【製造業役職者・実務者における生成AI活用実態 比較調査】経営層の8割が生成AIに“手応え”を感じる一方で現場の7割は「環境の壁」に直面
ストックマーク
～製造業の役職者・実務者約600名の生成AI関連比較調査結果を発表～
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、製造業に従事する役職者208名(2026年6月実施)と実務者384名(2026年7月実施)を対象に生成AI活用の実態を調査いたしました。
日本の製造業は今、労働人口の減少や技能伝承の危機といった深刻な課題に直面しており、その解決策として生成AIの業務実装に大きな期待が寄せられています。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います。
今回、製造業におけるAI活用の最前線にいる「役職者」と「実務者」に向けて実施した2つの調査を重ねて分析した結果見えてきたのは「経営層がAIの可能性に確かな手応えを感じる一方で、現場は環境の壁に阻まれ活かしきれていない」という構造的なズレでした。
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
- 役職者の59.6%、実務者の56.2%が「自社独自のデータ・ナレッジの整備」を最重要課題に選択
-「AI活用を前提とした業務の再設計」も役職者57%・実務者52%とほぼ同水準で上位に
｜【POINT2】経営層の手応えと現場の壁-役職者の84%がポジティブな変化を実感する一方、
実務者の7割超が「やりたくてもできない」環境に阻まれている
- 役職者の84%が「印象はポジティブに変化した」と回答 - 生成AI登場時より手応えを感じている
- 一方、実務者の73%が「頼みたいのに頼めていない業務がある」と回答
- 頼めない理由のトップは「社内システムとの非連携(44%)」「セキュリティ制約・期待通りの回答が
得られない(各37%)」と実務者の能力ではなく会社が用意した環境そのものが壁になっている
｜【POINT3】「推進している」役職者と「推進が届いていない」実務者のズレ
- 自社のAI環境と自身が理想とするAI環境にギャップを感じる実務者は半数を超える(52％)
- ギャップを感じる実務者の内「導入はしてくれているがサポートが不十分」が最多(52%)
- 役職者は平均2.42個のツールを使い分けており実務者の2.25個を上回っており、
経営層ほど積極的に試している一方で、その試行錯誤が現場の実務者に届いていない実態が明らかに
｜【POINT4】それでも現場は動き始めている - 役職者71%・実務者64%が業務速度改善を実感
- 業務スピード・生産性の改善実感は役職者71%・実務者64%と両者ともに過半数
- AIが現場の日常に根付き始めている一方、本格活用への壁は環境・体制整備にある
調査結果のハイライト
1. 両者が口をそろえる「足りないもの」
役職者の59.6%、実務者の56.2%が、生成AIが本領を発揮するための要件として「自社独自のデータ・ナレッジの整備」を最重要課題に挙げました。また、「AI活用を前提とした業務の再設計」についても、役職者57.2%・実務者52.9%とほぼ同水準で上位に並んでいます。
製造業エンタープライズにおける生成AIの課題認識は、役職者と実務者の間で驚くほど一致していることがわかります。
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2. 経営層の手応えと現場の壁
役職者の84.1%が「生成AIへの印象はポジティブ方向に変化した」と回答しました。ChatGPT登場時に「便利なツールの一つになる」と感じていた役職者が40.9%、「革命的な技術」と感じていた役職者が31.7%だったことを踏まえると、4年間の実体験を経て経営層の手応えはむしろ強まっています。
しかし、現場の実態は異なります。実務者の73.2%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、さらに51.8%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」と答えました。
頼めない理由として挙がったのは、「社内システムや他ツールとの非連携(44.5%)」、「セキュリティ上、重要な情報を入力できない(37.7%)」、「期待通りの回答が得られない(37.7%)」など、実務者の能力やリテラシーの問題ではなく、会社が用意した環境そのものが活用を阻む壁になっていることを示しています。経営層がAIに手応えを感じるほど、現場の認識との距離は広がっている可能性を示唆しています。
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3. 「推進している」と「推進が届いていない」のズレ
実務者のうち、会社が導入した生成AIと自身の理想の使い方にギャップを感じると回答した199名に「会社の推進姿勢をどう感じるか」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(52.8%)」が最多となりました。次いで「経営・効率化観点が優先で現場の実態が反映されていない(25.6%)」「現場が自発的に使っており会社の推進はほぼ関係ない(23.1%)」と続き、現場における運用面のサポート不足への不満が明らかになっています。
一方で、役職者は平均2.42個の生成AIツールを自ら使い分けており、実務者の2.25個を上回っています。経営層ほど積極的に複数ツールを試す探求姿勢があるものの、その試行錯誤による具体的な処方箋が現場に届いていないという、構造的なズレが浮かび上がりました。
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4. それでも現場は自分たちで動き始めている
「会社の推進はほとんど関係ない」といった厳しい声がある一方で、前述の通り実務者の7割超が「頼みたいのに頼めていないことがある」と回答しています。これは、現場が制約の中でもツールを使い続け、自らの課題を自覚し、次なる活用策を求めている証左でもあります。
また、業務スピードや生産性の改善実感については、役職者71.2%・実務者64.1%と、両者ともに過半数がポジティブな変化を感じており、AIがすでに現場の日常に根付き始めていることがわかります。実務者が自発的にAIと向き合い始めているという事実は、製造業のAI活用が「与えられるもの」から「自ら取りに行くもの」へと転換しつつあることを示しています。
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カギとなるのは「課題認識の連携」と「処方箋の共有」
本調査から、役職者と実務者の課題認識は「自社データの整備」と「業務プロセスの再設計」で一致していることが明らかになりました。しかし、役職者がAIの可能性に確かな手応えを感じているのに対し、実務者は整備されていない環境の壁に阻まれています。この「認識と処方箋のズレ」こそが、製造業におけるAIの本格活用を阻む本質的な課題のひとつと言えます。
汎用的なAIツールの導入から一歩踏み込み、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す。課題の認識を「一致」にとどめず、組織全体での「連携」へと昇華させることが、次なるフェーズへの鍵となります。
調査概要
｜役職者向け調査
・調査内容 ：生成AIの台頭以降4年間の意識・認識変化に関する調査
・調査目的 ：製造業の役職者を対象にChatGPT登場～現在に至る生成AI導入・活用の
実態と意識変化、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役職者
・回答者数 ：208名
・調査機関 ：2026年6月10日～2026年6年16日
・全文レポート：
https://sat.stockmark.co.jp/resources/seizougyo-ai-report/
｜実務者向け調査
・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月28日
・全文レポート：
https://sat.stockmark.co.jp/resources/useofAI-report/
｜役職者向け調査・実務者向け調査共通
・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
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います。
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/
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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/
プレスリリース提供：PR TIMES
記事提供：PRTimes
