はじめに
「うちの工場も人が足りない…」
そんな悩みを抱えていらっしゃる製造業の経営者の方は少なくないでしょう。
実際、2025年10月時点で正社員の人手不足を感じている企業は51.6％に上り、製造業は深刻な人材不足に直面しています。
しかし、驚くべきことに、製造業のデスクワーカーの74.1％が既に生成AIを業務で使用しているという調査結果があります。
つまり、生成AIはもはや「未来の技術」ではなく、「今、使われている実用ツール」なのです。
本記事では、50代以上の経営者の方にも分かりやすく、生成AIがどのように人手不足の解決に役立つのか、具体的な事例と導入のヒントをご紹介します。
【結論】生成AIは製造業の人手不足を解決する「現実的な選択肢」
生成AIと聞くと、「難しそう」「ITに詳しくないと無理」と感じる方もいらっしゃるかもしれません。
しかし、最近の生成AIは私たちが日常で使うスマートフォンと同じように、対話しながら使える親しみやすいツールに進化しています。
特に製造業において、生成AIは以下の3つの場面で大きな効果を発揮します。
- ベテラン技術者の知識やノウハウの継承
- マニュアルや報告書などの文書作成の効率化
- 少人数でも回る製造ラインの実現
つまり、生成AIは「人の代わり」ではなく、「人を支える頼れるアシスタント」として、人手不足の現場を助けてくれるのです。
【理由1】製造業の人手不足は「待ったなし」の状況
まず、現状を数字で見てみましょう。
経済産業省の「2025年版ものづくり白書」によると、製造業における65歳以上の高齢就業者は8.3％（88万人）に増加する一方、34歳以下の若年就業者の割合は24.8％まで低下しています。
つまり、ベテラン技術者の引退が進み、後継者が育たないという「技術継承の危機」が目の前に迫っているのです。
また、厚生労働省の調査では、2024年の雇用情勢は改善したものの、製造業の新規求人数は減少傾向にあり、人材確保はますます困難になっています。
このような状況下で、「人が集まるのを待つ」という従来の戦略では、経営が立ち行かなくなる可能性が高いのです。
【理由2】生成AIは「難しい技術」から「対話できるアシスタント」へ進化
「AI」と聞くと、専門的なプログラミングや高額な設備投資が必要だと思われがちです。
しかし、2022年末に登場したChatGPTをきっかけに、生成AIは劇的に身近なものになりました。
生成AIの特徴は、「自然な言葉で質問すると、人間のように答えてくれる」という点です。
たとえば、「このマニュアルを分かりやすく書き直して」「会議の内容を要約して」といった指示を出すだけで、数分で結果を返してくれます。
さらに、最近では音声や映像を使ってベテラン技術者の暗黙知を記録し、構造化してくれるAIも登場しています。
つまり、「キーボードが苦手」という方でも、話すだけでAIが仕事を手伝ってくれる時代になっているのです。
【理由3】中小企業でも始められる環境が整っている
「大企業ならともかく、うちのような中小企業には無理だろう」と思われるかもしれません。
しかし、実は中小企業こそ生成AIの恩恵を受けやすい環境が整っています。
低コストで始められる
ChatGPTをはじめとする生成AIツールの多くは、無料版や月額数千円のプランで利用できます。
高額なシステム導入費用は不要です。
補助金制度も充実
2026年度には、「中小企業省力化投資補助金」「IT導入補助金」「ものづくり補助金」など、中小企業のDX推進を支援する補助金制度が拡充されています。これらを活用すれば、導入コストをさらに抑えることができます。
小規模だからこそ小回りが効く
大企業と違い、中小企業は意思決定が早く、現場の声がすぐに経営に届きます。
「まずは試してみる」という柔軟な姿勢が、生成AI活用の成功につながるのです。
【事例1】ベテラン技術者の「暗黙知」をAIが継承
ある中小製造業では、定年を控えたベテラン技術者の知識をどう継承するかが大きな課題でした。
従来の方法では、文書化に膨大な時間がかかり、実際には「見て覚えろ」という形でしか伝えられない技術も多くありました。
そこで導入したのが、AIインタビューシステムです。
このシステムは、AIがベテラン技術者と自然に対話しながら、その内容をリアルタイムに記録・要約・構造化します。
結果として、以下のような成果が得られました。
- ベテランの負担が少ない（話すだけでOK）
- 暗黙知が形式知化され、若手でも理解しやすいマニュアルに
- 技術継承のスピードが大幅に向上
「話すだけで勝手にまとめてくれるから楽だった」というベテラン技術者の声もあり、現場での評価も高いそうです。
【事例2】従業員8名の小規模工場が協働ロボット導入で残業削減
人手不足の深刻化により、残業時間の増加に悩んでいた従業員8名の小さな工場では、AIを搭載した協働ロボットを導入しました。
協働ロボットとは、人間と同じ空間で安全に作業できるロボットのことで、AIによって柔軟な動作が可能です。
単純作業や重労働をロボットが担当し、人間は検査や調整といった判断が必要な作業に集中できるようになりました。
結果として、残業時間が大幅に削減され、従業員の負担も軽減。
少人数でも安定した生産体制を維持できるようになりました。
【事例3】ChatGPTでマニュアル作成時間を半減
ある中小製造業では、製品マニュアルや作業手順書の作成に多くの時間を費やしていました。
しかし、ChatGPTを活用することで、マニュアル作成時間を従来の半分に短縮することに成功しました。
