AIが破壊する産業オートメーションの常識：「ピラミッド型」から「砂時計型」へ移行する収益構造と次世代工場の全貌（Hannover Messe2026）

Komiya Masahito
5月1日
読了時間: 13分

気候変動目標への対応や破壊的技術の台頭、グローバルサプライチェーンの移行、そして新たな地政学的現実など、製造業を取り巻く環境はかつてない激動の最中にある。特に自動車産業をはじめとする主要セクターは、事業の回復力（レジリエンス）、持続可能性、そしてデジタルイノベーションを同時に達成するという極めて困難な課題に直面している。

これにより、これまでのハードウェア中心の産業構造から、ソフトウェア主導でより接続性が高く、スマートな規制や技術的主権に大きく依存する新たな産業エコシステムへの転換が急務となっている。

こうしたマクロ環境の変化を背景に、数十年にわたり製造業の根幹を支えてきた「産業オートメーション」が新たなフェーズに突入している。従来、価値創造の源泉は制御システムを中心とした伝統的な「オートメーション・ピラミッド」に集中していたが、AI、ソフトウェア、データプラットフォームの進化により、その論理は根底から覆りつつある。本稿では、今後の産業スタックにおいて「誰がインテリジェンスを所有するのか」という視点から、自動化市場の収益構造（利益プール）の劇的な変化と、自律型工場の実現に向けた技術的アプローチについて詳細に紐解いていく。

セッション：

From Pyramid to Hourglass: How AI is reshaping industrial automation profit pools

（ピラミッド型から砂時計型へ：AIはいかにして産業オートメーションの利益構造を再構築しているのか）

登壇者：

・Adrien Bron：Partner and Leader of Advanced Manufacturing & Services for DACH, Bain & Company

・Michael Schertler：Senior Partner, Bain & Company

・Timo Kistner：EMEA Industry Lead for Manufacturing and Industrial, NVIDIA

・Dr. John Markus Lervik：Founder, Cognite

・Rainer Brehm：COO for Automation and CTO, Siemens Digital Industries

・Florian Dörrfuß：CTO, Schaeffler Special Machinery

セッション概要：

ベイン・アンド・カンパニーは、産業オートメーションが今後10年間をどのように再構築していくかについて、業界をリードする有識者を招いて議論を行います。その範囲は、あらかじめ定義された制御ロジックの実行から、産業用AIを可能にするデータやワークフローの統合に至るまで多岐にわたります。2030年までに、オートメーション関連の収益のほぼ半分が、AIを活用したソリューションに依存するようになる可能性があります。生産現場だけでなく、設計、製造、流通の全領域において、スケーラブルなユースケースを実現できる企業に、ますます価値が集中していくでしょう。利益の源泉は、オートメーション・スタックの上位（AI、ソフトウェア、データプラットフォーム）と下位（スマートデバイス）へとシフトしており、従来の制御層は圧力にさらされています。成長がより業界特化型になるにつれ、ベンダーやサプライヤーは、どこでより深い垂直的な専門知識を構築すべきかを決定しなければなりません。要するに、未来の工場の「頭脳」を形作るのに役立つパートナーは誰でしょうか？

1. 工場の壁を越えるインテリジェンス：クローズドループがもたらす革新

産業オートメーションの未来を紐解く上で、すでに実用化が進んでいる「コネクテッドカー」の事例は極めて示唆に富んでいる。

例えば、高速道路を走行中の車両が、ブレーキシステムから低レベルの異常信号を検知したとする。このわずかな兆候はテレメトリを通じてメーカーのコネクテッドカープラットフォームに即座に送信され、道路上の他の車両データと統合される。重要なのは、このプラットフォームが生産システムとシームレスにリンクしている点である。メーカーは、そのブレーキシステムが「どの工場の、どの生産ラインの、どのアセンブリセルで組み立てられたか」を自動的かつ瞬時に特定できる。

さらに、同じ許容誤差（公差）で生産された数千台の車両を即座に割り出し、ドライバーに予防的な警告を発するだけでなく、生産ラインにおける組み立て公差のしきい値を自動的に引き下げることが可能となる。それに伴い、サプライヤーに対してブレーキパッドの厚さを減らすといった設計変更の指示までもが自動的に行われるのである。このように、ドライバーが故障を認識する前の段階で、運用データが設計と生産のフィードバックループを回し、問題を未然に解決する仕組みがすでに大規模に稼働している。

しかし、自動車産業や安全性が極めて重視されるユースケースを一歩出ると、現在工場を稼働させている自動化システムの大部分は、このような高度なインテリジェンスを想定して設計されていないのが実情である。今後の産業オートメーションは、単なる「機械の制御」を超え、工場の四方の壁を越えて価値を創造し、AIによって自律性を高めていく適応型システムへと進化していく必要がある。

