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A.2025年の地政学リスクを意識したAI・DX戦略策定企業割合は32.3%。
経済産業省が公表した2025年のデータによると、地政学リスク等を経営課題として意識しAI・DX戦略を策定している企業の割合は32.3%です。この数値は、企業の経営戦略における地政学リスクと技術導入の関連性を示しています。
出典: 経済産業省『2026年版ものづくり白書 概要』2026年5月公表
地政学リスクを意識したAI・DX戦略策定企業割合
32.3%
地政学リスク等を経営課題として意識しAI・DX戦略を策定している企業の割合
第4章 製造現場のデータをデータ基盤として整備し、AIを掛け合わせた社会実装とデータ蓄積が今後の勝ち筋 ●地政学リスクやサプライチェーン・コスト、サイバーセキュリティリスク等の経営課題への意識が高い経営者は、経営課題の解決や企業の経営改革にAI・デジタル技術を積極的に活用。 ●他方で、AI・デジタル技術の活用にあたっては、知識・ノウハウや人材確保の難しさが課題。活用促進には、環境整備が不可欠。 ●我が国の製造現場の加工・稼働データ等を収集し、AIモデルを実装した製造プラットフォームの開発を支援する「製造AX拠点」を整備。 図1:自社の経営課題への意識が高いほどAI・デジタル技術を積極的に活用 AI・DX戦略を策定している割合 地政学的リスクやパンデミックの増加(32.3/10.6) サプライチェーンコスト上昇要因の増加(21.7/9.4) 脱炭素・脱プラ等の環境意識の高まりと規制強化(25.8/10.1) 不正・不祥事に伴う危機管理への注目(29.9/11.4) デジタル技術の進展に伴う情報漏洩リスクの高まりと規制強化(23.4/9.7) 0 10 20 30 40 (%) 経営課題として意識している(n=221~641) していない(n=1,215~1,635) 図2:AI・デジタル技術活用にあたっての課題は知識やノウハウ、人材の確保 知識やノウハウの取得 57.2 導入に必要な人材の確保 47.9 データ連携・AI導入の効果やメリットが不明確 28.9 データ連携・AI導入の費用や投資負担が大きい 27.4 既存システムや業務との連携が難しい 26.0 データ連携・AI活用のためのデータ不足 21.4 自社データの品質や整備が不十分 20.8 セキュリティやプライバシーに対する懸念 18.6 継続的な運用・保守体制の構築が難しい 14.5 社内の理解や合意形成が難しい 10.6 n=1,338 0 10 20 30 40 50 60 70 (%) 図3:製造AX拠点構想 ●経産省では、製造現場のデータベース整備と、AIモデルを実装した「製造プラットフォーム」の開発を支援する「製造AX拠点」の立ち上げの検討を推進。 ●製造AX拠点は、製造現場の加工・稼働データ等から成る製造データベースを整備し、担い手企業がそのデータベース等を活用して製造プラットフォームを開発することを支援。 製造AX拠点(バーチャルな拠点) 協力企業の加工・稼働データ等 ①各工場の既存装置・施設に、センサー・システムを導入、データを収集し、データベースを構築 ②データに基づくフィードバック 担い手企業(製造プラットフォームの候補) ②データ・計算資源等にアクセスしてAIモデルを実装した製造プラットフォームを開発 協力企業(生産データの生成・取得) クラウド計算資源等 国産製造PFを広く展開 資料:(図1・図2)三菱UFJリサーチ&コンサルティング(株)「令和7年度産業関係調査等事業(我がものづくり産業の課題と対応の方向性に関する調査)報告書」(2026年3月)から経済産業省作成、(図3)経済産業省作成 3