この記事の監修者
株式会社ecbeing
五戸 建
ECサイト構築プラットフォーム「ecbeing」・BtoB専用ECサイト構築プラットフォーム「ecbeing BtoB」の製品開発責任者として、最先端のEC×AI活用の情報を発信。
ものづくり×AI×BtoB EC ～ 2026年の羅針盤 ～
サクッと理解！本記事の要点まとめ
なぜ今、製造業の受発注業務にAIやBtoB ECの導入が必要なのですか？
製造業では工場内のAI活用（品質検査や予知保全など）は急速に進んでいますが、受発注や顧客対応はFAX・電話・Excelのまま、という企業がまだ多いのが実情です。ベテラン担当者の退職による「対応力の喪失」や、買い手側のデジタル化が進む中での「取引先から選ばれにくくなるリスク」も顕在化しています。工場でどれだけ生産性を上げても、受注処理がボトルネックになっては投資効果を十分に発揮できません。いわば、高性能エンジンを積んだ車にブレーキをかけたまま走っているような状態を解消するために、受発注のデジタル化が急務になっています。
「AI搭載BtoB EC」とは、具体的にどのような仕組みですか？
BtoB ECとは、得意先ごとの契約条件・価格・発注履歴・在庫情報などを一元管理し、企業間の受発注をWeb上で完結させるシステムです。ここにAI機能が加わることで、自然な言葉での商品検索、商品説明文の自動生成、チャットボットによる24時間対応、購買データに基づくおすすめ提案などが可能になります。たとえるなら、製品知識が豊富なベテラン営業担当が24時間365日、すべての顧客に同時対応しているようなイメージです。
EC担当者やマーケティング担当者の日常業務では、どんな場面で役立ちますか？
たとえば、顧客から「あの部品の型番がわからない」と電話が入るたびにカタログを調べていた作業は、AI検索によって顧客自身がECサイト上で解決できるようになります。数千点の商品説明を手作業で作成・更新していた負担も、AIの自動生成機能で大幅に軽減されます。また、マニュアルや仕様書を登録しておけば、AIチャットボットが「この部品の耐熱温度は？」といった問い合わせに自動で回答してくれるため、定型的な対応に追われる時間を減らし、販促企画や顧客分析などの付加価値業務に集中できるようになります。
AI搭載BtoB ECを導入すると、どのような効果が期待できますか？
大きく分けて「業務効率化」と「売上向上」の両面で効果が見込めます。業務面では、FAX注文の手入力や型番確認の電話対応が減ることで、受注処理にかかる時間とミスを大幅に削減できます。売上面では、AIレコメンドによる関連部品の自動提案（クロスセル）や、商品情報のSEO最適化による新規顧客の流入強化が期待できます。導入企業の中には、業務効率化と売上増の相乗効果により6ヶ月で投資を回収したケースも報告されています。
通常のEC構築や、SEO・業務自動化ツールとは何が違うのですか？
通常のBtoB ECは「注文をWebで受け付ける」ことが主な目的ですが、AI搭載型はそこに「考える力」が加わる点が大きな違いです。SEO対策が「検索エンジンに見つけてもらう工夫」、業務自動化ツール（RPAなど）が「決まった手順の繰り返しを機械に任せること」であるのに対し、AI搭載BtoB ECは曖昧な検索語から最適な商品を提示したり、購買傾向から次に必要な部品を予測したりと、状況に応じた判断を伴う対応を自動化できます。いわば、単純な「自動販売機」と、お客様の好みを覚えて提案してくれる「コンシェルジュ」の違いと考えるとわかりやすいでしょう。
本ページでは生成AIで生成した画像を利用し、制作効率化を実践しています。
AIが製造業のあり方を変えつつあります。工場の生産性向上から品質管理、さらには顧客との接点まで――ものづくりのあらゆる工程がデジタルで進化し始めた今、2026年はその変化を自社の競争力に変えられるかどうかの分岐点と言えるかもしれません。