2. 新たな需要と供給の合致：次なる成長市場「ハイブリッド・バーティカル」

この「自律型オートメーション」へのシフトは、需要側と供給側の双方の強力な変化によってもたらされている。

需要側においては、消費者製品の安全性や信頼性向上だけでなく、製造業者自身が自社のオペレーション、サプライチェーン管理、リコール対応能力を劇的に向上させる手段として、運用・設計・生産をまたぐ「継続的改善のフィードバックループ」を強く求めている。一方の供給側では、これまで産業界のデジタル化を阻んできた「データの断片化」「高価なシステム統合」「サイバーセキュリティの懸念」「低い接続性」といった長年の課題が急速に解決されつつある。

この需要と供給の合致により、オートメーション市場には巨大なイノベーションと成長がもたらされるが、その成長は全産業で均等に発生するわけではない。オートメーションの価値を「セクターの付加価値に対する割合」で見た場合、先行する自動車産業ではその割合は約2%（10万ユーロの車両に対し、組み込み技術や工場設備を含め2,000ユーロ分の自動化価値が含まれる）に達している。現在、石油・ガスや自動車以外の産業ではこの割合が著しく低く、十分な自動化がなされていない。そのため、今後の市場の最大成長領域は、個別生産の手法とプロセス生産の手法を組み合わせた「ハイブリッド・バーティカル（ハイブリッド垂直市場）」からもたらされると予測されている。

3. 「ファクトリーワールドモデル」への挑戦：データ基盤が勝敗を分ける

この新しい自動化時代の核心となるのが、設計・生産・運用の各データを統合する「デジタルループ（またはデジタルスレッド）」の構築である。これを活用することで、メーカーはイノベーションサイクルから現場の生産性に至るまで多大な利益を得ている。

しかし、AIによってこのループを完全に自律化させる上での最大の障壁が「データの断片化」である。産業界のデータは、製品データ、設備データ、プロセスデータといった「ローカルデータモデル」として分断されている。これらを単に組み合わせただけのデジタルツインでは、AIが実運用レベルで学習・判断する材料としては不十分である。AIが物理世界に影響を与えるためには、データが現実世界のどのような環境や文脈で発生したものかを示す「コンテキスト化（文脈化）」が不可欠となる。

現在、業界が到達目標として掲げているのが**「ファクトリーワールドモデル」**と呼ばれる概念である。これは、製品とそれが置かれた物理的・文脈的世界との関係性を包括的に表現するモデルであり、AIがこのレベルのデータにアクセス可能になった時、産業オートメーションのポテンシャルは爆発的に高まる。

また、AIを工場規模でスケールさせるためには、単にデータレイクを持つだけでなく、ナレッジグラフ等を用いてデータを適切に管理・文脈化するデータ基盤が必須となる。さらに、従来のフェデレーテッド・アーキテクチャ（分散アーキテクチャ）に依存していては、自律型運用に求められる厳しいパフォーマンスと低レイテンシ（遅延）の要件を満たすことができないという技術的課題も浮き彫りになっている。

4. 収益構造の激変：「ピラミッド型」から「砂時計型」への移行

技術の進化は、オートメーション市場の約300億ユーロとも言われる巨大な利益プール（総利益）の「形状」を根本から変えようとしている。

過去数十年にわたり、業界の常識とされてきたのは「オートメーション・ピラミッド」である。価値の大部分はピラミッドの最下層（センサーやアクチュエータなどのフィールド層）と、それを制御するシステム層に集中していた。巨大なインストールベース（導入実績）とそれに付随するサービス・アップグレードにより、PLC（プログラマブルロジックコントローラ）やDCS（分散制御システム）が市場の「王座」に君臨してきたのである。

しかし現在、このピラミッドはエンタープライズソフトウェア、運用ソフトウェア、制御システム、フィールドデバイスが同等の重要性を持つ「フラットなスタック」へと変化している。さらに2030年に向けて、この価値構造は**「砂時計型」**へと劇的に移行していく。

砂時計の上部： ソフトウェア、データプラットフォーム、そしてAI対応のワークフローが高度な価値を創造する。
砂時計の下部： 単純なハードウェアがコモディティ化する一方、エッジオートメーションを実行できる「スマートで接続されたエンドポイントIoTやセンサー」が新たな価値の源泉となる。
中間層の圧迫： 従来王座にいたPLCなどの制御ハードウェアは、その機能がクラウド（上）やエッジ（下）へと移行・仮想化されるため、激しい利益的圧力に晒される。

このシフトに伴い、今後の成長の約60%は特定の産業課題に特化した「垂直特化型（バーティカル）ソリューション」が牽引すると予測されている。システムインテグレーターは単なるカスタムエンジニアリングから「データとワークフローのオーケストレーター」へと進化し、巨大クラウド事業者（ハイパースケーラー）が産業空間のインフラを担い、既存のベンダーはクラウドからエッジまでを統合するプラットフォームプロバイダーへと変貌を遂げつつある。

5. 「物理AI」が実現するゴールベースの自動化とシミュレーションの力

ソフトウェアとAIへ価値が移行する中で、自動化のアプローチそのものも根本的に変化している。それが「ルールベース」から**「ゴールベース」**への移行である。

従来の自動化は、事前に定義された厳密なルールに基づいて動作するため、工場内の変化への柔軟な適応が困難であった。しかし、これからは「この部品を掴んで、あそこに配置してほしい」とシステムにゴールを指示するだけで、コードを一行も記述することなくAIエージェントが自律的に理解し実行する「物理AI（Physical AI）」の時代が到来する。

