Centric Software調査、消費財メーカーのAI活用に成果の壁

Centric Softwareは、消費財メーカー315名を対象にAI活用実態を調査しました。
商品開発でAIを活用・検証する企業は74.6%に達しました。
一方、期待どおりの成果が出ているとの回答は32.8%にとどまりました。

記事の概要

調査は、アパレル・化粧品・食品・家電メーカーで商品情報を管理・活用する315名を対象に実施しました。
商品開発でAIを全社的に活用する回答は19.0%、一部業務での活用は35.6%でした。
試験的な導入・検証の20.0%を加えると、AIを活用・検証する企業は74.6%となりました。
AI活用者が利用する業務は、商品企画・アイデア立案が56.2%で最多でした。
AI活用者235名のうち、期待どおりの成果が出ているとの回答は32.8%でした。
期待に届かない理由は、商品情報の品質・正確性のばらつきが48.1%で最多でした。
商品情報のマスターが明確に定められ、全社に浸透しているとの回答は36.8%でした。
調査期間は2026年8月4日から5日で、IDEATECHの「リサピー®︎」によるインターネット調査です。

記事のポイント

1. AI活用は74.6%： 全社的な活用19.0%、一部業務での活用35.6%、試験導入・検証20.0%となりました。
2. 成果にギャップ： AI活用者の56.6%は一部の成果が出ているものの、期待には届いていないと回答しました。
3. データ整備が課題： 成果未達の理由は商品情報の品質・正確性が48.1%で、部門間連携不足も29.9%でした。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： AIツールの追加導入より先に、商品情報の正本や更新ルール、部門間の連携方法を整えることが、成果を見極める初期条件になりそうです。
• 消費財メーカーの管理職： 商品企画だけでなく調達・品質まで含めて、AI活用の評価指標を設ける必要があります。手戻りや仕様ミスの削減も効果測定に加えることが求められそうです。
• AIサービス提供者： 消費財メーカー向けには、生成機能の性能だけでなく、分散した商品情報を統合し、最新版や変更履歴を追跡できる仕組みまで提案できるかが選定材料になりそうです。

このニュースの背景

消費財の商品開発では、仕様や原価、品質、サプライヤー情報などを部門横断で扱う必要があります。
一方で、商品情報がExcelやメール、部門ごとのシステムに分散すると、AIが参照すべき正しい情報を特定しにくくなります。
調査では、AI活用が商品企画や需要予測などに広がる一方、自社の商品データをAIが参照している割合は4割弱にとどまりました。
将来のAIエージェント活用でも、データの分散や最新版・変更履歴の判断が不安要因となっており、導入後のデータ整備が焦点になっています。

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