発注・在庫管理を担うAI需要予測、5つの「印象の壁」が過半数─条件次第で82.8%が興味あり以上

AI CROSS株式会社は、製造業の現場担当者412名を対象に調査しました。
発注・在庫管理を担うAI需要予測について、5つの印象の壁が確認されました。
一方、現実的な導入条件が示されれば、82.8%が興味あり以上と回答しました。

記事の概要

AI CROSS株式会社は株式会社マクロミルに委託し、全国の製造業に従事する現場担当者412名を調査しました。
調査期間は2026年6月19日から6月20日で、在庫管理や発注、需要予測に週1日以上従事する人を対象としています。
AI需要予測の未認知層は52.0%で、概要以上を理解する人は48.0%でした。
自社で検討・テスト運用を経験した人は12.1%、本番運用に至った人は4.6%でした。
AI需要予測への印象では、外部の専門家やデータサイエンティストが必要との回答が60.7%で最多でした。
Excelなどを使った在庫管理や発注、需要予測に月10時間以上を費やす人は58.7%でした。
本格導入が進まない理由は、初期費用・運用費用が高いとの回答が38.2%で最多でした。
製品として導入でき、現場担当者だけで運用できるなどの条件を示すと、82.8%が興味あり以上と回答しました。

記事のポイント

1. 認知と導入は低水準です： AI需要予測を「よく分からない」とする未認知層は52.0%で、本番運用の経験者は4.6%にとどまりました。
2. 5つの印象の壁です： 専門人材の必要性や精度への懐疑など、AI需要予測に対する5つの印象が過半数を超えました。
3. 条件次第で関心が高まります： 製品導入や現場運用、継続支援などの条件がそろうと、82.8%が興味あり以上と回答しました。

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