製造業における生成AI活用と技術継承に関する包括的調査報告書（2026年版）
エグゼクティブサマリー
本報告書は、2026年時点における製造業界、特に中小規模の製造現場（町工場）における生成AI活用の実態、統計的根拠、具体的導入事例、および実践的手法を包括的に調査・分析したものである。
熟練工の高齢化と技術継承の断絶は、日本の製造業にとって喫緊の課題である。2026年現在、生成AI（Generative AI）は単なるテキスト生成ツールを超え、ベテランの「暗黙知」を「形式知」へと変換し、マニュアルや手順書として資産化するための実用的なソリューションとして定着しつつある。本調査では、高額な専用システムを導入せずとも、汎用的なAIツールを用いて現場の知恵を資産化する手法に焦点を当てている。
調査の結果、製造業におけるAI導入率は着実に上昇しており、特に文書作成やナレッジ検索の領域で顕著な生産性向上が確認された。また、従業員数名の町工場においても、動画と生成AIを組み合わせた安価かつ迅速なマニュアル作成事例が出現しており、DX（デジタルトランスフォーメーション）が大企業だけの特権ではなくなっている現状が明らかになった。
1. 関連する統計データと市場動向
2025年から2026年にかけての製造業におけるAIおよび生成AIの普及状況は、実証実験（PoC）段階から本格的な実装フェーズへと移行していることが複数の統計データから示されている。
1.1 国内外の市場規模と成長率
世界の製造業向けAI市場は爆発的な成長を遂げている。2025年の市場規模は約76億米ドル（約1.1兆円）と評価されており、2032年には623億3000万米ドル（約9兆円）に達すると予測されている。この期間の年平均成長率（CAGR）は35.1%という極めて高い数値が見込まれている [cite: 1]。
日本国内に限定した生成AI市場全体（全産業含む）の動向を見ると、2023年から2028年にかけての年平均成長率は84.4%と予測されており、2028年には市場規模が8,028億円に達する見込みである [cite: 2]。この急成長の背景には、製造業を含む各産業での労働力不足解消や生産性向上への強い需要が存在する。
1.2 導入企業数と普及率
製造業におけるAI導入率は年々上昇している。
1.3 導入効果の定量的データ
AI導入による具体的な効果として、以下の数値が報告されている。
1.4 政府・公的機関の動向
経済産業省の「2025年版ものづくり白書」では、製造業の競争力強化に向けた要素として「生成AI・ロボティクスの実装」が重要テーマとして掲げられている [cite: 7, 8]。特に、人手不足や技能継承の課題に対し、デジタル技術を活用した「稼ぐ力」の強化が推奨されており、中小企業向けのAI導入ガイドブックの整備も進められている [cite: 9, 10]。
2. 日本国内の具体的な企業導入事例
中小製造業や中堅企業において、高額なシステム投資を行わずにアイデアと工夫で成果を上げている事例を中心に調査した。特に「技術継承」「マニュアル作成」「生産性向上」に焦点を当てる。
事例1：有限会社沼製作所（愛知県豊川市）
～従業員4名の町工場が挑む、動画×生成AIによるマニュアル作成～
* 職人の「勘・コツ・経験」などの暗黙知が現場に蔓延しており、技術継承が課題であった。
* 専任のDX担当者を置く余裕がなく、社長自らがデジタル活用を推進する必要があった [cite: 11]。
* 動画からのマニュアル生成: 作業風景をスマートフォンなどで動画撮影し、その映像データを生成AI（ものづくり特化型AI「SPESILL」等を利用）に解析させることで、手順書を自動作成する取り組みを実施 [cite: 11]。
* 直感的な操作: 複雑なプログラミングを行わず、撮影した動画からAIが作業内容を言語化・構造化するアプローチを採用。
* 暗黙知の形式知化: 言語化が難しかった職人の微細な動きや手順を、動画とテキストで可視化することに成功。
* 作成工数の削減: 手書きやPCでの入力作業を大幅に短縮し、本来の製造業務への影響を最小限に抑えた。
* 心理的ハードルの低下: 「まずは触ってみる」というスモールスタートにより、町工場でもAIが活用できるという実証事例となった [cite: 11]。
