ものづくり白書2026を中小企業向けに解説 DXとAI活用の5論点

生産管理

公開日：2026年06月02日

最終更新日：2026年06月02日

経済産業省などが毎年取りまとめる製造業の年次報告「ものづくり白書2026」が、2026年5月27日に公開されました。中小製造業のDX・人材・技術動向が最新データで整理されています。

この記事では、中小製造業が押さえるべきDX・データ活用・AI・技能継承・経済安保の5つの示唆を整理し、動き出すための第一歩を解説します。

ものづくり白書2026の概要

ものづくり白書とは、ものづくり基盤技術振興基本法（平成11年法律第2号）に基づき、政府が国会に提出する年次報告です。経済産業省・厚生労働省・文部科学省の3省が共同で取りまとめており、製造業の動向・人材・研究開発の最新状況を網羅しています。

2026年版は、2026年5月29日に第221回国会（通常会）に提出されました。

→ 【経済産業省HP】2026年版ものづくり白書（ものづくり基盤技術振興基本法第8条に基づく年次報告）

2026年版の特徴と2025年版との違い

2026年版は、米国の関税措置や地政学リスク、サプライチェーン途絶リスクといった対外環境の急激な変化を強く意識した構成になっています。2025年版が扱った論点に加えて、以下の3点が新たに強調されました。

対外環境の不確実性に対応する経営姿勢
革新的なAI・デジタル技術を活用した製造業の多角化
経済安全保障の取組体制と中小企業の遅れ

中小製造業の視点では、社会情勢変化の影響度・デジタル戦略の策定状況・経済安全保障への取組実態が、より細かい企業規模別データで示されている点に注目できます。

中小製造業が押さえるべき4つの章

中小製造業が短時間で要点を掴みたい場合は、以下の章に絞って読むのが効率的です。

第1部第1章 製造業の現状と社会情勢変化の影響度（企業規模別）
第1部第2章 就業動向と人材確保・育成
第1部第4章 我が国製造業の競争力強化に向けた視点（DX・データ活用・経済安保）
第2部各章 政府の支援施策とガイドライン

本記事ではこの4章から、中小製造業が押さえるべき5つの示唆を抽出して解説します。

中小製造業が直面する2026年の現実

白書は、製造業が国内総生産（GDP）の約2割を担う我が国経済の中心的な産業でありながら、対外環境の急変と国内構造変化の両面で対応を迫られていることを示しています。

企業規模を問わず直面する「原材料高騰」と「人材不足」

事業に影響を及ぼす社会情勢の変化について見ると、ほとんどの項目で大企業が「影響を受けた」と回答する割合が高くなっています。

しかし、「原材料価格（資源価格・部素材価格）の高騰」や「人材・労働力不足」、「エネルギー価格の高騰」については、大企業と中小企業で影響を受けた割合に有意な差はありません。企業規模にかかわらず、事業に深刻な影響を及ぼした課題となっています。

こうした課題に対応するため、直近3年間で約8割の事業者が「価格転嫁」を実施し、約7割の事業者が「賃上げ（従業員への還元）」を実施するなど、コスト上昇への対応や人材確保に向けた行動が広く取られています。

若手就業者は横ばい、高齢就業者は減少傾向へ

ものづくり白書の分析によると、製造業の34歳以下の若年就業者数は2002年頃まで減少したものの、それ以降はほぼ横ばいで推移しており、2024年時点では259万人となっています。

一方で、65歳以上の高齢就業者数は2019年頃（94万人）まで増加傾向で推移していましたが、それ以降は緩やかに減少しており、2025年には85万人となりました。全産業における高齢就業者の割合が上昇を続ける中、製造業の高齢者割合は緩やかな低下傾向を示しています。

有形・無形双方への設備投資が収益力向上の鍵に

このような状況下においても、製造業の設備投資は新型コロナウイルスの影響を受けた時期を除き、増加基調にあります。その結果、設備の過不足感はおおむね均衡状態を保っています。

