【製造業 調達・購買部門におけるAI活用に関する実態調査】意思決定の5割以上が、いまだに「経験や勘」に依存している実態

AIへの期待は「戦略業務へのシフト」も、実態は契約書レビュー等の汎用業務に留まる



製造業向け調達データプラットフォーム「UPCYCLE」を提供するA1A株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：松原脩平、以下「A1A」）は、製造業の調達購買業務に従事する104名を対象に、「製造業 調達・購買部門におけるAI活用に関する実態調査」を実施しました。
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調査サマリー
1. 意思決定の5割以上が「経験や勘」に依存。根拠となる「データの未整備」が最大の壁
2. AI活用の実態は「契約書レビュー」等の汎用業務が中心。「コストに関わる実務」への活用は限定的
3. AI活用の障壁は「人材不足」と「費用対効果」に並び、「データの整備状況」が上位に

調査結果詳細

1. 意思決定の5割以上が「経験や勘」に依存。データドリブンな調達購買活動への転換が急務

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見積査定や価格目標設定といった調達購買における重要な意思決定において、データに基づいた判断を行っている頻度を調査したところ、過半数の回答者が「5割以下」と回答しました。
続けて、調達購買業務での課題について調査したところ、業務のボトルネックとして「価格交渉の根拠データ不足（53件）」や「過去の見積データの散在（52件）」を挙げる声が非常に多く、いまだに個人の経験に頼らざるを得ないアナログな実態が浮き彫りとなりました。

2. AI活用への期待と実態に乖離。「戦略業務」への活用は2割に留まる

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AI活用に期待する効果として、「業務効率化（31.2%）」に次いで「戦略業務へのシフト（20.6%）」や「意思決定の高度化（16.6%）」など、調達購買活動の質的向上を求める声が上がっています。
一方で、すでにAIを導入・試験中の人を対象に調査したところ、実際の活用領域は「契約書・文書の自動レビュー・要約（50.0%）」が最多。期待値の高い「調達価格の予測やサプライヤー選定（25.0%）」への活用は進んでおらず、汎用業務の効率化に留まっているのが現状です。

3. AI活用の障壁は「人材不足」と「費用対効果」に並び、「データの整備状況」が上位に

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AI活用を阻む要因として、「AI人材の不足（17.5%）」「費用対効果が不透明（17.5%）」と同率で「データの整備状況が不十分（17.1%）」が挙がりました。 どれだけAI技術が進歩しても、その解析対象となる「調達・購買実績データ（見積情報、図面、ナレッジなど）」がデジタル化・構造化されていないことが、DXを阻む大きな障壁となっています。
総括
今回の調査により、多くの調達・購買組織が「データに基づいた意思決定」を理想としながらも、実際には「経験や勘」から脱却できていない現状が明らかになりました。 戦略的なAI活用を実現するためには、まずはバラバラに管理されている見積や図面の情報を、日々の実務の中で自然に蓄積・整理できる「データ基盤」の構築が、最短かつ最優先のステップであると言えます。
調査概要
調査企画：A1A株式会社
調査対象：製造業 調達・購買担当者（A1Aメールマガジン購読者）
調査方法：Web上でのアンケート調査
調査期間：2025年11月21日～2026年1月19日
有効回答数：104件
調査結果詳細
本調査の結果をまとめたレポートの全文は、こちらよりダウンロードいただけます。
製造業向け調達データプラットフォーム「UPCYCLE」について
https://up-cycle.jp/
「UPCYCLE」は、調達・購買活動における低付加価値な業務を自動化し、散在するデータを活用可能な状態で蓄積する調達データプラットフォームです。 日々の業務フローの中で見積書、図面、コミュニケーション履歴を自然に構造化データとして集約し、AIが類似部品の検索や原価低減余地のサジェストを行います。 これにより、経験や勘に頼らないデータドリブンな意思決定を可能にし、調達組織の戦略業務へのシフトを支援します。
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会社名：A1A株式会社
代表者：代表取締役社長　松原脩平
所在地：東京都千代田区神田三崎町2-6-7
設立：2018年6月
事業内容：製造業購買部門向け業務支援ツールの提供
URL：https://a1a.co.jp/

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