事例2：旭鉄工株式会社（愛知県碧南市）
～IoTと生成AIの融合による「カイゼンの知能化」と「AIクローン」～
* IoTによるデータ収集は進んでいたが、蓄積された改善ノウハウ（過去のトラブル対応や改善事例）が属人化しており、必要な情報を探すのに時間がかかっていた [cite: 6, 13]。
* 改善活動のスピードアップと、全社的なナレッジ共有が求められていた。
* 生成AIによるナレッジ検索: 過去の改善事例データベース「横展アイテムリスト」を生成AIに学習させ、自然言語（チャット）で「〇〇のトラブル時はどうすればいい？」と質問すると、過去の類似事例や対策を回答するシステムを構築 [cite: 6, 13]。
* AIクローンの開発: 部長職全員の知識や判断基準を学習させた「AIクローン」を開発し、現場からの相談に対する一次回答を自動化 [cite: 14]。
* スマートスピーカーの活用: 製造現場でAmazon Echo（Alexa）を使用し、音声による機器操作や状況確認を行うことで、手が離せない作業中の記録・確認を効率化 [cite: 15, 16]。
* 労務費・電力費の削減: IoTと改善活動の積み重ねにより、電力消費量を42%削減、労務費を大幅に低減し、利益を年間10億円規模で押し上げた（長期的成果含む） [cite: 17, 18]。
* 意思決定の迅速化: 過去事例の検索時間が劇的に短縮され、現場の改善サイクルが加速した。
* 属人化の解消: ベテランのノウハウがAI経由で若手に共有される仕組みが構築された。
事例3：株式会社丸山製作所（東京都千代田区 / 千葉工場）
～AI画像認識による検査自動化と生産性向上～
* 製品の品質検査を目視に頼っており、検査員の負担が大きく、見逃しリスクが存在した。
* 人手不足の中で、検査工程の省人化が急務であった [cite: 21]。
* AI外観検査システムの導入: 生産ラインにAIカメラを設置し、不良品の自動検出システムを構築。複雑な形状の部品でも微細な欠陥を検知できるようにした [cite: 19, 21]。
* 仮想デスクトップ（AVD）の活用: 設計・開発部門において、場所を選ばず高性能なPC環境を利用できる基盤を整備し、働き方改革を推進 [cite: 20]。
* 検査員の削減: 検査人員を4名から2名に半減させつつ、検査品質を維持・向上させた [cite: 21]。
* 不良見逃しゼロ: AIによる常時監視により、見逃し率をほぼゼロに改善。
* 生産性向上: 知識と経験に頼らない仕組みづくりにより、生産性が約15%向上した [cite: 19]。
事例4：株式会社サカタ製作所（新潟県長岡市）
～AIによる組立検査と男性育休100%の風土改革～
* 部品点数が多い製品の組付け不良（ボルト長の間違い等）が、目視検査では防ぎきれず、信頼低下のリスクがあった [cite: 22]。
* 人手不足への対応と、多様な人材が活躍できる環境作りが必要だった。
* AI画像判定システム: 組立製品の検品にAI画像認識を導入。良品・不良品の画像を学習させ、ボルトの長さや組付け状態を自動判定 [cite: 22]。
* 生成AIの全社的運用: DX戦略の一環として、生成AIの活用を推進 [cite: 23]。
* 判定精度99%: ボルト長計測などで99%の高い判定精度を実現し、不良流出を防止 [cite: 22]。
* 組織風土の変革: DX推進と並行して働き方改革を進め、男性育休取得率100%や残業ゼロを実現し、採用競争力を強化した [cite: 23]。
3. 中小企業が明日から試せる具体的な方法・ツール
従業員50名以下の町工場でも、高額な専用システムを導入せずに「技術継承」と「マニュアル作成」を進めるための具体的なツールと手順を提案する。
3.1 無料または低コストで始められるツール
| カテゴリ | ツール名 | 特徴・用途 | コスト感 |
| :--- | :--- | :--- | :--- |
| 汎用生成AI | ChatGPT (OpenAI) | マニュアルの骨子作成、文章の推敲、Excel関数生成、多言語翻訳。 | 無料～月額3,000円程度 |