設備投資の内容を見ると、まずは「設備の代替（入替え・交換・更新等）」や「既存設備の維持・補修」といったベースとなる有形固定資産の維持・更新が最優先されています。さらに、収益力の高い企業群ほど、「省力化・省人化」といった労働生産性向上に資する投資を積極的に行うとともに、ソフトウェア等を含む「無形固定資産」への投資も併せて行っている傾向がデータから明確に示されています。

示唆1：デジタル戦略を持つ中小企業はわずか18%

ものづくり白書では、大企業と中小企業のデジタル技術活用戦略の進み具合の違いが明確化されています。この戦略有無の違いが、課題認識やデータ活用などにも影響しています。

大企業との約37ポイント差が生む変化

デジタル技術活用戦略を「既に策定している」または「現在策定中」と回答した割合は以下のとおりです。

企業規模	既に策定	現在策定中	合計
大企業（n=126）	35.7%	19.8%	55.5%
中小企業（n=2,893）	7.2%	11.0%	18.2%

その差は約37ポイント。さらに「策定しておらず、予定もない」と回答した中小企業は55.0%と半数を超えています。

戦略の有無は、後述する経営課題の認識度・データ活用・AI導入・人材確保のすべてに連鎖していきます。

戦略を持つ企業ほど経営課題が見える理由

白書はデジタル技術活用戦略の策定状況別に、自社の経営課題の認識状況を分析しています。戦略の策定が進んでいる企業ほど、経営課題を明確に把握している傾向があります。

例えば以下の質問項目において、策定状況によって課題の認識率が大きく異なる結果が出ました。

「労働人口の減少」を経営課題と認識：策定済 77.5% ⇔ 未策定 65.1%
「働き方改革への注目と規制強化」を認識：策定済 60.1% ⇔ 未策定 42.2%
「サプライチェーンコスト上昇」を認識：策定済 54.9% ⇔ 未策定 31.3%

戦略を策定する過程で、自社が直面する変化を構造的に整理することが、課題発見そのものを促していると考えられます。一方で、デジタル技術活用戦略を「策定しておらず、予定もない」と回答した企業は、自社の経営課題について「特になし」と回答する割合が最も高く（17.8%）なっています。

このような状況から、戦略を持たない企業ほど自社の課題は曖昧なまま、対外環境の変化に振り回されやすくなる構図が見えてきます。

経営層・IT部門任せからの転換

DX戦略の主導部門にも、企業規模で大きな違いがあります。中小企業では、経営トップが推進する傾向にあります。

大企業：デジタル技術活用戦略を主導する部門は、IT・システム部門が78.6%
中小企業：CEO・社長の主導が53.5%、CIOの主導が17.3%（経営層が主導）

また、「想定通りの成果は得られた」と回答した割合が最も高いのは、「社内横断組織／経営企画部門」が主導した場合（31.7%）でした。社内での共有・理解を図る上では現場主導が有効に働く一方、戦略を成果に結び付けるためには、社内横断体制による主導が必要と言えます。

示唆2：データを取得しても連携・AI活用に届かない壁

製造業のデータ取得は進みつつあるものの、データの効率的な活用や部門間連携には大きな壁が残されています。

部門間データ連携は3割前後にとどまる現状

製造業におけるデータの取得・活用状況を見ると、何らかの目的でデータを取得している事業者は66.0%、活用している事業者は51.4%、効果が得られた事業者は43.9%となっています。

しかし、データを取得・活用している事業者のうち、データ連携を「特定のチェーン（部門間）内のみ」で行っている割合は3割前後にとどまっています。

サービスチェーン内のみのデータ連携：31.0%
プロダクションチェーン内のみ：30.5%
サプライチェーン内のみ：28.2%
エンジニアリングチェーン内のみ：25.4%

自社内におけるチェーン間の連携についても、各組み合わせで1割強〜2割弱（11.4%〜17.7%）であり、全てのチェーン間で連携を行っている企業は5%弱にとどまります。さらに企業・業界横断的なデータ連携を実施している割合は3.2%にすぎません。