実際、MMD研究所とソフトクリエイトが2025年3月に実施した調査（製造業従事者2,500名対象）では、AIを本番導入済みの企業は21.4%にとどまるものの、導入企業の83.1%が課題解決の実感を持つなど、多くの企業がAI活用の手応えを感じ始めています。（出典：MMD研究所・ソフトクリエイト「製造業におけるAIの利用実態調査」2025年3月）
ただ、ここで一つ立ち止まって考えてみたいことがあります。御社のAI活用は、"工場の中"に偏っていないでしょうか。
ロボティクス、予知保全、AI外観検査――工場内のAI活用は確かに目覚ましい進化を遂げています。一方で、受発注業務や顧客対応といった「工場の外」のプロセスは、依然としてFAX・電話・Excelに頼っている企業も少なくありません。本記事では、製造業におけるAI活用の最前線を概観したうえで、次に取り組むべきテーマとして「BtoB EC × AI」の可能性をご紹介します。
1. 製造業のAI活用はここまで進んでいる
まず、現時点で製造業のAI活用がどこまで進んでいるかを整理してみましょう。
各種調査を見ると、AI導入が進んでいる領域には明確な偏りがあります。2025年7月時点での海外事例を集約した情報では、AI活用が最も進んでいるのは「生産計画・需要予測」（55.2%）、「品質検査・異常検知」（48.1%）、「設備保全・稼働率最適化」（41.0%）といった工場内の業務です（出典：Amiko Consulting「2025年7月最新：製造業におけるAI革新の現状と未来」※海外一次情報をもとにした集約記事）。
キャディ社が製造業従事者1,227名を対象に実施した調査でも、AI活用・導入が期待される領域の上位は「コスト最適化・業務効率化」（約30%）、「現場オペレーションの自動化・省人化」（26.6%）、「品質向上・不良削減」（23.0%）であり、受発注や顧客対応は上位に入っていません（出典：キャディ「製造業のAI活用の課題と展望」調査、2025年7月）。つまり、現時点のAI投資は工場寄りの領域に集中しているのが実態です。
それぞれの領域で、具体的にどのような成果が出ているか見ていきましょう。
製造プロセスの自動化
先進的な取り組みが次々と成果を上げています。横河電機は深層強化学習を用いたAIシステムで化学プラントの自律制御を実現し、35日間にわたって人手を介さず安定稼働を継続しました。熟練オペレーターの退職が迫る中、この技術は操業の持続性を担保する切り札として注目されています。(※1)
CNC加工の分野では、ARUM社のAIプログラミングシステム「ARUMCODE」が話題です。部品設計データをアップロードするだけで加工プログラムを自動生成でき、従来16時間かかっていたプログラミング作業をわずか15分に短縮した事例もあります。大手自動車メーカーから町工場まで約150社が利用しており、2025年末には国内700社への拡大が見込まれています。(※2)
品質管理
品質管理の領域でもAIの存在感は増しています。デンソー九州は熱交換器の製造工程の外観検査にAI画像認識を導入し、熟練検査員に匹敵する認識能力を持ち、微細な傷や異物も短時間で高精度な検出を実現しました。(※3)
食品分野ではキユーピーがカット野菜の異物検査にAI画像認識を活用し、従来の目視検査を自動化しています。(※4)
顧客対応
顧客対応にもAI導入の波は広がっています。製造業SMEの山一商店はAIチャットボットを導入し、24時間体制の自動応答を実現しました。(※5)
顧客がいつでも必要な情報を取得できる環境が整い、顧客満足度の向上と対応コストの低減を両立させています。TOTOも製品仕様や修理手順に関する複雑な問い合わせに対応するAIチャットボットシステムを構築し、コールセンターの負荷軽減に取り組んでいます。(※6)
こうした事例が示すとおり、工場内のAI活用はすでに実用段階に入っています。Gartnerの予測では「2025年までにメーカーの50%以上がAIを品質管理プロセスに組み込み、欠陥検出率が30%向上する」とされており（出典：Amiko Consulting 2025年11月（Gartner予測引用））、予知保全では計画外ダウンタイムの30〜50%削減やメンテナンスコストの20〜25%削減が報告されています（出典：Amiko Consulting 2025年12月）。では、製造した製品を「売る」プロセスはどうでしょうか。
