近年、ＡＩ技術の進展は著しく、特にテキストや画像の生成を可能にする「生成ＡＩ」は、ビジネス全般において大きな注目を集めている。製造業においても、生成ＡＩを含むＡＩ技術の導入が現実味を帯び始めており、生産性の向上、業務プロセスの効率化、さらには慢性的な人手不足への対応策として期待が高まっている。
　とはいえ、実際の導入はまだ初期段階である。ある業界調査によれば、生成ＡＩを「すでに業務で活用している」と回答した企業は全体の14％にとどまり、「トライアル中」（22％）と「活用を検討中」（27％）を含めても、活用に前向きな企業は全体の63％に過ぎない。これは、生成ＡＩに対する関心の高さとは裏腹に、実装において依然として慎重な姿勢が強いことを示している。
　導入の障壁となっているのは、初期投資や運用にかかるコスト、ＡＩ技術に精通した人材の不足、そして導入目的の不明確さなどである。ＡＩ導入が目的化してしまい、具体的な解決課題が設定されていないケースでは、期待される成果を得るのは困難である。生成ＡＩを効果的に活用するには、「何をＡＩで解決したいのか」を明確にした上で、業務内容との整合性を持った活用目標の策定が不可欠である。
　ＡＩを現場に定着させるには、技術的スキルだけでなく、実務と結びついた教育・トレーニングの仕組みづくりが求められる。現在の製造現場におけるデジタルトランスフォーメーション（ＤＸ）の進展度も、限定的と言わざるを得ない。経済産業省が公表した「２０２４年版ものづくり白書」によると、ＤＸを通じた「個別工程の改善」に取り組む企業は約４割にとどまり、「製造機能全体の最適化」や「新たな事業機会の創出」に取り組む企業は２割程度にとどまっているのが実情だ。
　一方で、生成ＡＩの有効性を検証しながら、先進的に導入を進める企業も出始めている。大手製造業では、全社的な取り組みによって、業務効率の飛躍的向上や製品開発プロセスの短縮、顧客対応力の強化といった成果が徐々に現れつつある。経済産業省の試算では、生成ＡＩによる国内経済へのインパクトは25年に34兆円に達し、国内総生産（ＧＤＰ）の約６％に相当すると見込む。
　今後、製造業が生成ＡＩの恩恵を最大化するには、実効性の高いアプローチを採ることが重要だ。データの整備・活用、そして現場目線に立った運用体制の構築が、ＡＩ活用の成否を分けるポイントになる。生成ＡＩの導入は業務の自動化だけでなく、創造的価値の創出を可能にする。製造業が持続的な競争力を確保するためには、現場と経営の両輪で、戦略的で実践的なＡＩ導入を進めていく必要がある。