「最も切迫した課題は市場側にある」
IDC中国の杜艳泽は、「中短期内，'AI+制造'产业升级面临的最核心、最迫切的挑战，仍然主要来自'市场侧'而非'技术侧'」と述べています（经济参考报／新华网、2026年3月9日）。中短期で見ると、AI+製造の高度化で最も核心的で切迫した課題は、技術側ではなく市場側にある、という趣旨です。
この発言を裏づけるのが、中国信通院の2025年調査です。AIを使う中小企業（サンプル6,000超）のうち、全業務プロセスにAIを組み込んでいる企業は4%にとどまりました（南方财经、2026年7月15日）。
「使っている」企業は多いが、「業務に組み込んだ」企業は少ない。供給側には6,600社超のAI企業がいる。この3つの数字は、定義も対象も違うため直接比較はできませんが、供給が先行し、需要側の組込みが追いついていない構図を示しています。
供給側は厚い：政策・資金・ベンダー
供給側の厚さは、他の記事で扱った数字からも分かります。2026年1月の「"人工智能+制造"专项行动实施意见」は、2027年までに3〜5個の通用大模型の製造業への深度応用や、高品質データセット100個を目標にしました。8銀行は「AI+制造」向けに4,000億元の与信枠を設けています（上海证券报、2025年7月29日）。モデル提供者も増え、信通院のデータではAI産業のモデル層が2025年に189%伸びました。
需要側の壁は何でできているか
市場側の課題の中身について、杜艳泽の発言そのものは詳しく分解していません。ここからは、中国の公開情報と、日本の工場で見られる課題を重ねて整理します（分類は本記事による）。
| 壁 | 中国の公開情報 | 日本の工場での現れ方 |
|---|---|---|
| データが整っていない | 当局者が「投資の50〜60%はデータ工学」と発言（新华网、2025年9月） | PoCは手作業のデータで成功、本番化で収集の仕組みがない |
| 効果が測れない | 政策が「效果付费」（成果報酬型）を支持（C114、2026年1月） | 効果のKPIが決まらず、継続投資の判断ができない |
| 人と組織 | 実施意見が企業の首席データ官制度を推進 | AIの出力を誰が使い、誰が責任を持つか決まっていない |
| 支払い能力 | 地方政府が算力券・模型券で中小企業を支援 | 中小企業はAIの継続費用を負担しにくい |
中国の政策が、データセットの国家整備、成果報酬型の課金、首席データ官、バウチャーといった需要側の手当てを並べているのは、壁がこの4つにあると当局も見ているからだと読めます（推測）。
日本の工場への示唆：壁は同じ場所にある
日本でも、製造業のAIがPoCで止まる理由として、データ整備・効果測定・推進体制の不足がよく挙げられます（PoCで止まる製造業AIを本番に載せる6つの条件を参照）。中国は政策と資金で供給側を大きく押し上げましたが、それでも需要側の組込みは4%にとどまっています。供給を増やすだけでは壁を越えられないことを、中国のデータは示しています。
中小企業ほど壁は高い
信通院の4%は中小企業の調査です。大企業では、美的や海尔のように自社でAIプラットフォームを作り、数十のエージェントを工場に展開する例が出ています。一方、中小企業は、データの整備、AI人材、継続費用のいずれも不足しがちです。
中国で中小企業向けに出てきている解決策は、年額制のAIツールや成果報酬型の課金、政府のバウチャーです。中小企業がゼロからAIを作るのではなく、業務に合わせたツールを安く使う方向で、日本の中小製造業にとっても参考になる形です。事例は中国の中小製造業とAIエージェントで扱っています。
よくある質問
「市場側」とは具体的に何を指しますか
発言の原文は「市场侧」と「技术侧」を対比したもので、詳細な分解は示されていません。本記事では、需要側の企業がAIを受け入れて業務に組み込む能力（データ、効果測定、組織、資金）を指すものとして整理しています。
4%は大企業も含めた数字ですか
信通院の調査はAIを使う中小企業を対象にしたものです。大企業を含む全体の組込み率としては使えません。
この記事に出てくる用語
中国の「AI+製造」を追う
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この記事を書いた人
DELMIA Apriso を中核とした MES / 製造DX の導入・運用・人材育成と、製造業向けAIの調査・開発・教育を手がけるITコンサルティング企業。ISO 9001:2015 / ISO 27001:2022 認証取得。 日本・中国・米国で製造業のMES・データ基盤・AI導入を手がけた実務者が、欧米・中国の一次情報にあたって書いています。
