注目すべき調査結果
1. AI・先端技術が競争優位の中核に
製造業では、AI、クラウドインフラ、データ分析、エッジコンピューティング、デジタルツインなどの先端テクノロジーへの投資が加速しています。調査回答者の87%が先端技術を競争優位の源泉と捉え、80%が投資価値の向上を実感していると回答しました。また、製造業の回答者の76%がデジタルテクノロジーに5,000万米ドル超を投資しており、全セクター平均の72%を上回っています。49%が顕著な財務的成果または貢献を報告しており、テクノロジー投資が事業価値創出に直結しつつある状況が示されています。
2. AI活用はPoCから実装・価値創出フェーズへ
製造業におけるAI活用は、概念実証（PoC）から実装と価値創出の段階へ移行しつつあります。回答者の68%が今後12ヵ月間でAIの拡大展開を予定していると回答しました。製造業の回答者の49%が、事業価値をもたらすAIユースケースを積極的に導入しており、これは全セクター平均の28%を大きく上回っています。
今後2年間の生産およびR&D技術に関するAIの導入領域では、予測型品質管理のためのAI・機械学習が52%で最多となり、ダウンタイム削減のための高度データ分析が40%、製品設計・カスタマイズのための生成AIが38%と続いています。
3. データ基盤とデータオントロジーがAI活用の鍵
AIや高度なテクノロジーの本格活用には、信頼性の高いデータ、全社で使えるデータ基盤、データガバナンスが不可欠です。製造業の83%が強固なAIデータ基盤を構築している一方、76%が信頼性の低いデータを主要リスクに挙げています。サイロ化したデータやレガシーシステム間の関係性を可視化する「データオントロジー」が、必要なデータへの迅速なアクセスと活用を支える重要な要素であると指摘されています。また、マクロ環境の不安定化に対応するため、48%がデータフローの改善を挙げ、サプライチェーンのレジリエンスと柔軟性に注意を払う必要性が示されています。
4. AI拡大にはガバナンス・人材・サイバーセキュリティの強化が不可欠
AIを全社で展開するには、IT部門に加え、業務、リスク、セキュリティ、人材部門を含む横断的な体制の構築が求められています。製造業の70%がIT主導の集中型アプローチを採用し、87%がIT・セキュリティ・リスク部門の連携を重視しています。サイバーセキュリティは製造業にとって最優先課題の一つであり、AIが脅威検知を高度化する一方で、攻撃者にとっても新たな手段となるため、サイバーリスクをビジネスリスクとして捉える必要があります。人材面では、89%がAIエージェントの活用スキルが今後5年以内に重要なスキルになると回答しており、ガバナンス、人材育成、サイバーセキュリティを一体で整備する体制の必要性が高まっています。
企業に求められる7つの対応
本レポートでは、製造業の企業がAIおよび先端テクノロジーの導入を成功させるために、以下の7つの対応が求められると提言しています。
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データ基盤に注力する
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人とAIの協働を前提に設計する
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AIを高価値で実証済みのユースケースに適用する
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パイロット版ではなくプラットフォームでAIを拡大展開させる
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セキュリティを中核に据える
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戦略的なエコシステムパートナーシップを推進する
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人材をスキルアップする
レポート詳細
「KPMGグローバルテクノロジーレポート2026」（日本語版）の詳細は、以下より参照できます。
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KPMGグローバルテクノロジーレポート2026（日本語版）: https://kpmg.com/jp/ja/insights/2026/05/global-tech-report.html
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KPMGグローバルテクノロジーレポート2026：製造セクター（全文ダウンロード）: https://assets.kpmg.com/content/dam/kpmgsites/jp/pdf/2026/jp-global-techreport-im.pdf
KPMGコンサルティングについて
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