を検討している」と回答しており、全体の7割以上が、AI活用を実践しているか、次のステップに進もうとしている段階であることがわかりました（n=200）。
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◼️現在のAI活用領域は、設計・文書作成業務が中心
AIを活用している業務領域を尋ねたところ、「設計・開発」が52.9％で最も多く、「文書・報告書作成」が45.4％、「生産計画」が37.0％と続きました。（n=119/AIツールを活用している方）。
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◼️今後AIを活用したい領域、未活用者は「特になし」が約半数。AI活用への関心に隔たり
現在AI活用をしている層に、今後さらに活用したい業務領域を尋ねたところ、「設計・開発」が53.8％で最も多く、「見積作成」が37.8％、「品質管理・検査」が35.3％と続き、引き続き設計・開発業務にてAIを活用したい意向が多いことがわかりました。
一方、AIを活用していない層では「特になし」が45.7％で最も多く、活用に興味がない、またはメリットを理解されていない方が多いと推測されます（n=200）。
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◼️AI導入前の不安要素、「効率化」「専門知識」「出力精度」など
業務でAI導入前に感じた不安を尋ねたところ、「本当に効率化されるのか」が42.0％で最も多く、「専門知識が必要そう」が34.5％、「出力結果の精度」が29.0％と続きました。（n=200）。
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◼️AI導入後は活用に前向きな評価、特に操作性や生産性を実感
AI導入後の実際の印象や変化について尋ねたところ、「意外と簡単に使えた」が83.2％で最も多く、「生産性が向上した」が79.8％、「業務の質向上・ミスの減少」が76.4％と続きました※。
導入前に多くの方が感じていた「効率化」「専門知識」「出力精度」の不安に対しても、導入後は前向きな評価が多いことがわかりました（n=119/AIツールを活用している方）。
※「そう思う」「ややそう思う」の回答を合計
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＜AIやツール導入が業務を大きく変えた体験（自由記述・一部抜粋）＞
・意思決定スピードが向上した
・必要な文書を特定するのに時間がかからなくなった
・設計図のたたき台がAIで出力でき、時間短縮につながった
・作業時間が大幅に短縮され、判定基準が人によって異なる事象が減った
・AIを活用したアイデア出しにより案出しの量が増え、検討がしやすくなった
・自動で生産計画を立てられるようになり、属人性が排除され、工数も削減された
・AIの導入により、過去図面を少し修正するだけで再利用でき、業務効率が向上した
・英字の技術論文を解読する速度が向上したので、特許対応や知見獲得が迅速になった
・AIを活用した類似図面検索ツールを導入したことで、過去図面を探す時間が大幅に短縮された
◼️AI導入の障壁、1位「導入コスト」2位「リテラシー不足」3位「整備済みデータの不足」
AI導入の障壁を尋ねたところ、「導入コストが高い」が44.3％で最も多く、「社員のリテラシー不足」が36.8％、「活用できるデータの整備が難しそう」が35.9％と続きました。（n=106/AIツールの導入・推進経験がある方）。
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◼️図面検索の課題は「図面にひもづく情報不足」や「命名ルールの不統一」など
図面検索時に感じている課題を尋ねたところ、「図面にひもづく情報が確認できない」が34.0％で最も多く、「ファイル名や命名ルールが統一されていない」が32.0％、「類似図面が見つからない」が27.0％と続きました。（n=200）。
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◼️4割は過去図面を十分に活用しきれていない
過去図面の再利用（活用）状況を尋ねたところ、「できている」が14.5％、「概ねできている」が45.5％で、6割が再利用できている一方、4割は十分に資産を活用できていないということもわかりました（n=200）。
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◼️過去図面の再利用が進まない主な要因は「煩雑な管理」と「設計意図の不在」
過去図面を再利用できていない理由を尋ねたところ、「管理場所がバラバラ」が36.3％で最も多く、「過去の設計意図が共有されていない」が32.5％、「ファイル名・命名ルールが統一されていない」が27.5％と続きました。（n=80/過去図面の再利用ができていない方）。
