AI SURVEY 2026 ─ 業界別レポート
製造製造業のAI活用は、どこで止まっているのか。
国内企業536社を対象とした「国内企業AI活用実態調査2026」から、製造業115社のAI活用の現在地・課題構造・突破口を読み解きます。
現在地（AIXCスコア / 140点満点）
全体平均を6.5pt下回り、8業界の中でも下位帯に位置する。
63.0製造
69.5全体平均
070140
01 サマリー・全体比較
製造業の現在地
AIXCスコア・活用レベル・診断パターンで見た位置づけ。
63.0
平均AIXCスコア
（全体 69.5）
（全体 69.5）
37%
Lv4-5（複数部門〜全社）
到達率
到達率
B
最多診断パターン
「個人活用止まり」53社
「個人活用止まり」53社
+4.7
平均 天井ギャップ
（変革余地）
（変革余地）
AI活用レベル分布
診断パターン分布
読み取り：製造業の平均AIXCスコアは63.0で、全体平均69.5を6.5pt、トップの情報通信業(74.0)を11pt下回る下位帯。Lv3「組織導入」に43%が集中する一方でLv4-5は37%どまり、診断パターンは「B：個人活用止まり」が53社と突出する。個人利用は広がったが組織展開で停滞する典型構造が、製造業に最も色濃く出ている。
02 課題構造
何から詰まっているか
最大の課題（Q8）と、今後強化したい領域（Q9）。
最大の課題（Q8）
今後強化したい領域（Q9）
03 規制ポジション
規制・制約からみた自由度
サーベイQ12「業界固有の規制・制約によるAI活用制限」より。「法令・規制で制限が強い」と答えた割合。
5%
当該区分で
「規制で制限が強い」
「規制で制限が強い」
10%
全体平均
7/8
規制の重さ 区分内順位
（1位が最も重い）
（1位が最も重い）
製造業で「法令・規制で制限が強い」と答えたのは5%（全体10%）で、8区分中7位。製造業は規制の縛りが相対的に軽く、AI活用の自由度は高い。つまり律速は規制ではなく、人材とデータ基盤の側にある。
04 導入事例
製造業の導入事例
課題構造に対応する、クラスメソッドの公開導入事例。
生成AI / RAG
株式会社キッツ
課題
問い合わせ対応が属人化し、ナレッジが個人に滞留していた。
支援
AWS上でRAGチャットボットを構築。生成AI開発の知見を社内に獲得。
成果
高精度な回答を実現し、社内活用が加速。
→ 強化領域1位「ナレッジ活用」に直結
事例を読む
データ基盤 / Snowflake
アイシン高丘株式会社
課題
データが分散し、全社での活用・意思決定に使えていなかった。
支援
Snowflakeでデータクラウド基盤を構築し、データドリブン文化を醸成。
成果
全社横断でデータが活用可能に。意思決定の土台を確立。
→ 最大課題2位「データ基盤の整備」に対応
事例を読む
内製化 / 人材育成
株式会社イシダ
課題
ソフトウェア内製化を目指すも、若手チームの自走が課題だった。
支援
トレーニングと伴走支援で、若手チームを3カ月で「自走」へ育成。
成果
内製開発チームが自律的に稼働。外部依存を低減。
→ 最大課題1位「AI人材・スキル不足」への処方箋
事例を読む
05 AIXCオファリング
課題に効く支援メニュー
上記の課題構造に、AIXC / クラスメソッドのサービスをどう当てるか。
ghoost（暗黙知蒸留AI）
最大課題：社内AI人材・スキルの不足（35社）
熟練者・退職予定者の「書けない判断（暗黙知）」を蒸留し、本人のまま24時間365日再現。製造現場の匠の技・属人化したノウハウ継承に直結します。
サービス詳細 →tensei（AI駆動レガシーマイグレーション）
基幹・レガシーシステムの刷新
「仕様書がない」「担当者が退職した」レガシーをAIで解析・ドキュメント化し、低リスクかつスピーディに移行・刷新。製造業に多い塩漬け資産を可視化します。
サービス詳細 →Claude Enterprise / AI-Starter
強化領域1位：社内ナレッジ活用の高度化（51社）
全社員が安全に使える生成AI環境を2週間で構築。ガバナンスと活用を両立し、社内ナレッジ検索・RAG活用の基盤になります。
サービス詳細 →自社の現在地を、まず知ることから。
本ページは製造の平均像です。御社固有のスコア・課題・ロードマップは、個社向けのAI活用診断で可視化できます。
出典：国内企業AI活用実態調査2026（Classmethod AIXC、有効回答536社／当区分 n=115）。本調査はクラスメソッドの回答者ベースで情報通信業に偏りがあります。