三菱電機のFactory Automation EMEAが最近開催した「Key Manufacturing Trends for 2026」に関するインタビューにおいて、Interact Analysisの首席研究官であるTim Dawsonと、三菱電機のPiotr Siwekは、2026年の製造業トレンドについて議論を行った。本稿は当該インタビューにおける主な見解を整理・要約したものである。

一、デジタルツインの価値

可視化ではなく、エンジニアリング意思決定にある

 

2026年を展望しても、製造業が直面する課題が軽減されることはない。労働力不足、技術革新の加速、サイバーセキュリティリスクの増大、サステナビリティ対応への圧力の高まりに加え、AI、デジタルツイン、ロボティクスといった技術の急速な進展が、企業に対し自動化およびデジタル化投資の優先順位の再考を迫っている。

デジタルツインはその中核的な領域の一つである。しかし、製造およびオートメーションの観点から見れば、デジタルツインは単なるITコンセプトとして捉えるべきではなく、工場や生産ラインの可視化にとどまるツールでもない。むしろ、エンジニアリング能力の拡張として位置付けるべきであり、その本質的価値は設計・立上げ・運用の各フェーズを支援し、エンジニアが事前にリスクを特定し、高コストな手戻りを削減する点にある。

設備の調達・設置に先立ち、企業はデジタルツインを活用して「What-if」検証を行い、複数のシナリオを比較評価することが可能である。また、一部のPLCプログラムは仮想環境上で事前に実行し、制御ロジック、モーション挙動、プロセス挙動の検証に活用できる。このように、デジタルツインは単なる技術資産にとどまらず、人材育成や熟練者の知見継承を支える人的資本の基盤としても機能する。

ただし、デジタルツインの実装には現実志向が不可欠である。モデルが過度に複雑化し、維持コストが過大となる場合、現場での継続的な活用は困難となる。2026年に向けて適用領域を拡大していくデジタルツインとは、既存のエンジニアリングプロセスに統合可能であり、実際の意思決定を支援するシステムであって、単なるデモ用途のシミュレーションツールではない。

 

二、産業サイバーセキュリティ

単なる停止回避ではなく、信頼の確保である

 

ITとOTの融合が加速する中、製造業が直面するサイバーセキュリティリスクの性質は変化している。従来、産業サイバーセキュリティは主として設備停止の回避に焦点が当てられていたが、現在ではより重大なリスクは「制御権」および「信頼」の喪失にある。

改ざんされた制御ロジックやモデルは、必ずしも即座にシステム停止を引き起こすとは限らない。しかしながら、設備が予測不能な挙動で稼働を継続する可能性があり、状況によっては停止以上に深刻なリスクとなる。このため、サイバーセキュリティは単なるデータやネットワークの保護にとどまらず、工場運営の完全性（オペレーショナル・インテグリティ）を担保するものへと位置付ける必要がある。

製造企業は、以下の点について明確に整理する必要がある。すなわち、誰が制御システムを変更可能なのか、どのような条件下で変更が許可されるのか、変更プロセスは追跡可能であるか、さらにサプライチェーンパートナー、システムインテグレーター、社内人員それぞれにどのようなアクセス権限が付与されているのか、である。

サイバーセキュリティツールは資産を保護する「鍵」に相当する。多くの工場はすでにこれらを保有しているが、必ずしも適切に導入・運用・保守されているとは限らない。より高度なセキュリティ体系の構築を進める前に、まず基礎的な防御が確実に機能しているかを検証することが不可欠である。今後、サイバーセキュリティは単なるコストセンターではなく、工場における信頼基盤の一部としての性格を一層強めていく。

特に、AIシステムが現場の意思決定に関与し始める中で、デジタル資産の保護は一段と重要性を増す。企業がこれらの資産を正確に把握し、適切に保護できない場合、自社の生産システムを真に守ることはできない。

 

三、サステナブル製造

エネルギーのみならず、労働力も含めて捉える必要がある

 

サステナブル製造といえば、一般にエネルギー効率、排出量、規制対応、グリーン生産といった要素が想起される。しかしながら、製造現場においては労働力不足もまた、持続可能性の重要な構成要素である。

人口の高齢化、若年層における反復的あるいは危険を伴う製造業務への志向低下、さらに職務要件と人材スキルの構造的ミスマッチが、継続的に製造企業へ影響を及ぼしている。技術革新が加速する中、企業に求められるのは単なる労働力の増加ではなく、新たな製造システムに適応可能な人材能力である。

技術はこの課題の緩和に一定の役割を果たす。自動化設備や産業用ロボット、協働ロボットは、反復的な基礎業務への依存度を低減する。また、AIやデジタルツールはスループットおよび実行効率を向上させ、限られた高度人材への過度な依存を軽減する。さらに、標準化された作業プロセスや可視化インターフェースは、複雑な設備の操作ハードルを下げ、現場要員がより高付加価値な業務を担うことを可能とする。