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◼️図面検索時間、再利用の有無で顕著な差。「1時間以上」の長期化は約5倍に
1回あたりの図面検索にかかる時間を比較したところ、「再利用できている」企業では「1時間以上」を要する割合が3.3％に留まったのに対し、「再利用できていない」企業では16.3％と、約5倍の差が見られました。図面を効率的に検索・確認できるか否かが、その後の再利用促進に大きく影響している可能性が示唆されます（n=200）。
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◼️図面管理のAI活用に対する期待、4割以上が設計初期の支援に集中
AIによる図面活用への期待を尋ねたところ、「類似図面の自動検索」「設計案の自動生成」がともに44.5％で最も多く、次いで「部品選定提案」が44.0％となり、設計初期段階での支援に対する期待が高いことがうかがえました（n=200）。
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◼️約9割が設計業務の属人化を認識
設計業務において、特定の人の経験や知識に依存していると感じることがあるか尋ねたところ、「非常によくある」が35.0％、「ときどきある」が50.5％で、合わせて約9割が属人化を感じていることがわかりました（n=200）。
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◼️属人化対策トップ3は「共有化」、「マニュアル整備」、「AI活用」
属人化を解消するために有効と考える取り組みを尋ねたところ、「図面や資料の共有化」が50.5％で最も多く、「業務マニュアルの整備」が50.0％、「AIや検索ツールの活用」が39.5％と続きました。（n=200）。
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◼️約4割が熟練者退職による属人化されたナレッジ喪失に懸念
熟練技術者の退職によって困っていることを尋ねたところ、「技術やノウハウが引き継がれていない」「業務のブラックボックス化」が共に37.0％で最も多く、次いで「過去の設計意図が不明」が35.5％となり、属人的なナレッジの喪失が大きな課題であることが明らかになりました（n=200）。
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◼️約8割がAIを技術継承に活用したいと回答
AIを技術継承の手段として活用したいかを尋ねたところ、「とても活用したいと思う」が30.5％、「やや活用したいと思う」が47.5％で、合わせて約8割が前向きなことがわかりました（n=200）。
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◼️まとめ
今回の調査から、製造業におけるAI活用は着実に広がりを見せている一方で、「導入コスト」や「リテラシー不足」に加えて、「社内データの未整備」が大きな障壁となっていることが明らかになりました。
なかでも設計・開発領域では、AIによる生産性向上や属人業務の削減といった効果が期待されているにもかかわらず、コストやリテラシー不足などを背景にデータが未整備であることから、必要な情報の検索や過去図面の再利用が困難な状態にあり、AI導入の足かせになっていると考えられます。
図面を再利用できていない企業は、再利用できている企業と比べて、図面の検索に1時間以上かかる割合が約5倍にのぼり、作業効率に大きな差が生じていることも分かりました。さらに、設計ノウハウの属人化や、熟練者の退職による情報のブラックボックス化といった構造的な課題も深刻で、業務の標準化や技術継承を妨げる要因となっています。
これらの課題を解決するには、図面を共有・検索しやすい形で整備し、AIが学習可能なデータ基盤を構築することが不可欠です。実際にAIを導入した企業からは、「思ったより簡単に使えた」「生産性が向上した」といった肯定的な声が8割を超えており、導入前に抱いていた不安が杞憂だったケースも多く見られました。
総じて、製造業におけるAI活用を成功させる鍵は、「属人化した知識の構造化」と「図面資産の整備」にあるといえます。図面データをAIが扱える状態にすることで、業務効率化、技術の継承、設計の標準化といった複数の課題を同時に解決することが見込めます。
まず取り組むべきは、“AIが学習できる図面データ”の基盤づくりです。それが、持続的なデジタル変革を実現するための第一歩となるでしょう。
◼️図面バンクについて
New Innovations の取引先である製造業の皆さまの声を受けてリリースした製造業向けのクラウド図面管理システムです。