この物理AIを実装し、バリューチェーン全体を劇的に加速させる鍵となるのが、フルスタックの「アクセラレーテッド・コンピューティング」である。これは単なるGPUの導入ではなく、ワークロードを最適化するためのあらゆるフレームワークとライブラリを含む概念だ。これにより、かつては数日から数週間を要していた研究開発における流体力学シミュレーションなどが、現在では数時間にまで短縮されている。

しかし、AIモデルをいきなり現実のロボットや生産設備に展開することは、安全性の観点から極めてリスクが高い。そのため、物理AIの展開には以下の「3つのコンピュータモデル」と呼ばれるアプローチが必須となる。

トレーニング： 文脈化されたデータ基盤を用いてAIモデルを訓練する。
シミュレーション： 物理法則を忠実に再現した「物理ベースのデジタルツイン」環境内でモデルを徹底的にテストし、振る舞いを確認する。
デプロイ（展開）： 安全性が担保されたAIを現場のエッジ環境へ実装する。

ここで課題となるのが、安全性に関わるクリティカルな事象（事故や極端な異常）のデータは、現実世界では容易に収集できないという点である。このデータの空白を埋める革新的なアプローチとして注目されているのが、物理法則を深く理解する**「ワールドファウンデーションモデル」**を活用した「合成データ（Synthetic Data）」の生成である。この技術により、何百万もの仮想シナリオを生成してシミュレーション環境に投入することで、データ不足を解消し、現実世界での振る舞いを極めて正確に予測・学習させることが可能となっている。

6. 既存設備（ブラウンフィールド）での実装要件とデータの標準化

いかに高度なAI技術であっても、すでに稼働している既存設備（ブラウンフィールド）に適用できなければ、その価値は限定的となる。企業は過去の「インダストリー4.0」やデジタル化投資ですでに多額の資金を投じており、AI導入のためにすべての設備を入れ替えることは非現実的だからである。

したがって、これからのAIソリューションには以下の要件が絶対条件として求められる。

オープン性と相互接続性： 独自のプロトコル（閉鎖的なフィールドバスなど）から脱却し、Dockerベースの産業用エッジ環境や、DDS、MQTTなどの標準IT技術を用いて、多様な既存PLCやクラウド（AWSやMicrosoftなど）とシームレスに接続できること。
現場での受容性とダウンタイムの極小化： 技術専門家ではない現場のオペレーターにとっても使いやすく、導入時の生産停止（ダウンタイム）を最小限に抑えられること。現場で受容されず実装に手間取るソリューションは、ビジネスケースとして成立しない。
確実なROI（投資対効果）とスケーラビリティ： 生成AIの登場により、ワークフローの自動化開発は数年単位から数時間単位へと劇的に短縮された。しかし、これを単一のラインから工場全体、さらにはグローバルへとスケールさせるためには、信頼性の高い強固なデータ基盤の存在が必要不可欠である。

現場における最大の足かせとなっているのが「データの品質が非常に不均一である」という現実である。これを打破するためには、業界全体でデータの命名規則やラベル付けを標準化する必要がある。例えば、ドイツを中心に提唱されてきた「アセット管理シェル（Asset Administration Shell）」のような標準データフォーマットはすでに概念として存在している。現在の課題は、これらを単なるコンセプトに留めず、実際の産業をまたいで本格的に実装・実行していくフェーズに入っていることだ。データのモデリングや表現方法に関する共通標準化が進むことで、稼働中の機械のデジタルツインにリアルデータを継続的にフィードし、生産を止めることなくパラメータ改善のシミュレーションを実行するといった、真のエンドツーエンドのプロセスチェーンが実現する。

まとめ：自律型工場への移行を制するのは誰か

産業オートメーションは今、「機械を制御する」という局所的なフェーズを終え、バリューチェーン全体を通じてデータを感知し、学習し、行動する「適応型・自律型システム」への移行という極めてエキサイティングな新時代を迎えている。

この移行プロセスにおいて、製品のライフサイクル全体（設計から運用まで）にまたがるインテリジェンスのオーケストレーションが競争力の源泉となる。メーカーにとって重要なのは、単なる個別技術の選択にとどまらず、クラウドからエッジに至る「自律運用のブループリント（全体設計図）」を自ら描き、保有することである。

利益プールが「砂時計型」へと移行し、AIやソフトウェアへの依存度が高まる中、単一の企業ですべてのスタックをカバーすることは不可能に近い。クラウドプラットフォーマー、データ基盤プロバイダー、オートメーション機器ベンダー、そして現場の深いドメイン知識を持つ製造業者が連携する強固なエコシステムの構築が急務となっている。

この歴史的なパラダイムシフトにおいて、いかに早く動き出し、適切なレイヤー（データ基盤やAIスタック、スマートエッジ）へ戦略的に投資し、エコシステムを形成できるか。先駆者としてこの新しい時代のルールを自ら形作る企業こそが、次世代の産業オートメーション市場において最大の利益と競争優位性を享受することになるだろう。