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、データ活用で具体的な効果を獲得できている製造業は43.9%です。データ活用を実施している51.4%と比較すると7.5ポイント低く、「活用はしているが効果が出ていない」企業が一定数存在します。データ活用の取得（66.0%）から効果獲得（43.9%）までのロスは22.1ポイントに達しています。
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活用の効果獲得状況を調査しています。製造業のデータ活用ファネル：取得実施66.0%→活用実施51.4%→効果獲得43.9%。
ひとことで言うと？
「やったのに効果が出ない」には原因があります。データを活用しても効果が出ない最大の理由は「改善サイクルへの組み込みができていない」ことです。分析結果を見て終わりではなく、「気づき→対策→実施→再測定」のループを回すことで初めてデータが成果に変わります。
インパクトデータ：製造業のデータ活用効果獲得率 43.9%（2026年）
2026年版ものづくり白書によると、製造業でデータ活用の効果を獲得できている企業は43.9%です。データを活用している企業（51.4%）でも一部は成果が出ておらず、取得・活用・効果という各段階で脱落が生じる「データ活用の難しさ」が製造業の実態として示されています。
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. データ活用をしても効果が出ない場合、どこを見直すべきですか？
A. まず「分析結果を誰かが見て、アクションを決めているか」を確認します。データを集めても改善会議に上がらなければ効果はゼロです。次に効果測定の基準（KPI）が設定されているかを確認します。「何が改善すれば成功か」を数字で定義していないと、改善が起きても認識されません。
Q. 製造業でデータ活用の効果が出やすい用途はどれですか？
A. 設備の予知保全（稼働データから故障を事前に検知）、品質不良の原因分析（工程パラメータと不良率の相関把握）、生産計画の精度向上（受注データと工数実績の照合）の3つが効果が出やすい代表例です。いずれも「改善前後の比較ができる明確な指標」があるため、効果の実感につながりやすい傾向があります。
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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