AIによって成果を挙げられた製造企業が見受けられる一方、世界16カ国、4,473組織を対象にした調査によると、製造業の「AI成熟度」は前年から10ポイント低下し、35ポイントとなった。その背景にあるのは、AIの進化スピードに対応できないという構造的な問題である。
データを統合・最適化できている製造企業はわずか43%であり、ROIが見通せなければさらなる投資に踏み切れないという声も根強い。コスト圧力やサプライチェーンの混乱といった事業課題もあって、AI活用の優先順位が押し下げられているのだ。
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製造業のAI成熟度レポート
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先駆企業が示すAI成熟度を向上するための道筋
そのような中、調査対象の18%に当たる先駆企業は、利益率を10.3%増加させるなど、他の製造企業（7%増）を大きく引き離している。そうした先駆企業に共通するのは、最高AI責任者の設置、AIイノベーションセンターの運営、そして77%がAIトレーニングプログラムを実施するという人材育成への継続的な投資だ。
また、エージェント型AIの活用でも先行しており、サプライチェーンのリスク自律分析や生産スケジュールの最適化といったユースケースで収益成長と生産性向上を実現している。AIの進化が従来型からエージェント型、さらにフィジカルAIへと段階的に進むことを踏まえ、自社がどのフェーズにあり、次に何を整備すべきかを明確にすることが、先駆企業との格差を縮める第一歩なのだ。
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リンク先のコンテンツでは、製造業のAI成熟度を左右する5つの評価軸と、先駆企業が実践するデータガバナンスやエージェント型AI活用のアプローチを解説している。トヨタが車両設計サイクルを短縮し、Eatonが問題解決にかかる時間を50%短縮した成果も確認できるので、自社のAI成熟度を把握し、次の一手を構想するために役立ててもらいたい。
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