製造業のAI活用最前線：汎用型AIと特化型AIの役割
近年、様々な業界でAIの活用が急速に進んでいますが、製造業もその例外ではありません。特に、ChatGPTやGeminiのような「汎用型AI」と、特定の業務に特化した「特化型AI」の2種類が登場し、現場での使い分けが注目されています。
キャディ株式会社は、製造業で働く300名を対象に「製造業AI種類別利用実態調査」を実施しました。この調査は、製造業の現場でAIがどのように使われ、業務にどのような変化をもたらしているのかを明らかにする目的で行われました。
調査サマリー：特化型AIが業務の中核に
調査の結果、特化型AIが製造業の業務において、より深く組み込まれていることが明らかになりました。
- 特化型AI利用者の約7割が「業務判断の質を高めるため」や「AIがないと業務が成り立たない」と回答しており、業務の中核として活用されていることが分かります。一方、汎用型AIの利用者は約7割が「補助的な利用」に留まっています。
- 特化型AI利用者の8割以上が、日々の業務時間を見積もる際にAIの活用を前提としている一方、汎用型AI利用者の約7割はAI活用を見積もりに含めていません。これは、業務への定着度合いに大きな差があることを示しています。
製造業特有の課題を特化型AIが解決
製造業には、「図面の理解」「最適な工程の判断」「原価の算出」といった専門的な業務が多くあります。調査では、これらの製造業特有の業務において、特化型AIが大きな効果を発揮していることが示されました。
- 特化型AI利用者の約4割が「図面・製品仕様・加工条件の理解・構造化」「最適な工程・ルートの自動判断」「原価やリードタイムの精緻な算出」などが実現できるようになったと回答しています。汎用型AIでは、これらの専門領域での実用性は10%未満に留まっています。
特に注目すべきは、製造業の長年の課題である「経験や勘に依存した業務」や「属人化（特定の人の知識やスキルに頼りきりになること）」の解消です。
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「経験や勘に依存した業務」について、特化型AI利用者の76.7%が「解消された（大きく解消＋やや解消）」と実感しています。これは汎用型AI利用者の2倍の成果です。
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「業務の属人化」や「技術・ノウハウの継承の困難さ」といった課題でも、特化型AIが高い解決度を示しており、製造業が抱える構造的な課題に対して有効であることが明らかになりました。
理想のAI活用と専門性の向上
今後のAI活用について、特化型AI利用者と汎用型AI利用者では、AIに期待する役割に違いが見られました。
- 特化型AI利用者は、「業務プロセスの一部に完全に組み込まれ自走する存在」を理想とする一方で、汎用型AI利用者は「作業の効率化ツール」としての役割を求めています。
さらに、AI活用が個人の専門性にどのような影響を与えているかについても調査が行われました。
- 特化型AI利用者の約8割が、AI活用によって「専門的な部分への注力がしやすくなった」「専門性をより発揮しやすくなった」と回答しています。これは、AIが人の仕事を奪うのではなく、むしろ人の専門性を引き出し、より重要な業務に集中できるようにしていることを示唆しています。
まとめ
今回の調査から、製造業におけるAI活用は、単なる「便利ツール」としてではなく、「業務の前提」として深く組み込まれる段階に入っていることが分かります。特に、製造業に特化したAIは、これまでベテランの経験や勘に頼りがちだった業務の課題を解決し、技術者が本来の専門業務に集中できる環境を作り出していると言えるでしょう。これにより、個人の知識が組織全体の資産へと変わりつつあります。
キャディ株式会社について
キャディ株式会社は、「モノづくり産業のポテンシャルを解放する」をミッションに掲げ、点在するデータや経験を資産に変える「製造業AIデータプラットフォームCADDi」を開発・提供しています。このプラットフォーム上には、「製造業データ活用クラウドCADDi Drawer」や「製造業AI見積クラウド CADDi Quote」などのアプリケーションが提供されており、今後も新たなアプリケーションが追加される予定です。日本だけでなく、アメリカ、ベトナム、タイを含む4カ国で事業を展開し、製造業のグローバルな変革を目指しています。
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