具体的には、以下のような使い方をしています。
- 既存のマニュアルを読み込ませて、分かりやすく書き直し
- 専門用語を平易な表現に変換
- 多言語翻訳で外国人労働者向けマニュアルも迅速に作成
「パソコンが苦手な社員でも、ChatGPTに話しかけるだけで資料ができるようになった」と、経営者は喜んでいます。
【失敗事例】AI導入が目的化し、現場との乖離が発生
一方で、生成AI導入に失敗した事例もあります。
ある企業では、「AI導入」そのものが目的となり、現場の実情を無視したシステムを導入してしまいました。
結果として、現場の協力が得られず、システムは使われないまま放置されることに。
失敗の原因は以下の3つです。
- 現場の声を聞かずにトップダウンで決定
- 導入後の運用やサポート体制が不十分
- 「何のためにAIを使うのか」という目的が曖昧
この失敗から学べることは、「AI導入は手段であり、目的ではない」ということです。
まずは現場の課題を明確にし、それを解決するためにAIをどう使うかを考えることが重要です。
【行動提案】今日からできる「小さな一歩」
ここまで読んで、「生成AIを試してみたい」と思われた方もいらっしゃるでしょう。
しかし、いきなり大きな投資をする必要はありません。まずは以下の「小さな一歩」から始めてみてください。
ステップ1：無料ツールで体験する
ChatGPTやGeminiなど、無料で使える生成AIツールを試してみましょう。
「会議の議事録を要約して」「この文章を分かりやすくして」など、簡単な指示から始めてみてください。
ステップ2：現場の課題を整理する
「どの作業に一番時間がかかっているか」「どのベテラン技術者が引退を控えているか」など、自社の課題を紙に書き出してみましょう。課題が明確になれば、AI活用の方向性も見えてきます。
ステップ3：補助金情報を調べる
中小企業庁や経済産業省のウェブサイトでは、最新の補助金情報が公開されています。「中小企業省力化投資補助金」などのキーワードで検索してみてください。
ステップ4：専門家に相談する
商工会議所や中小企業診断士など、無料で相談できる窓口もあります。
「AI導入を考えているが、何から始めればいいか」という相談だけでも大丈夫です。
ステップ5：気軽に無料相談を活用する
「自社に合った生成AI活用法が知りたい」「具体的な導入ステップを相談したい」という方は、無料相談も活用してみてください。お気軽にどうぞ。
まとめ：生成AIは「難しい技術」ではなく「経営を守るツール」
製造業の人手不足は、もはや一企業の努力だけで解決できる問題ではありません。
しかし、生成AIという新しいツールを活用することで、少人数でも効率的に経営を続けることが可能になります。
大切なのは、「完璧を目指さず、小さく始める」こと。無料ツールを試したり、補助金情報を調べたり、専門家に相談したりするだけでも、十分な第一歩です。
製造業デスクワーカーの74.1％が既に生成AIを業務で使用しているという2025年の実態調査（出典：「【実態調査2025】製造業の74.1％が、生成AIを業務に活用中」PR TIMES）は、「導入しないリスク」が高まっていることを示しています。
今日からできることを一つずつ始めて、未来の経営を守りましょう。
【参考文献・引用元】
- 帝国データバンク「人手不足に対する企業の動向調査（2025年10月）」、https://www.tdb.co.jp/report/economic/20251117-laborshortage202510/（アクセス日：2026年1月5日）
- 「【実態調査2025】製造業の74.1％が、生成AIを業務に活用中」、PR TIMES、https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000190.000074154.html（アクセス日：2026年1月5日）
- 経済産業省「2025年版 ものづくり白書 概要」、https://www.meti.go.jp/report/whitepaper/mono/2025/pdf/gaiyo.pdf（アクセス日：2026年1月5日）
- 厚生労働省「第2章 雇用情勢の動向」、令和7年版労働経済の分析、https://www.mhlw.go.jp/wp/hakusyo/roudou/25/dl/25-1-1-2.pdf（アクセス日：2026年1月5日）
- 「製造現場の技能継承を強力サポート！ベテランの暗黙知をAIで形式知化」、PR TIMES、https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000008.000118893.html（アクセス日：2026年1月5日）
- 「人手不足解消の切り札！製造業を変革するAI活用実例7選と導入ガイド」、AX CONST DX、https://axconstdx.com/2025/07/09/（アクセス日：2026年1月5日）
- 中小企業庁「中小企業省力化投資補助金」、https://shoryokuka.smrj.go.jp/（アクセス日：2026年1月5日）
- 「経営者必見！事例でスグ分かる『製造業のAI導入』成功と失敗」、PRO-D-use、https://pro-d-use.jp/blog/manufacturing-industry-ai-success-story/（アクセス日：2026年1月5日）