同時に、企業は社内研修、オンライン教育、柔軟な雇用形態、地域横断的な協働、ならびに明確なキャリアパスの整備を通じて、人材のレジリエンスを強化する必要がある。リモート保守およびリモート診断も重要な施策である。熟練エンジニアが複数拠点の工場を横断的に支援することで、希少な技能リソースの最適配分が可能となる。

循環経済もまた、サステナブル製造を構成する重要な要素である。真の循環経済とは単なるスローガンではなく、上流における資源管理、プロセス最適化、製品ライフエンドでの回収、ならびにデータに基づく透明性の高い管理を含む一連のプロセスが閉ループとして機能することで成立する。電池産業は比較的成熟したサプライチェーン連携モデルを示しており、原材料調達、セル製造、電池組立、使用済み電池の回収および材料再利用に至るまで、一定の循環体系を構築している。

もっとも、多くの産業においては、循環経済の実装には依然として技術的障壁、初期投資負担、サプライチェーン連携の難しさといった課題が存在する。製品設計、材料構成、回収インフラ、再製造能力、さらにはサプライチェーン上の各主体間の協働体制が、真の閉ループ構築の成否を左右する。

 

四、今後10年の展望

製造業の技術ロードマップは一層統合的になる

 

今後10年を見据えると、複数の技術領域が相互に作用しながら、製造業の高度化を牽引していくと考えられる。

第一に、AIの高度化が挙げられる。エージェント型AIの進展、より効率的なモデル学習、モデル性能の向上、さらにはマルチエージェントによる協調といった要素が含まれる。第二に、より高精度かつリアルタイム性を備えたデジタルツインであり、デジタル空間と物理空間の乖離を一層縮小する役割を果たす。第三に、ロボティクス分野におけるフィジカルAIの進展により、ロボットのプログラミングおよびトレーニングの容易化が進み、より多様なタスクにおいて高い信頼性が実現される。

次世代通信技術も重要な基盤となる。5Gや6Gに加え、高速な産業ネットワークやリアルタイム性を重視したフィールドバスの進化が、製造現場の接続性と即応性を支える。また、高エネルギー消費型産業においては、グリーン水素、全固体電池、エネルギー貯蔵システムといった新エネルギー技術が、製造プロセスにおいて一層重要な役割を担うことになる。同時に、高機能複合材料、ナノ材料、生分解性材料などの先端材料は、効率向上とサステナビリティ推進の両面で継続的な進展をもたらす。

これらの技術は個別に機能するものではない。真の課題は、それらをいかに生産システムへ統合し、エンジニアリングの現実、オペレーション上の目標、そして事業収益に結び付けるかにある。

 

五、製造業マネジメントへの提言

課題を見極めた上で技術投資を行うべきである

 

変動性の高い市場環境において、技術そのものはあくまで手段に過ぎない。製造企業にとって真に求められるのは戦略的判断であり、市場変化、顧客ニーズ、業務プロセス上のボトルネック、ならびにエンドユーザーの課題を正確に把握した上で、技術導入の在り方を決定する必要がある。

これは「IA before AI」の本質的意味でもある。ここでいうIAは、Interact Analysisを指すと同時に、戦略的インテリジェンス（strategic intelligence）としても解釈できる。企業はAIの潮流に先行して追随するのではなく、信頼性の高い市場洞察に基づいてノイズを排除し、解決すべき課題および投資対効果の見込める領域を明確化することが重要である。

また、企業は単に設備データを収集するだけでなく、「知識のデジタル化」を推進すべきである。すなわち、エンジニアの経験、失敗事例、現場での判断を体系的に蓄積し、工場そのものを学習するシステムへと進化させる必要がある。AIの価値は単なる自動化にとどまらず、若手技術者が熟練者の判断水準へ迅速に到達することを支援する点にある。

ROIは依然としてあらゆる変革における中核的指標である。すべての課題を一度に解決しようとする大規模投資よりも、重要なボトルネックに焦点を当て、小規模かつ迅速に効果を検証するアプローチが有効である。例えば、高付加価値工程の一部にAIや予知保全を導入し、3か月以内に停止時間を10％削減できれば、それは明確なROIとして評価できる。その成果を基に、次の投資へと段階的に展開すべきである。

このアプローチは、継続的改善の思想と高い親和性を持つ。すなわち、小さく始め、継続的に最適化を図ることである。技術変化が激しい時代において、製造業に求められるのは無差別な技術追随ではなく、戦略的判断、データ品質、エンジニアリングの現実性、そしてエコシステム連携の間で最適なバランスを確立することである。2026年における競争優位は、特定の製品や単一技術に依存するものではなく、企業が属するエコシステム全体と、知識を実行力へと転換する能力によって規定される。

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