データは取得・活用されているものの、工程や部門を超えた連携が十分に進まず、点で止まっているというのが多くの製造業の実態です。

AI活用はデータ連携した事業者の1割未満

データ連携が進んでも、AI活用まで到達している事業者はごく少数派です。

サービスチェーン内データ連携でAIを活用：8.1%
プロダクションチェーン内データ連携でAIを活用：6.2%
サプライチェーン内データ連携でAIを活用：5.0%

データ連携にAIを活用していない事業者は71.8%にのぼり、「データはあるが意思決定に活かしきれていない」状態が浮き彫りになりました。

示唆3：ベテラン技能の形式知化の難しさに直面

人材不足・若手減少と並行して、ベテランが持つ技術・技能の継承も大きな課題です。

形式知化が進まない3つの理由

ものづくり白書の調査では、データ取得・活用を進めるうえでの課題として、ベテラン技術・技能の形式知化に関する項目が上位に並びました。

ベテランの知識や経験等の形式知化が難しい：68.6%
形式知化の方法やツールがわからない、活用できていない（動画記録・作業ログ・AI解析等）：28.6%
形式知化のための時間や経営資源が不足している：28.1%
形式知化した情報の更新やメンテナンスが難しい：17.8%

つまり、やりたい意思はあるが、方法・時間・継続運用のすべてに壁があるのが現実です。

示唆4：経済安全保障の取組体制がない中小製造業は約4割

2026年版で最も強調された新テーマが、経済安全保障です。米国関税措置・地政学リスク・特定国への素材依存といった対外環境変化が、製造業の経営に直結する論点として浮上しました。

取り組まない理由のトップ：経営に必要性を感じない

経済安全保障について「特に体制を設けず、必要に応じて対応」と回答した割合は、企業規模別に大きく異なります。

大企業：22.5%
中小企業：39.1%

中小製造業のおよそ10社に4社が、体制を設けていない状態です。さらに、製造事業者全体として「経済安保の取組を行っていない」と回答した理由には、次の傾向がはっきり出ています。

自社の経営において必要性を感じない：46.2%
何をすべきかわからない：36.6%
社内で話題に上がっていない：20.5%
対応できる人材の不足：28.0%
費用対効果がわからない：19.7%

「必要性を感じない」が約半数を占める一方、白書は足元のサプライチェーンが特定国（中国・ベトナム等）に強く依存している実態を示しています。中国やベトナム等に依存するレアアースやガリウム、中東に依存するナフサなどの調達構造が崩れた場合、影響は中小製造業にも直接波及します。

示唆5：収益力の高い企業は「無形固定資産」にも投資

政府は「2027年度までに国内投資115兆円」という官民目標を掲げており、これまで以上の投資拡大が求められています。実際の製造業の設備投資動向を示す指標の一つ「設備用機械の受注額」をみても、2025年は約5.3兆円（535.1百億円）となり、前年から増加しています。

企業の設備投資の内容は、直近・今後ともに「設備の代替（入替え・交換・更新等）」と「既存設備の維持・補修」がトップを占めています。固定資産への投資全体において、ソフトウェアなどの「無形固定資産」への投資額は全体の1割弱にとどまっています。しかし、有形固定資産よりも高い増加率を示しており、その比重は徐々に高まりつつあります。

ここで注目すべきは企業の収益力との関係です。収益力の低い企業群は「設備投資実績なし」の割合が高いのに対し、収益力の高い企業群は有形固定資産だけでなく無形固定資産への投資も含む「有形・無形双方への設備投資」を積極的に行っています。データ活用やDXを進める上では、この無形固定資産への投資が不可欠となります。

収益力の高い企業は「省力化・省人化」や「増産・販売力強化」にも投資

収益力の低い企業では、「旧来型の基幹システムの更新」のための設備投資にまで手が届いていない状況も、データから浮き彫りになっています。一方で、収益力の高い企業は「省力化・省人化」や「増産・販売力強化」など、労働生産性の向上や業務拡大につながる投資を積極的に行っています。

投資が進んでいない企業にとっては、まず足元の老朽化した設備の維持・更新を行いつつも、基幹システムの刷新や省力化投資へと段階的に引き上げていく必要性が示唆されています。これは、中小中堅製造業が収益を上げていく上でも必要になってくる動きと言えます。

