生成AIやフィジカルAIの活用が広がる中、製造業では「どのAIを導入するか」だけでなく、「AIを使いこなせる環境をどうつくるか」が重要になっています。PwC Japanグループは2026年8月4日、「製造業が目指すべきAI-Ready」を公開しました。PwCは、製造業が生成AIやフィジカルAIの能力を十分に引き出すためには、データをAIが活用しやすい「AI-Ready」な状態へ整備するとともに、それを利活用できる仕組みを構築することが重要だと指摘しています。
データを持っていても「AIが使える」とは限らない
製造業には、製品や製造工程など、事業活動を通じてさまざまなデータが蓄積されています。しかし、データを大量に保有していることと、AIがそのデータを十分に活用できることは同じではありません。生成AIやフィジカルAIを生かすには、AIが利用できる形にデータを整備することに加え、データを継続的に利活用できる環境をつくることが重要になります。PwCは、製造業におけるAI活用では、データそのものの整備だけではなく、データを利活用できる仕組みの整備も必要だとしています。「どのAIを導入するか」を考えるだけでなく、「AIにどのようなデータを、どのような形で使わせられるのか」という土台づくりも求められます。
「AI-Ready」はデータを整えるだけではない
では、「AI-Ready」とはどのような状態なのでしょうか。PwCが示すAI-Readyは、単純にデータを整理・蓄積するだけの取り組みではありません。PwCは、データだけではなく、それを支えるプラットフォームやガバナンス、業務プロセス、組織なども含め、AIを活用できる環境を整える必要性を示しています。
AIが利用できるデータを整備し、それを適切に扱う仕組みを構築する。そしてAIを実際の業務に組み込み、継続的に活用できる体制をつくることが重要になります。AI活用を単なるシステム導入ではなく、業務や組織まで含めた取り組みとして考える必要があるということです。
AI活用は「IT部門だけ」では進まない？
PwCが特に重要性を指摘しているのが、「ドメイン主導」でAI-Ready化を進めることです。どのデータをどの業務で活用するのかを判断するためには、実際の業務に関するドメイン知識が欠かせません。そのため、AIやデータを扱う専門部署だけに任せるのではなく、業務を理解している事業部門が主体となり、IT部門などと連携しながらAI活用を進めることが重要になります。
こうした考え方からは、AI活用をIT部門だけのシステム導入ではなく、事業部門も主体となって業務を変える取り組みとして捉える必要性が見えてきます。
AI導入の前に「AIを使える会社」をつくる
生成AIに加え、現実世界で認識や判断、動作を行うフィジカルAIなど、製造業で活用できるAIの領域は今後さらに広がると考えられます。しかし、高性能なAIを導入することだけが、企業の競争力につながるわけではありません。
AIが活用できるデータを整備し、それを支える仕組みを構築する。さらに、業務プロセスや組織まで含めてAIを活用できる環境を整え、現場の業務を理解する事業部門が主体となって活用を進めることが重要になります。製造業にとってこれから問われるのは、「どんなAIを導入するか」だけではなく、「自社はAIを継続的に活用できる状態になっているのか」ということではないでしょうか。
AIの性能だけを見るのではなく、それを使いこなすためのデータ、仕組み、業務、組織まで整える。「AI-Ready」という考え方が、製造業のAI活用を次の段階へ進める一つのカギになりそうです。
詳しくは「PwC Japanグループ」の公式ページまで。レポート／DXマガジン編集部
