経済産業省が2026年5月に公表した「2026年版ものづくり白書」によると、データ連携においてAIを活用していない製造業は71.8%に上ります。AI活用は28.2%にとどまり、活用している場合でもサービスチェーン内（8.1%）・プロダクションチェーン内（6.2%）・サプライチェーン内（5.0%）と限定的です。製造業全体でのAI活用はまだ一部の企業にとどまっています。
調査概要
経済産業省が2026年5月29日に閣議決定・公表した「2026年版ものづくり白書」の分析結果です。製造業におけるデータ連携とAI活用の実態を調査しています。データ連携でAIを活用していない製造業：71.8%。AI活用の内訳：サービスチェーン内8.1%・プロダクションチェーン内6.2%・サプライチェーン内5.0%・複数チェーン間連携5%弱。
ひとことで言うと？
「AIは知っているが使っていない」──製造業の71.8%がこの状態です。AIそのものの認知は広まっている一方で、自社のデータ連携にAIを組み込んでいる企業はまだ少数派です。まずデータを取得・活用する基盤を整えてからAIを載せるという段階的なアプローチが現実的です。
インパクトデータ：製造業のデータ連携AI未活用率 71.8%（2026年）
2026年版ものづくり白書によると、製造業でデータ連携にAIを活用していない企業は71.8%です。AI活用に取り組む企業であっても特定の業務チェーン内にとどまる利用が大半で、サプライチェーン全体をまたぐ本格的な活用はごく少数に過ぎません。
このデータをプレゼンで使うには？
①誰に向けて話すか②次のスライドで何を話すか、を入力するだけで、このインパクトデータを使ったプレゼン冒頭のトークスクリプトを生成AIに作ってもらうためのプロンプトが自動生成されます。生成されたプロンプトをそのままChatGPTやClaudeなどに貼り付けてください。
よくある質問
Q. 製造業がデータ連携でAIを活用するために最初に整えるべき条件は何ですか？
A. AIを活用する前提として「使えるデータが揃っているか」が最重要です。センサーやシステムからデータが継続的に取得され、クリーニング・標準化された状態で蓄積されていることがAI活用の土台になります。データ収集と蓄積の仕組みが整っていない段階でAIを導入しても、精度が出ずにコストだけがかかる結果になります。
Q. 製造業が最初に着手しやすいAI活用のユースケースはどれですか？
A. 「異常検知」が最も導入しやすいユースケースです。設備の振動・温度・電流などのセンサーデータに対して異常パターンを学習させることで、故障前の予兆を検出できます。既存のIoTデータがあればすぐに試せる上、効果（予防保全によるダウンタイム削減）が数字で確認しやすいため、AI活用の最初の成功体験を作りやすい領域です。
Q. このデータはどこから取得できますか？
A. 経済産業省が2026年5月29日に公表した「2026年版ものづくり白書」から取得できます。経済産業省のウェブサイト（meti.go.jp）からPDFが公開されています。
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