| 汎用生成AI | Gemini (Google) | Google Workspaceとの連携が強力。画像認識精度が高く、手書きメモのデジタル化に有利。 | 無料～月額3,000円程度 |
| 動画マニュアル | Teachme Biz | 動画を撮影するだけで、AIが手順を分割・字幕生成・要約を行う。SME導入実績多数。 | 有料（月額数万円～）※効率重視なら推奨 |
| 動画マニュアル | Tebiki | 現場動画から自動で字幕・翻訳を生成。スマホで完結する現場教育システム。 | 有料（月額数万円～） |
| 音声入力 | スマホ標準機能 | 作業中に音声でメモを残し、後でAIに清書させる。「ハンズフリー記録」に最適。 | 無料 |
※ 予算が極めて限られる場合は、「スマホで動画撮影」→「音声入力で補足」→「ChatGPT/Geminiでテキスト化」というフローであれば、実質無料で開始可能である。
3.2 具体的な手順：動画とAIを使った「爆速マニュアル作成」
ベテランの時間を奪わずにマニュアルを作るための「3ステップ」手法。
* ベテラン職人にいつも通り作業してもらい、それをスマホで撮影する。
* ポイント: 作業しながら「今、ここを強めに締めています」「色はこれくらいになったらOK」と声に出して解説してもらう。これがAI解析の重要データになる [cite: 24]。
* 撮影した動画の音声データを、文字起こしツール（Wordのディクテーション機能、OpenAIのWhisper、または動画編集ソフトの自動字幕機能）でテキスト化する。
* 文字起こししたテキスト（話し言葉）をChatGPT等のプロンプトに入力し、手順書形式に変換させる。
3.3 プロンプト例（コピペして使用可能）
シナリオ: ベテランの作業動画から文字起こしした雑多なテキストを、新人向けの手順書に変換する。
`markdown
命令書
あなたは製造業における熟練の教育担当者です。
以下の【入力テキスト】は、ベテラン職人が金属加工の作業を行いながら口頭で説明した内容の文字起こしです。
この内容を元に、新入社員でも理解できる「標準作業手順書」を作成してください。
制約条件
入力テキスト
（ここに文字起こししたテキストを貼り付ける）
例：「えー、まずこのレバーをガッと引いて、ランプが赤くなったら...」
`
その他の活用プロンプト:
3.4 必要なスキル・リソース
4. 注意点・落とし穴と対策
AI導入にはリスクも伴う。特に中小企業が陥りやすい失敗パターンと対策をまとめる。
4.1 よくある失敗パターン
* 「AIを入れること」が目的になり、現場の課題（何のためにマニュアルを作るのか？）が置き去りになる。結果、現場が使わないシステムが出来上がる [cite: 27, 28]。
* AIの出力内容を人間が検証せずにそのまま使用し、誤った手順や危険な指示がマニュアルに残る（ハルシネーションリスク） [cite: 29, 30]。
* ベテラン職人が「自分の仕事を奪われる」「監視される」と感じ、協力が得られない。
4.2 導入前に確認すべきこと
4.3 セキュリティ・法的な留意点
* 無料版のChatGPTなどは、入力データがAIの学習に使われる可能性がある。図面データ、顧客名、独自の配合レシピなどの機密情報（コア技術）は絶対に入力しないこと [cite: 29, 34]。
* 対策：オプトアウト設定（学習に使わせない設定）を行うか、法人向けプラン（ChatGPT EnterpriseやAPI利用）を検討する。
* AIが生成したマニュアルの内容に起因して事故が起きた場合、責任はAIではなく使用者（企業）にある。最終確認は必ず人間の責任者が行うプロセスを義務付ける [cite: 30]。
結論
2026年現在、製造業における生成AI活用は、もはや「未来の技術」ではなく「今日から使える道具」となっている。特に従業員50名以下の中小企業にとって、高額なシステム投資を伴わずに、汎用AIツールとスマートフォンを活用して「技術の資産化」を行える点は大きなチャンスである。
沼製作所や旭鉄工の事例が示すように、成功の鍵は「高度な技術」ではなく、「現場の課題を解決するために、身近なツールをどう組み合わせるか」という工夫にある。まずは無料のツールを使い、一つの作業手順書の作成から始めることが、技術継承の危機を乗り越える第一歩となるだろう。
参考文献
Sources: