【自動車部品業界向け】単価の根拠とベテランの技を、どう残すか

7時30分。金型保全の佐々木さん（59歳）の携帯が鳴りました。夜勤から「プレスの金型の調子がおかしい」との連絡です。佐々木さんは現場に着くと、音と製品の傷の具合で原因を見立て、若手に直し方を口で伝えます。同じころ、本社では営業の高橋さん（40歳）が、Tier1から届いた単価改定の見積依頼を前に、原価担当のExcelの更新を待っていました。

※佐々木さん、高橋さんは、公開データから想定した架空の人物です。

自動車部品は20兆円を超える大きな市場です。それなのに、Tier2・Tier3の部品メーカーでは、こうした「一人に頼る判断」が積み重なりやすい構造があります。しかも判断が集まるのは工場の中だけではありません。本社はTier1からの単価・品質・データの要求を受け、Tier3への手配と展開を担います。本社と工場の間、そしてTier1・Tier3との間を、電話とExcelと書類が行き来しています。

この記事は、大手Tier1に部品を納める2工場のTier2部品メーカーと、その先のTier3の加工会社を想定し、公開データから業界の構造（市場・サプライチェーン・収益）と、本社・工場の仕事の構造をつなげて読み解きます。2027年に何が変わるのか、部品メーカーならではの業務のどこにAIを入れるべきかを整理します。20枚の業界レポートも無料で公開しています。

この記事でわかること

数字で見る自動車部品業界 ―― 20兆円の市場だが、利益は残りにくくなっている
ピラミッドの下ほど、要求が重く、余力が小さい
利益は「単価・段取り・不良」で決まる
2027年に「新たに」起きること ―― データの要請と、技を持つ人の入れ替わり
見積と単価改定・品質の判定・金型保全・Tier1とTier3との往復 ―― 4つの業務とAIで変わること

2026→2027、本社と工場で何が変わるか

	2026年（いま）	2027年（これから）
市場・業界	国内生産は約800万台。Tier1から単価と品質の要求	電池やCO2のデータの要請が、Tier2・Tier3まで降りてくる
取引	価格転嫁の交渉が毎年に。取適法で手形も禁止に	原価の根拠を出せる会社と出せない会社で、単価の差が開く
工場の人	金型保全・段取り・検査をベテランの勘で回す	60歳に達する人が前年の1.4倍に。技を持つ人が抜け始める
本社と工場	見積・設計変更・不具合報告を電話とExcelで往復	Tier1・Tier3との往復に、調査票と監査の対応が加わる
業務・ルール	サイバー対策のガイドラインと取適法に対応中	サーバーのサポート終了（1月）と開示の義務化（3月期）が重なる

問いは一つです。単価の根拠とベテランの技を、AIで会社の仕組みにどう残すか。

業界の数字 ―― 20兆円の市場だが、利益は残りにくくなっている

指標	数字	出典
自動車部品の出荷額	20兆7,070億円（2024年度・前年度比−1.7%）。国内向け15兆5,260億円（75.0%）、輸出5兆1,811億円（25.0%）	日本自動車部品工業会
日系8社の国内生産	799万4,530台（2025年・前年比+2.1%、2年ぶりのプラス）	MONOist
トヨタのサプライチェーンの企業数	3万9,344社、従業員は計279万5,876人	帝国データバンク（2025年8月）
自動車部品メーカーの倒産	32件（2024年度・前年度比+33.3%）。3年連続の増加で、過去10年で最多	帝国データバンク

2024年度の倒産32件のうち20件は負債1億円未満の小規模な会社でした。国内の自動車メーカー10社のサプライチェーンでは、年商10億円未満の企業がTier1で49.8%、Tier2で76.6%、Tier3以降では88.1%を占めます（帝国データバンク、2024年12月時点）。2025年1〜4月の倒産は11件で、中部地方が54.5%でした（東京商工リサーチ）。

市場は大きく、国内生産も持ち直しました。それでも小さな部品メーカーから倒れていきます。Tier2・Tier3の勝負は「何台つくるか」より、原価の根拠を示して単価を守り、品質と段取りをベテラン任せにしないことです。

ピラミッドの下ほど、要求が重く、余力が小さい

注文は、完成車メーカーからTier1、Tier2、Tier3へと流れます。単価・品質・データの要求は上から順に降りてきますが、下に行くほど会社は小さくなります。

単価：価格転嫁は毎年の交渉になりました。自動車・自動車部品の転嫁率は61.2%で、32業種中6位です（2026年3月、中小企業庁）。
取引ルール：取適法（改正下請法）が2026年1月に施行され、協議に応じない一方的な価格決定と、手形払いが禁止されました。
関税・需要：米国の追加関税は、2025年7月の日米合意で15%になりました。輸出向けの数量と単価は読みにくいままです。

Tier2は、Tier1への説明とTier3への展開を同時に担う「中継点」です。この中継の仕事を誰が担うかが、利益と信頼を分けると考えられます。

利益は「単価・段取り・不良」で決まる

部品は、一度単価が決まると長く同じ値段で納め続けます。

段階	何が起きているか
見積・単価（原価の積み上げ・単価改定）	材料・電力・労務費の上昇分を、根拠つきで示せるかで単価が決まる
段取り・生産（金型交換・段取り替え・保全）	段取りや金型の不調で止まるほど、稼働率と利益が下がる
品質（検査・合否の判定・是正報告）	不具合1件で、選別・報告・再発防止に多くの時間が消える
納入・展開（内示変動・外注手配・調査票）	Tier3への手配と、Tier1からの調査票への回答が重なる

自動車・自動車部品の転嫁率を費目別に見ると、原材料費67.8%、エネルギー59.4%に対し、労務費は58.1%にとどまります（2026年3月）。人件費の上昇は、根拠を示さないと単価に乗りにくいのです。そして、原価の積み上げ方、金型の癖と不調の兆し、合否の判定と原因の見立て ―― 利益を決める判断は、ベテランの経験と重なっています。

データで見る「技を持つ人」の偏り

データ	数字
① 若い人が少ない：製造業の34歳以下の就業者	258万人（全1,033万人中・2025年）
② 継承が進まない：技能継承が「うまくいっている」企業	33.3%（将来に不安がある企業は85.4%・2026年5月）
③ 人手不足で倒れる：人手不足倒産（全業種）	441件（2025年度・過去最多）
④ 抜ける人が増える：2027年に60歳に達する人	前年の1.4倍（出生数ベース）

部品工場では、金型の癖や段取りの順番、不具合の原因の見立てなど、図面にない判断が品質と稼働を左右します。若い人が少なく継承も進まない中で、その判断は一部のベテランに集まり、記録されないまま役割交代を迎える ―― データから考えられる構造です。

技を持つ人がいないと、本社と工場で何が起きるか

判断がベテランに集まると、金型の不調でラインが止まり、段取りが延びて稼働率が下がります。不具合の原因と報告書が一人頼みになり、是正報告が遅れてTier1の信頼が下がる。見積の根拠が担当者のExcelの中にあり、単価改定の根拠を示せずに据え置かれる。利益が減り、人を育てる余裕がなくなる ―― こうして、技がさらに一部に集まる悪循環になります。

本社と工場 ―― Tier2部品メーカーの業務分担

工場｜製造・保全	工場｜品質	本社｜営業・技術	本社｜生産管理・購買
金型の交換・段取り替え	受入・工程内・出荷の検査	Tier1の窓口・内示の受付	生産計画・内示変動の対応
設備・金型の保全	不具合品の判定・選別	見積・原価の積み上げ	Tier3への外注手配
加工条件の調整	原因の調査	単価改定の交渉資料	材料・部品の発注
日報・稼働の記録	是正報告書（対策書）	図面・設計変更の対応	Tier3からの値上げ要請
新人・派遣の作業指導	検査記録・ミルシートの管理	新規部品の立ち上げ	取適法に沿った書面・支払い
4M変更の記録	Tier3の品質指導	調査票（CO2・サイバー）の回答	在庫と納期の管理

本社と工場の間では、設計変更、不具合、見積の根拠、内示、調査票が行き来します。AIの出番は、この「往復」と「ベテラン頼み」が重なる業務です。

2027年に「新たに」起きること

取適法の施行（2026年1月）、米国関税15%（2025年合意）、毎年の価格転嫁の交渉、サイバー対策のガイドラインへの対応 ―― これらはすでに起きている「前提」です。2027年に新しく起きることを、日付と根拠つきで整理します。

2027年に新たに始まること（仕組みとルールが変わる）

時期	何が始まるか	影響	確度
2027年1月12日	Windows Server 2016の延長サポート終了。セキュリティ更新が止まる	生産管理・検査データのサーバー。Tier1のサイバー対策の確認でも指摘されやすい	高（日付が確定）
2027年2月18日	EUのバッテリーパスポートが始まる。EU電池規則で、EV用電池などに電子的な記録が求められる	電池まわりの部品・材料に、材料や原産地、CO2のデータの依頼が及ぶ可能性	高（日付が確定）
2027年3月期〜	サステナビリティ開示の義務化。時価総額3兆円以上のプライム上場企業からSSBJ基準の開示が始まる	取引先の排出量を集めるため、Tier2・Tier3へのCO2データの依頼が増える見込み	中（Tier2への波及は見通し）

2027年に一線を越えること（流れが限界を超える）

時期	何が一線を越えるか	影響	確度
2027年	60歳に達する人が前年の1.4倍。2026年に60歳になる1966年生まれ（丙午）は出生136万人、2027年の1967年生まれは194万人	金型保全・段取り・品質判定のベテランの役割交代	高（出生数は確定）
2026〜2027年	技能継承が追いつかない。継承が「うまくいっている」企業は33.3%、将来に不安がある企業は85.4%	工場の技が記録されないまま抜ける	中（調査からの見通し）

2027年に新しく来るのは、データの要請と、技を持つ人の入れ替わりです。どちらも、本社と工場の両方の仕事を変えます。

部品メーカーならではの4つの業務と、AIで変わること

① 見積と単価改定 ―― 原価の根拠を、交渉の場で示せるように

いま：Tier1から見積・単価改定の依頼 → 原価はベテラン担当者のExcel → 労務費・電力の根拠が弱い → 据え置きか、一部だけ転嫁
2027年・AIを使うと：材料・電力・労務費の変化をAIが整理 → 部品ごとの原価の積み上げを台帳に → 交渉資料の下書きをAIが作成 → 営業が根拠を示して交渉

取適法では、協議のない一方的な価格決定が禁止されました。交渉の場に出せる根拠を、担当者のExcelから会社の台帳に移すことが先です。

② 品質の判定と是正報告 ―― ベテランの見立てを、若手の手元に

いま：検査で合否に迷う → ベテランを探して判定を仰ぐ（ラインは待ち） → 原因の調査と報告書が一人頼み → Tier1への是正報告が遅れる
2027年・AIを使うと：過去の判定例と基準をAIで確認 → 写真から類似の不具合と原因をAIが表示 → 是正報告書の下書きをAIが作成 → 品質保証が確認してTier1へ

③ 金型保全と段取り替え ―― 図面にない技を、動画と台帳で残す

いま：金型の不調をベテランが音と傷で見立てる → 直し方は口で伝える → 段取り替えの手順が人によって違う → ベテランが休むとラインが止まる
2027年・AIを使うと：不調の症状と対処を音声・写真で記録 → 金型ごとの修理履歴を台帳に → 段取り替えを動画とAIで手順書に → 若手が現場でAIに聞いて対処

④ Tier1・Tier3との往復 ―― 調査票と手配をつなぐ

いま：Tier1から調査票（CO2・サイバー）が届く → 過去の回答を探して担当者が手作業 → Tier3に展開し回答を集めるのに時間 → 内示変更の手配も重なる
2027年・AIを使うと：過去の回答と社内データから回答案をAIで → Tier3への展開文と集計をAIで → 内示の変化と在庫をAIが毎朝一覧 → 担当者は判断と確認に集中

自工会・部工会のサイバーセキュリティガイドライン（第2.2版）は、全社が対象のレベル1だけで50項目あります。調査票への回答を担当者の記憶に頼らず、会社の記録から作れるようにします。

技と根拠を残す ―― ベテランの判断を、若手と本社の手元に

技を持つ人は急に増やせません。代わりに、ベテランが判断の理由（金型・判定・原価）を話し、AIが音声メモや写真、動画を整理し、本社が「知恵の台帳」として管理して、2つの工場の若手がラインや検査の場でAIに聞いてその場で使う。不具合の結果と対処が戻るたびに、台帳は育ちます。

これがフィールフロウのBPRです。ツールを入れる前に、「誰の、どの判断を、本社と工場のどこで使うか」を設計します。進め方は、1工場＋本社1部署で「あの人が休むと止まる判断」を一つ選び、90日で形にすること。見る数字は、判定の待ち時間、ライン停止の時間、是正報告までの日数、見積の作成時間、単価改定の実績です。

出典

日本自動車部品工業会「自動車部品出荷動向調査」（2024年度）
自販連・全軽自協新車販売台数（2025年）／MONOist 日系自動車メーカー8社の国内生産（2026年2月）
帝国データバンクトヨタのサプライチェーン調査（2025年8月、ニュースイッチ）／「自動車業界」サプライチェーン動向調査（2025年7月）／自動車部品メーカーの倒産（2025年5月）／企業倒産（2025年度）
東京商工リサーチ自動車部品メーカーの倒産（2025年1〜4月）
中小企業庁「価格交渉促進月間フォローアップ調査」（2026年3月分・6月26日公表）
中小企業庁取適法（2026年1月1日施行、ミラサポplus）
Car Watch 日米の関税合意（2025年7月）
2026年版ものづくり白書（MONOist 2026年7月）／労働政策研究・研修機構技能継承の調査（2026年5月）
自工会・部工会「自動車産業サイバーセキュリティガイドライン」第2.2版（2024年8月）
EU電池規則（規則2023/1542）の解説／金融庁（2026年2月）・EY解説（SSBJ基準）
Microsoft 製品ライフサイクル（Windows Server 2016）
国立社会保障・人口問題研究所「人口統計資料集2023」表4-1（出生数）