CopilotやChatGPTを入れたのに、現場で使われない。製造業で起きている「本当の原因」

「とりあえず入れてみた」の、その後

2025年以降、製造業でもCopilot、ChatGPT、Geminiといった生成AIを社内に導入する会社が急に増えました。情報システム部門やDX推進室が主導し、全社員にアカウントを配り、説明会を開く。ここまでは多くの会社が同じ道をたどっています。

ところが半年ほど経つと、現場からこんな声が聞こえてきます。

• 「聞いても、うちの製品のことは答えられない」
•  「それらしい答えが返ってくるけれど、仕様が間違っている」
•  「結局、ベテランに聞いたほうが早い」

利用率は下がり、「AIは使えない」という空気が社内に広がる。推進担当者としては、ツールを変えるべきか、研修を増やすべきか、判断に迷うところです。

私たちは製造業のお客様のAI活用相談を受けるなかで、この状態を何度も見てきました。そして、原因はほぼ毎回同じところにありました。AIの性能でも、社員のリテラシーでもありません。AIに渡している情報の側に原因があります。

AIは「渡された情報」の範囲でしか答えられない

生成AIは、世の中の一般的な知識については驚くほど賢く答えます。しかし、御社の製品の型番ごとの仕様や、特定のお客様向けの納入条件、見積のときにベテランが頭の中で使っている判断基準は、世の中のどこにも書かれていません。

だから社内で使うときは、自社の資料をAIに参照させる仕組み（一般にRAGと呼ばれます）を組み合わせることになります。ここで問題が起きます。

AIが参照する資料が、AIにとって「読める状態」になっていないのです。

人間は、カタログのレイアウトや文脈から意味を補って読めます。しかしAIは、資料の中に書かれている文字情報だけを手がかりにします。情報が散らばっていたり、矛盾していたり、そもそも文字として存在していなかったりすると、AIは正しく答えられません。あるいは、もっと厄介なことに、自信ありげに間違った答えを返します。

製造業で起きている、3つの典型パターン

相談を受けるなかで繰り返し出てくるのは、次の3つです。

パターン1：「正」のデータがどれか分からない

総合カタログ、Webサイト、営業が持っているExcel、設計部門の図面台帳。同じ製品の仕様が、複数の場所に別々に存在しています。しかも、カタログは2年前の改訂版、Webは先月更新、Excelは担当者が独自に手直し、という具合に、微妙に食い違っている。

人間なら「Webが一番新しいはず」と判断できますが、AIにはその判断ができません。古いカタログの数値を拾って答えてしまい、「AIは間違える」という評価につながります。

パターン2：判断基準が、人の頭の中にしかない

「この型番とこの型番は組み合わせられない」「この条件のときは標準品ではなく特注で見積る」「このお客様には必ずこの注記を入れる」。こうした判断のルールは、ベテランの頭の中にはあっても、文書にはなっていないことがほとんどです。

AIに「A-200とB-310は一緒に使えますか」と聞いても、その組み合わせ条件がどこにも書かれていなければ、答えようがありません。業務の中で本当に困る質問ほど、AIは答えられないという状態になります。

パターン3：情報が「文字」になっていない

意外と多いのがこれです。カタログは印刷用のPDFで、仕様表は画像として埋め込まれている。図面は画像データ。手順書はスキャンした紙。人間の目には文字に見えますが、AIにとっては「絵」であって、中に何が書かれているかを読み取れません。

この場合、どれだけ高性能なAIを入れても、情報が届いていないので答えられないのは当然です。

「使われない」は、整える順番を間違えたサイン

3つのパターンに共通しているのは、AIを入れる前に、AIに渡す情報を整える工程が抜けていたということです。

これは誰かのミスというより、構造的な問題です。生成AIは「入れればすぐ使える」という印象で広まったため、情報を整える工程の必要性が見えにくかったのです。

私たちはこの「AIに渡せる情報が整っている状態」を、AI Readyと呼んでいます。AIの賢さは、AIそのものではなく、この情報資産の質で決まります。だからAI活用で成果を出す順番は、ツール選定ではなく、情報資産を整えることから始まります。

まず、自社の状態を確かめる

では、自社はどのパターンに当てはまるのか。どこから整えればいいのか。

それを確かめるために、私たちは「AI活用セルフチェックシート」をご用意しました。製品情報・業務知識・経営への説明の3つの領域、15の質問に答えると、自社の情報資産がAIで使える状態かを、自分たちで採点できます。約10分で終わります。

「AIを入れたのに使われない」という状態にある会社は、たいてい特定の領域の点数が低く出ます。その領域が、整えるべき最初の場所です。

さらに正確に知りたい場合は、御社の実際の資料をお預かりして、AIが使える状態かを実測する「AI Ready実測診断」も無料でご用意しています。チェックシートで見当をつけてから、必要に応じてご検討ください。

→ AI活用セルフチェックシート（無料）のダウンロードはこちら

【無料15問】自社の情報資産はAIで使える状態？「AI活用セルフチェックシート」

資料内容／ポイント

• 製品情報が複雑なBtoB製造業のAI推進・DX担当者の方
• AIを導入したが誤答が多く、原因が分からずに困っている方
• ベテランの業務判断基準が属人化しており、どうAIに学習させるべきか悩んでいる方