中小製造業が白書を参考に、今からできること

ここまでの5つの示唆を、中小製造業が実際にできることに落とし込みます。

経営層主導の強みを社内横断体制で成果に変える

経営層がDXの方向性を打ち出すだけでなく、製造・営業・調達・経理を巻き込んだ社内横断プロジェクトとして実装する体制を組むことで、戦略の効果が現場まで届きやすくなります。

ものづくり白書では、戦略を「想定どおりの成果」につなげた割合が最も高いのは、社内横断組織・経営企画部門が主導したケース（31.7%）と示されています。中小製造業の強みは、社長などの経営層がDXを主導することでスピーディに意思決定できる点にあるので、現場も巻き込むことで成果ある改善に繋がりやすくなります。

段階的にデータ一元管理の基盤を作る

製造業がデータを集めるだけでなく、活用するためには、将来的にはデータの一元管理が不可欠です。しかし、あらゆる業務を一度にシステム化する必要はありません。まだ各業務をシステム化している段階の企業は、データを揃えるための土台作りから始めます。例えば、以下のような取り組みが挙げられます。

エクセルや紙台帳などの属人的な管理から脱却する
受注・生産・在庫を1つの基盤に集約する
部門別で分断された情報を1つのデータベースに集約する

また、生産管理システムなどのソフトウェア導入をする際は、最初から全社展開ではなく、最初は最小ラインから始めることをおすすめします。中小製造業にとっては、導入コスト・リスクともにミニマムに抑えられるうえに、生産現場の負荷も最小限に抑えられるからです。例えば、まずは1部門・1製品ラインなどからスタートし、半年〜1年で運用を安定させてから他部門や他生産へ広げていけると、システム化に失敗しづらくなります。

特にAI活用においては、自社データが多く蓄積されていることが前提となるため、まずは自社データを溜めていく仕組みが必要です。

ベテラン技能を見える化・仕組み化する

ものづくり白書にて、多くの企業がベテランの知識や経験等の形式知化に難しさを感じている状況が示唆されていました。技能を形式知化するためにも、生産データの収集が不可欠です。具体的には、以下手順で技能の見える化・仕組み化を進めていくことになります。

作業ログ・検査結果・段取り時間を電子化して蓄積する（見える化の土台作り）
ベテランの判断基準を観察可能なデータ項目に分解する（見える化）
AIや統計分析でベテランの判断パターンを近似する（仕組み化）

「あの人がいないと判断が止まる」という課題感が大きい工程から、見える化と仕組み化を少しずつ進める形が現実的です。見える化のための土台として、データ蓄積する環境が整っていないのであれば、工程管理システムなどで各工程の進捗・段取り・検査結果をデータとして残す等の対策から始めることをおすすめします。

サプライチェーン強靭化の最低限の対策を実施すべきこと

経済安全保障の取り組みに未着手の企業でも、次の3点は最低限の備えとして取り組める範囲です。

部素材・部品の調達先を多元化し、特定国依存を可視化する
サプライヤー情報・契約条件・在庫水準を社内で一元管理する
サイバーセキュリティの基本対策（ログ管理・ID管理）を整備する

2026年のものづくり白書では、製造事業者が既に実施している経済安全保障の取組として、「情報管理体制やサイバーセキュリティの強化」が30.7%と前年（24.8%）から増え、「社内研修の開催」も12.8%と微増していることが報告されています。中小製造業においても、まずはこうした身近な社内体制の整備や意識付けから第一歩を踏み出せる余地があると考えられます。

基幹システムの刷新を無形固定資産投資の柱に据える

中小製造業が次の収益曲線を描くためには、有形設備の維持・更新に加えて、無形固定資産への投資も必要です。特に、基幹システムが老朽化している企業は、基幹システムの刷新を投資計画の柱に据えていく必要があります。

投資の順序としては、次の3段階が現実的です。

第1段階：老朽化した有形設備の維持・更新で生産能力を確保する
第2段階：基幹システム（生産管理・在庫管理・工程管理・原価管理）を刷新してデータ基盤を整える
第3段階：データ基盤の上で省力化・省人化と販売力強化に投資する

