羅克韋爾自動化發布報告指出，日本製造業對導入人工智慧技術抱持高度熱情且投資積極，但多數專案仍停留在概念驗證階段，未能擴展至全公司範圍並創造實際效益，主要挑戰在於缺乏標準化與決策速度。
根據昨（29）日發布的《2026年智慧製造報告書》指出，日本製造業對「智慧製造」與人工智慧（AI）技術的期待與投資意願高居全球前列。然而，這些努力多數僅止於概念驗證（PoC）階段，未能轉化為全公司範圍的部署與實際價值創造，成為當前主要挑戰。這份報告是由羅克韋爾自動化（Rockwell Automation）發布。
AI投資高報酬卻難以規模化
報告數據顯示，日本企業對生成式AI技術與因果推論AI技術的投資率高達 70%，超越全球平均的 55%。同時，有 41% 的日本企業透過AI技術實現了高投資報酬率（ROI），也優於全球平均的 32%。儘管投資積極且初期效益良好，但日本製造業在實際應用層面卻相對落後。僅有 26% 的企業將AI技術或機器學習應用於業務改善，低於全球平均的 34%；在數據運用方面，也僅有 31% 的數據被有效利用，同樣低於全球平均的 43%。
羅克韋爾自動化日本法人代表取締役社長矢田智巳（Tomomi Yada）指出，日本製造業雖然對智慧製造與AI技術充滿期望和投資熱情，但多數計畫仍停留在概念驗證，難以邁向全面推廣與價值創造。
製造執行系統與資安防護的挑戰
報告也揭露，日本製造業在導入製造執行系統（MES）方面的比例高達 84%。然而，僅有 33% 的企業成功實現了製造執行系統的標準化與整合，明顯低於全球平均的 51%。標準化被認為是AI技術在製造業中發揮關鍵作用的基礎，尤其在工廠設備、控制方法及數據結構方面，然而這正是日本製造業進展最為緩慢的領域之一。
此外，隨著智慧化程度提升，資安防護也成為重要議題。日本製造業遭遇網路事件的經驗率為 43%，與全球平均的 46% 相去不遠。但面對資安威脅，僅有 7% 的日本企業對其防禦體系「非常有信心」，遠低於全球平均的 45%。矢田智巳強調，日本必須加快導入與決策的速度，尤其在工廠設備、控制方法和數據結構的標準化上，才能真正釋放AI的潛力。