製造業における見積もり作成や部品の加工過程には「類似の過去図面を探し、参照する」ことへのニーズが高い一方、事業者は膨大な書類の管理に課題を抱えています。「図面バンク」は図面と関連書類（見積書、各種技術文書、CAD・CAMファイルなど）を紐づけてクラウドに保存・管理し、AIを活用することで何千、何万枚もある過去の図面から類似形状を即座に検索が可能です。これにより、特定の担当者に依存せず、必要な情報や過去のデータへのアクセスが可能となり、業務効率化が期待できることから、図面を探す手間と人件費の4割削減を実現します。
ソフトウェアのインストールは必要なく、パソコンやタブレットのブラウザから簡単にご利用可能で、月額4.8万円（税別）から提供しています。
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サービスサイト：
https://zumen-bank.com/
サービス紹介動画：
https://www.youtube.com/watch?v=rfimkNsST2I
図面バンクが主に活用される製造業は日本のGDPの約20％を占める基幹産業ですが、日本の製造業の労働生産性は相対的に低下しています。労働生産性を高め、競争力を強化するためには、図面バンクをはじめとした業務効率化ツールの導入が有効です。
New Innovations は「図面バンク」の提供を通じて、製造業の業務効率化を支援してまいります。
【調査概要】
調査名称：図面管理とAI活用についてのアンケート
調査機関：Freeasy
調査対象：普段の業務で図面を扱う機会がある製造業従事者
調査方法：Webアンケート
調査日：2025年6月19日
有効回答数：200件
※各回答項目の割合（％）は、端数処理の関係上、合計が100％にならない場合があります
◼️調査結果の引用時のお願い
※本調査内容を転載・ご利用いただく場合は、出典元の表記の掲載をお願いします。
例：「New Innovations の調査によると」「New Innovations 調べ」など
◼️代表取締役 CEO 兼 CTO 中尾 渓人 プロフィール
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中尾 渓人（Keito Nakao）
1999年、和歌山県生まれ。14歳で『RoboCup Junior』世界大会にて入賞。15歳から開始したシステム開発事業で取引先が300を超えたことをきっかけに、高校在学中の2018年に株式会社New Innovations を設立。「人類を前に進め、人々を幸せにする」を理念に、あらゆる業界に向けてOMOソリューションを提供することで、企業の生産性向上や収益増加、顧客体験の向上などに寄与している。「Forbes 30 Under 30 Asia 2023」選出。
◼️採用情報
New Innovations は上場企業役員経験者、外資コンサルティングファーム出身者、ユニコーンスタートアップの経営メンバー、部長クラスの経験者、人型ロボットをはじめ様々な開発に携わってきたシニアエンジニア、幼少期からロボット製作に携わり国内外のロボットコンテストで優勝した若手人材まで、幅広いメンバーが活躍しているビジネス・開発組織です。現在、OMO領域における事業を推進する事業企画、開発エンジニア、コーポレート人材を積極採用しています。
詳細は以下をご覧ください。
https://hrmos.co/pages/newinov/jobs
◼️New Innovations について
「人類を前に進め、人々を幸せにする」を理念に掲げ、OMO（オンラインとオフラインの融合）を主軸とする事業を展開しています。コンサルティングから開発・事業展開までワンストップで支援。AIやクラウド、オンライン制御などのコア技術を駆使し、省力・自動化を軸にしたハードウェア製造とソフトウェア構築を行います。自社プロダクトとしてスマートコーヒースタンド「root C」を運営。2024年にかき氷の全自動調理ロボット「Kakigori Maker」、2025年にハンバーガーの全自動調理ロボット「Burger Cooker」をリリース。また、製造業の知を継承するAI図面管理「図面バンク」の開発・提供も行う。ロボティクスを通じた付加価値創造により、あらゆる業界における生産性向上や事業構造の変革、顧客体験の向上を実現し、企業の収益増加、そして産業の発展に貢献します。
【会社概要】
人類を前に進め、人々を幸せにする
会社名 ：株式会社New Innovations
代表取締役：中尾 渓人
資本金 ：28億400万円（準備金含む）
設立 ：2018年1月
事業内容 ：OMOソリューションやスマートコーヒースタンド「root C」、製造業の知を継承するAI図面管理「図面バンク」の提供
本店 ：東京都江東区豊洲6-4-34 メブクス豊洲10F
URL ：
https://newinov.com/プレスリリース提供：PR TIMES
記事提供：PRTimes