基幹システムの刷新は大きなプロジェクトとなるため、コストや工数が膨大になりがちです。現場の負荷が高いとシステムの定着率も低くなりやすいため、いかに少ない負荷でシステムを刷新するかが重要です。

製造業向け基幹システムSmartFができる支援

製造業向けクラウド型基幹システムSmartFは、ものづくり白書を参考に中小企業が打つべき手に対し、以下の支援が可能です。

現場の「生産データ」・原価や売上に関する「営業データ」を1つのシステムで一元管理
1機能から導入・段階的な機能追加により、自社のペースで一元管理を目指せる
既存システムとの併用・SmartFでの一元管理どちらにも対応

SmartFは、在庫管理・工程管理・原価管理といった生産情報から、販売など営業データまで、一元管理できるシステムです。しかし、すべての機能を一度に導入する必要はなく、機能単位での導入や後からの機能追加が柔軟に可能です。小さく導入することで導入の負担を減らせることから、多くの製造業に選ばれています。

SmartFの受注後ヒアリング（n=171）でも、選定理由のトップに「スモールスタート・価格面」（約36%）、次いで「充実機能・拡張性」（約34%）が挙げられています。

生産管理システムの導入事例

中小製造業がDX・データ活用・技能継承を進めた事例は、業種・規模を問わず共通する論点を含んでいます。

生産・営業の情報一元管理で年間1000時間の工数削減を実現した事例

ある金属加工会社では、受注・生産の情報は各営業担当の個別エクセル管理、製造記録は簡易システムでの管理と、別々で管理をしていました。

そこでSmartFをスモールスタート導入し、受注から出荷の情報を一元管理を実現しました。営業部門・生産部門が同じデータベースで情報を管理できるようになったことで、年間1000時間以上の工数削減となりました。

事例詳細はこちら：受注〜出荷の一元管理で年間1000時間以上の工数削減！段階的なシステム拡張でデータドリブンな企業を目指す

上記企業は、さらに原価管理の実現や他部門への展開も検討されています。段階的に導入することで、現場負担を抑えてデータ一元化を目指していけます。

経営・現場双方がシステム化を推進し1人あたり売上を1.4倍にした事例

自動車業界向けの工業用スポンジやテープ製品を製造する企業では、在庫管理や工程管理において紙・エクセルを使っており、業務も属人化している課題がありました。

そこで、経営者が率先した改革を進め、現場責任者を立てたうえでSmartFの導入プロジェクトを進めました。その結果、在庫・工程・発注管理において工数削減や誤出荷・出荷遅延ゼロなどの効果を出し、1人あたりの売上が1.4倍に成長しました。

事例詳細はこちら：1人あたり売上1.4倍！脱アナログ・脱属人化で棚卸工数は1/10に圧縮、欠品や出荷遅れはゼロに

在庫管理機能だけで年間3000時間以上の工数削減をしさらに機能拡張を続ける事例

プラスチックやガラスの表面処理・塗装を行うメーカーでは、SmartFの在庫管理機能から導入し、徐々に機能追加をしていくことで「自社のペースで生産管理システムを作り上げていく」というプロジェクトを進めています。

在庫管理機能の導入だけでも、ハンディ端末を活用したバーコード管理等で年間3000時間もの工数削減に成功しています。次は受注管理・工程管理のシステム化に挑戦し、最終的には原価管理まで行うことで、原材料の価格変動などの変化に対応していきたいと考えられています。

事例詳細はこちら：紙・エクセル管理をやめて年間3000時間以上の工数削減！先入先出・期限管理の精緻化で品質管理体制の強化まで実現

▼ 製造業向け基幹システムSmartFの詳細を見る

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生産管理システムをそれぞれの特徴や初期費用相場などで比較したい場合は、「生産管理システムランキング」も是非ご覧ください。生産管理システムは、自社の製品・生産方式・企業規模などに適したものを導入しないと、得られるメリットが限定されてしまいます。事前適合性チェックや生産管理システムを選ぶ前に押さえておきたいポイントも解説していますので、製品選びの参考にしてみてください。