2. 取り残される「工場の外」― 受発注・顧客対応のDX遅れ
工場がスマートファクトリーへと進化する一方で、多くの製造業では受発注業務が旧来のままになっています。
たとえば、顧客からFAXで届いた注文書を担当者が目視で確認し、基幹システムへ1件ずつ手入力する。型番の読み間違いや数量の転記ミスがあれば、顧客に電話で確認し直す――この1件あたり15〜20分のサイクルが、1日に何十回も繰り返されている。こうした光景は、2026年の今でもまだまだ珍しくないのが実情です。
実際、経済産業省が2025年8月26日に発表した「令和6年度 電子商取引に関する市場調査」によると、2024年のBtoB EC化率は43.1%にとどまっています（出典：経済産業省）。しかもこの数字にはEDI（電子データ交換）も含まれているため、Webベースの受発注に限ればさらに低い水準です。言い換えれば、企業間取引の約6割は依然としてアナログな手段に頼っているのが現状です。
この問題の根深さは、製造業のBtoB取引特有の複雑さにあります。得意先ごとに異なる価格条件、複数階層の承認フロー、多品種・多バリエーションの型番管理、個別ロットの納期調整。こうした業務が特定のベテラン担当者の頭の中にしか存在しない、いわゆる「属人化」の状態に陥りやすいのです。
ここに人手不足と世代交代が追い打ちをかけます。工場側の技能伝承が課題であるのと同様に、営業・受注部門でもベテランの退職はそのまま「顧客対応力の喪失」につながります。せっかくAIで工場の生産性を上げても、受注処理がボトルネックになってしまっては、投資効果を十分に発揮できません。
さらに見逃せないのが、買い手側のDXも進んでいるという点です。部品調達担当者はWebでリアルタイムに在庫・納期を確認し、24時間いつでも発注できる環境を当たり前と感じ始めています。デジタルネイティブ世代が調達部門に増える中、「FAXで注文書を送ってください」というプロセスそのものが、取引先選定の障壁になりかねない状況が生まれています。
工場のAI投資を最大限に活かすには、販売・受発注チャネルのデジタル化が欠かせません。
3. AI × BtoB ECという解決策
ここで注目していただきたいのが、AI機能を備えたBtoB ECプラットフォームの活用です。BtoB ECとは、単なるネット注文の窓口ではありません。得意先別の契約条件、商品情報、発注履歴、在庫・納期情報を一元管理し、企業間の受発注プロセス全体を最適化するシステムです。近年、このBtoB ECにAI機能が標準搭載される流れが加速しており、製造業のDX担当者にとっては見逃せないトレンドになっています。
具体的に、AI × BtoB ECが解決する課題を4つの切り口でご紹介します。
① AI検索・自然文検索で「探す時間」を削減
製造業のBtoB取引では、数万点に及ぶSKUから目的の部品を正確に見つけ出す必要があります。従来は型番を正確に入力しなければヒットしなかった検索が、AIの自然言語処理によって大きく進化しています。たとえば「M8のステンレス六角ボルト、強度区分8.8」といった自然文での検索や、曖昧なキーワードからの候補提示が可能になり、顧客側の発注体験が飛躍的に向上します。
これまでは、顧客から電話で「あの部品、型番なんだっけ？」と問い合わせが入るたびに、ベテラン担当者がカタログをめくったり過去の受注履歴を掘り起こしたりして対応していました。AI検索が導入されれば、顧客自身がECサイト上で「M8 ステンレス 六角」と入力するだけで候補が表示されるため、こうした問い合わせ自体が大幅に減り、担当者はより付加価値の高い業務に時間を使えるようになります。
② 商品情報のAI自動生成で属人化を解消
