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A-SEI-10｜初版 2026-08-04｜改訂 2026-08-04
独立行政法人中小企業基盤整備機構（中小機構）が2026年3月に公表した「中小企業のAI等の利活用に係る実態調査」は、全国の中小企業10,000社を対象にしたWebアンケート（有効回答1,647社、調査期間: 令和7年11月17日〜12月12日、実施: 東京商工リサーチ）です[1]。この調査で最もはっきりした結論のひとつが、業務部門別のAI導入率の差です。中小企業全体のAI導入率（全社的に導入＋一部の業務で導入）は20.4%ですが、業務分野別に見ると製造・生産部門は34.9%で、4部門中最下位です[1]。
| 業務分野 | AI導入率 |
|---|---|
| 総務・管理部門 | 68.3% |
| 営業・販売・サービス部門 | 60.3% |
| 経営・企画部門 | 58.5% |
| 製造・生産部門 | 34.9% |
総務・管理部門との差は33.4ポイントです[1]。バックオフィス業務では議事録作成・文章作成といった生成AIがそのまま使える場面が多い一方、製造・生産部門（開発・調達・在庫管理等を含む）でAIを使うには、カメラやセンサーの設置、現場データの蓄積といった設備投資が先に必要になる場面が多いことが背景にあると考えられます【推定】。
AI導入済み企業（n=322）が実際に使っているAIサービスの内訳を見ると、生成AI82.6%が突出しており、次いで音声認識・音声対話AI29.8%、画像認識AI（外観検査・不良品検出等）11.2%、需要予測AI8.1%、異常検知AI（設備保全・予防保守）は4.3%にとどまります[1]。製造現場で直接使う画像認識・異常検知の両方が、汎用的な生成AIより一桁少ない普及率です。導入目的は「業務効率化／作業時間の短縮」が87.0%で最多、「品質向上」は32.3%でした[1]。
同調査は、AI・IT導入にかかる社内理解や情報量についても聞いています。「成功事例や活用事例などの情報」が十分に入手できていないと回答した企業は83.3%、「適切なベンダーや製品を選定する情報」の不足は79.8%でした[1]。求められる公的支援としては、「導入費用などの助成」77.9%に次いで「導入事例などの情報提供」70.5%が高く、費用と同じくらい「何を・どう入れればいいか」の情報そのものが不足していることがうかがえます[1]。
生成AI顧問サービスを提供する株式会社Leachが2026年5月18日に公開した「中小企業AI導入実態調査2026」は、自社の支援先企業へのヒアリング（累計40社超・建設/製造/物流等）を基にした調査です[2]。無作為抽出のWebアンケートである中小機構調査とは調査手法が異なり、同社自身も「中小企業全体を統計的に代表するものではない」と明記しています[2]。その前提のうえで、同調査は中小企業（従業員300名以下）のAI導入率を約12%と推定し、導入に踏み切れない理由として最も多いのが「何から始めればいいか分からない」（62%）、次いで「コストが見合うか不安」（54%）としています[2]。最初のAI活用領域は「書類処理・データ入力」が38%で最多です[2]。両調査の数値は前提が異なるため単純比較はできませんが、「情報不足」「何から始めるか分からない」が製造業に限らず中小企業全体に共通する壁である点は一致しています。
製造・生産部門で実際に使われている画像認識・異常検知のAIが、具体的に何をどこまでできるのかは予知保全・外観検査のAI活用（A-SEI-11）で整理しています。導入費用の一部を国の補助金で圧縮する方法はデジタル化・AI導入補助金2026を製造現場で使う方法（A-SEI-09）を参照してください。
導入率の低さの背景を理解したら、次は「何から始めるか」の具体的な手順が必要になります——製造業のDX・AI導入を扱う実務書で、最初の一歩の踏み出し方を確認しておくと迷いが減ります。
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最終更新: 2026-08-04｜参照した一次情報: 2件｜本記事の推定値には【推定】を明記しています｜誤りのご指摘はお問い合わせへ。