機械製造におけるAIの導入：2026年

当レポートでは、機械製造業におけるAIの導入状況を調査し、機械のカテゴリーやライフサイクルなど各種区分別の導入状況、導入の推進因子と課題、主要メーカーによる導入事例などをまとめています。

解説ポイント

• 機械メーカーは、設計、自社業務・生産、アフターサービスにおいて、どこで、どのようにAIを導入しているか？
• 機械のカテゴリーやライフサイクルの各段階において、どのAI使用例が優先されているか？
• 現在の機械製造業界におけるAI導入の成熟度はどの程度で、企業はどの使用例について計画、試験運用、または拡大の段階にあるか？
• どの種類の機械において、AIの導入が最も進んでいるか？
• 機械メーカーは、AI導入の拡大においてどのような課題に直面しているか？
• 機械製造の未来を形作っている動向はどのようなものか？
• 現在、機械製造業界においてAIの導入をリードしているのはどの企業か？
• 現在、各機械セクターにおけるAI導入の成熟度はどの程度か？

言及された企業

• ABB Robotics
• Applied Materials
• Atlas Copco
• Buhler
• Caterpillar
• DMG MORI
• Daikin
• ENGEL
• Emerson Automation Solutions
• GANUC
• Grundfos
• HOMAG (Durr Group)
• Heidelberger Druckmaschinen
• Heller
• Hermle
• John Deere
• KONE
• Kion Group
• Komatsu
• Mazak
• Rolls-Royce
• SMS group
• Sandvik Coromant
• Saurer (Jinsheng Group)
• Siemens Energy
• Tetra Pak

概要：経済規模と市場背景

同業界の生産高は2024年に約3兆2,600億ユーロに達しました。これを比較すると、同セクターの総生産額は、同年におよそ4兆3,300億ユーロであったドイツのGDPの76％に相当します。中国は引き続き生産をリードしており、世界の総生産の約3分の1を占めています。

AI導入の現状

AIはすでに実験段階を脱し、業界の大多数にとって標準的なツールとなっています。同業界は単純なPoC (概念実証) を超える段階へ進んでおり、調査対象企業の半数超が、すでにAIソリューションを自社業務全体または全社レベルで本格展開しています。導入状況は現在、アジア太平洋地域が最も進んでおり、次いで北米、欧州となっています。

運用上の優先事項と障壁

• 機械メーカーは主に、特定の効率化を図り、人手不足に対処するためにAIを活用しています。回答者の90％以上にとって、内部の品質管理と欠陥検出が最優先事項となっています。エンジニアリング分野では、約10社中9社が設計の自動化を優先しており、特にシミュレーション段階で生成される膨大な量のデータを管理することを目的としています。生産現場では、予知保全が最も一般的な使用事例であり、現在、調査対象となった製造施設の半数以上で導入されています。
• 多くの組織にとって、これらのツールの導入拡大は依然として困難な状況です。業界の半数以上が、初期費用の高さを重大な障壁として挙げています。さらに、約4割の企業が現在、社内のソフトウェア人材の不足やデータインフラの不備に悩まされています。大企業にとってはデータの質の低さが最も頻繁に見られる障害である一方、中小企業では、AIとレガシーシステムを統合するためのコストが導入の足かせとなる傾向があります。

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 イントロダクション

• イントロダクション：章の概要と重要ポイント
• 機械製造とは何か、そしてどのような種類の機械が存在するのか
• 機械製造における主要なライフサイクル段階
• 機械製造業の経済的重要性
• 機械メーカーが今日の市場で直面する課題
• 将来のビジョン：顧客向けのAIを活用した自動化されたデータフロー
• 機械メーカーの組織運営における優先事項 (2部構成)
• ケーススタディ：Deere & Co.はバリューチェーン全体にわたってAIに積極的に投資している (4部構成)
• 本レポートは主として機械メーカーへの調査に基づく

第3章 アナリストの見解：AI関連の主要動向と課題

• アナリストの見解：AI関連の主要動向と課題：章の概要と重要ポイント
• 動向
• 課題

第4章 概要：機械製造業におけるAI導入

• 機械製造におけるAIの導入：章の概要と重要ポイント
• 機械製造におけるAIの導入 (2部構成)
• 一般的な技術導入とAIの役割 (3部構成)
• AI活用事例の優先順位付け (2部構成)
• AI技術導入における障壁 (4部構成)
• 機械メーカー各社によるAI導入におけるいくつかの障壁

第5章 機械設計とエンジニアリングにおけるAI

• 機械設計とエンジニアリングにおけるAI：章の概要と重要ポイント
• 機械設計におけるAIの影響 (3部構成)
• 機械設計におけるAI導入の現状 (3回)
• 機械設計における生成AI導入の現状 (3部構成)
• 例：KronesによるAIを活用した機械設計・構成高速化 (2部構成)
• 例：設計・エンジニアリング分野における生成AIソリューション提供動向

第6章 機械製造におけるAI

• 機械製造におけるAI：章の概要と重要ポイント
• 主要な製造課題に対するAIの影響 (2部構成)
• 製造業におけるAI導入の現状 (3部構成)
• 例：工場現場でAIを活用するDMG MORI

第7章 アフターサービス、サービス、スマートマシンにおけるAIの活用

• アフターサービス、サービス、スマートマシンにおけるAI：章の概要と重要ポイント
• スマートマシンと連携した典型的なAIの活用事例
• AI先進企業によるスマートAI製品およびフィールドサービスに対する考え方
• アフターサービス、サービス、スマートマシンにおけるAIの役割
• アフターサービスにおけるAI導入の現状
• 保守・サプライチェーンにおけるAI導入の段階 (2回)

第8章 機械産業におけるAI導入の先駆者

• 機械産業におけるAI導入の先駆者：章の概要と重要ポイント
• 機械製造におけるAI導入の先駆者：概要 (2部構成)
• 回答者による機械メーカーAI導入先進企業評価
• AI導入の先駆者1：ABB
• AI導入の先駆者2：Applied Materials
• AI導入の先駆者3：Caterpillar
• AI導入の先駆者4：Komatsu
• AI導入の先駆者5：Kone

第9章 特定機械分野におけるAIの詳細分析

• 特定機械分野におけるAIの詳細分析：章の概要と重要ポイント
• 詳細分析1：工作機械産業 (4回)
• 詳細分析2：ロボット工学 (9回)
• 詳細分析3：建設・鉱山機械 (3部構成)

第10章 調査手法と市場定義