数千〜数万点の商品説明を人手で作成・更新し続けるのは、多くの企業にとって現実的ではありません。AI商品コメント自動生成機能を使えば、商品マスタ情報から用途・材質・規格を反映した説明文をワンクリックで生成できます。これにより、ベテラン社員の頭の中にしかなかった製品知識が形式知化され、チーム全体で一定品質の情報発信が可能になります。SEOメタ情報の自動最適化も同時に行えるため、新規顧客の流入強化にもつながります。
③ AIチャットボットで24時間の顧客対応を実現
先述の山一商店やTOTOの事例が示すように、製造業でもAIチャットボットによる24時間対応は実用段階に入っています。BtoB ECプラットフォーム上にAIチャットボットを組み込めば、製品仕様の問い合わせ、修理・消耗品の依頼、納期確認といった定型的なやり取りを自動化できます。
ポイントは、自社がすでに保有しているマニュアルやカタログ、仕様書といったPDF・Word・Excelなどのファイルをナレッジとして登録しておける点です。すでに文書化されている内容への問い合わせ――「この部品の耐熱温度は？」「交換手順を教えてほしい」といった質問――はAIが即座に回答してくれるため、サポート担当者は「マニュアルを調べれば分かる問い合わせ」に追われることがなくなります。その結果、個別の技術相談やトラブル対応など、本当にサポートが必要な顧客に対して、より多くの時間とリソースを割くことができるようになります。
④ AIレコメンド・需要予測で売上と在庫を最適化
購買履歴データをAIが学習し続けることで、顧客ごとに最適な関連部品や消耗品を自動提案するレコメンド機能が実現します。「この部品を購入した企業は、こちらも合わせて発注しています」といったクロスセル提案は、営業担当がいなくても客単価の向上につながります。さらに、受注データの傾向分析から需要予測を行い、在庫水準や納期の最適化にもAIを活用できるようになってきています。
これまでは、営業担当が得意先ごとの購買パターンを自分の記憶や手元のメモで把握し、「そろそろフィルター交換の時期ですね」と電話でフォローしていました。こうした"気配り営業"はベテランほど上手いものの、担当変更や退職と同時に途切れてしまうリスクを常に抱えています。AIレコメンドはこの属人的なフォローをシステムとして仕組み化し、ECサイト上で自動的に提案を出し続けるため、担当者が変わっても顧客との接点が途切れることがありません。
4. 導入事例と活用できる支援制度
BtoB EC × AIの導入は、すでに多くの製造業で具体的な成果を上げています。いずれもecbeing社が支援した事例をご紹介します。
さくさく株式会社は、電話・FAXによる受発注を全面的にWebへ移行し、切削工具専門ECサイト「さくさくEC」として3,000点以上の商品をEC化しました。絞り込み検索機能や再注文機能、カスタムオーダー機能を整備した結果、業務効率化と売上拡大を同時に達成しています。
オーディオテクニカはオーディオ製品の卸売商品用注文サイト「Audio-Technica Order System（ATOS）」を構築し、電話・FAX・メールによるアナログ受注からの脱却と受注効率化・精度向上を実現しました。
コニカミノルタジャパンはサブスクリプション商材にも対応した先進的なBtoB EC基盤を導入し、手作業の社内業務を半分以下に削減するとともに、法人顧客の購買プロセスをスマート化しています。
「導入コストが心配」という方には、国の支援制度の活用をおすすめします。製造業のDX投資に使える主な補助金をまとめました。
ものづくり補助金は、生産性向上に資する設備・システム投資に対して、コストの1/2〜2/3（最大約1,250万円）を補助する制度です。AI搭載のEC基盤導入も対象となり得ます。DX・AI導入補助金（旧IT導入補助金）は、SaaS型のAIツールやクラウドソフトウェアの導入を支援するもので、最大約450万円・コストの50〜66%が補助されます。省力化投資補助金は事前登録された自動化設備の導入に対し最大1,500万円が支給される先着順の制度で、SMEの方々に特に人気があります。
