こんにちは！AI Experience Center（AIXC）のWEB運営チームです。
本日も【AIサーベイシリーズ】として、お話していきます！
「現場ではAIを使っているはずなのに、会社として何が変わったのか説明できない」——製造業で働いていて、そんなモヤモヤを感じたことはありませんか。第18回の総論で、業界によって最も詰まりやすいパターンは異なり、製造業と建設・不動産ではB層（個人活用止まり）が突出して多いとお伝えしましたが、今回はその内訳を企業規模別に詳しくお話します。さっそく見ていきましょう！
中小企業は7割弱がB層
- 大企業（N=46）：F 21.7%／E 23.9%／D 19.6%／B 30.4%／A 2.2%／C 2.2%
- 中堅企業（N=43）：F 14.0%／E 20.9%／D 16.3%／B 48.8%／A 0.0%／C 0.0%
- 中小企業（N=26）：F 3.8%／E 3.8%／D 11.5%／B 69.2%／A 3.8%／C 7.7%
B層は大企業30.4%→中堅48.8%→中小69.2%と一直線に増える
製造業のB層（個人活用止まり）比率は、大企業30.4%、中堅企業48.8%、中小企業69.2%と、規模が小さくなるほどきれいに上昇していきます。中小企業だけを見れば、実に7割近い会社が個人活用止まりということです。逆にF層（AI+リーダー）は大企業21.7%に対し、中小企業はわずか3.8%まで落ち込みます。
製造業全体の見出しには「企業規模を問わず組織展開に壁」とありますが、規模別の内訳を見ると、壁の高さそのものは大企業30.4%→中堅48.8%→中小69.2%と、規模によって段階的に変わっていくこともわかります。「業界共通の壁がある」という見出しの大枠に、規模による濃淡が重なっている、という見方ができそうです。
背景には、データ基盤と体制づくりの二正面作戦がある
以前の回で紹介した通り、製造業の課題は「データ基盤の整備」（16社）と「推進体制」（13社）がほぼ同数で並んでいました。個人活用から組織展開に進むには体制づくりが必要ですが、製造業の場合は現場のデータをつなぐ基盤整備も同時に求められます。中小企業ほどこの二正面作戦に手が回りにくいことが、B層の高止まりにつながっている可能性があります。
次回は専門サービス・金融保険を深掘り
次回は、前回「F層29.1%も高水準」とお伝えした専門サービス・金融保険です。ただし全体の数字とは裏腹に、企業規模別に見ると大きな逆転が起きています。次回もお楽しみに！
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