たとえば、1,200万円規模のBtoB ECシステム導入であれば、ものづくり補助金を活用することで実質負担を400〜600万円程度に抑えられる計算です。導入企業の中には、業務効率化と売上増により6ヶ月で投資を回収したケースも報告されています。
5. 2026年以降の展望 ―「売る」と「作る」がAIでつながる未来
今後の製造業DXでは、工場の生産データとECの受注データがリアルタイムに連携する世界が現実味を帯びてきます。
生成AIの進化により、設計CADデータから商品ページを自動生成するパイプラインや、顧客の技術的な問い合わせに対して社内ドキュメントを参照しながら自動回答するシステムが実用段階に入りつつあります。ソニーが設計支援に生成AIを活用してプロトタイプ数の削減を試みるなど、大手でもR&D領域への展開が始まっています。
さらに注目したいのが、自律型AIエージェントの台頭です。在庫切れを予測して自動発注をかけ、同時に顧客へ納期を通知する――こうした一気通貫のプロセス自動化が、今後の標準になっていくと予測されています。デジタルツイン技術の急成長（市場規模は2020年の約31億ドルから2026年には約480億ドルへ拡大見込み。出典：Databricks）も、工場とECを結ぶリアルタイム需給最適化の基盤として期待が高まっています。
もちろん、技術導入だけでは十分ではありません。AIを使いこなすDX人材の育成と、「AIが繰り返し業務を担い、人間は創造的な判断に集中する」という人間中心のアプローチが、長期的な成功のカギを握ります。
まとめ
製造業のAI活用は、工場内ではすでに大きな成果を上げています。予知保全による計画外ダウンタイム30〜50%削減、AI外観検査による欠陥検出率30%向上、CNCプログラミングの工数大幅短縮（16時間→15分の事例あり）――こうした数字が実証するとおり、「作る」プロセスのAI化は着実に進んでいます。
次の焦点は「売る」プロセスです。受発注のデジタル化、AIによる顧客対応の自動化、商品情報の自動生成と検索最適化――これらを統合的に実現するBtoB ECプラットフォームは、工場のAI投資効果を最大化し、製造業の競争力を一段引き上げる有力な手段になります。
補助金制度が充実し、導入事例も蓄積されてきた今こそ、BtoB ECのAI化に着手すべきタイミングではないでしょうか。
「とはいえ、何から手をつければいいか分からない」という方は、まず以下の3つの問いで自社の現状を確認してみてください。
① 月間のFAX・電話受注は何件ありますか？ もし100件を超えているなら、入力ミスや対応遅延のコストは想像以上に積み上がっている可能性があります。
② 得意先から「Webで発注したい」「在庫をリアルタイムで見たい」と言われたことはありませんか？ 買い手側のデジタル化が進む中、こうした声は今後増える一方です。
③ 商品情報の更新や問い合わせ対応が、特定の担当者に集中していませんか？ その方が異動・退職した場合のリスクを考えると、属人化の解消は待ったなしです。
一つでも「はい」があれば、BtoB EC × AIによる改善効果が見込める領域があるということです。まずは自社の受発注フローを棚卸しするところから、次の一歩を踏み出してみてください。
ecbeingではECサイトの構築を請け負うだけでなく、そういった事業者の社内のお困りごとに対して、豊富な事例と知識を持ってご相談から始めます。
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※5: https://promo.digital.ricoh.com/chatbot/case/yamaichi/
※6: https://digital-shift.jp/flash_news/FN220622_2
※7: MMD研究所・ソフトクリエイト「製造業におけるAIの利用実態調査」2025年3月
※8: キャディ「製造業のAI活用の課題と展望」調査 2025年7月
※9: 経済産業省「令和6年度 電子商取引に関する市場調査」2025年8月
