グローバルトレンドから読み解く日本の構造的課題 「技術立国」から「統合立国」へ転換 日本の製造業が取るべき次の一手とは

アビームコンサルティング

グローバルトレンドから読み解く日本の構造的課題「技術立国」から「統合立国」へ転換
日本の製造業が取るべき次の一手とは

AIの進化は製造業の競争軸を大きく変えつつある。アビームコンサルティングの橘氏は、グローバルトレンドと日本の現状を踏まえ、現場データを起点に事業価値を再設計する重要性を指摘。「技術立国」から「統合立国」への転換が日本の勝ち筋となる。

産業技術へとシフトする
加速するAIの新潮流

アビームコンサルティング
執行役員プリンシパル
Head of Intelligence &
Research Institute
橘知志氏

「CES 2026」を訪問した橘氏は、コンシューマー向けから産業技術の社会実装へと流れが大きく変わり、AIが産業基盤となる「Intelligent Transformation（知能化を前提とした産業変革）」が進展していると指摘。特に、ロボットと結びつき動作を担う「フィジカルAI」の活用が進み、AIが実空間で価値を生むフェーズへ移行している点を強調した。

だが、日本の立ち位置は楽観できない。元来、ロボティクスは日本が強みを持ってきた領域であるが、AIの進展に伴い主導権は徐々に米中へと移りつつある。一方で例外やノイズを含む豊富な現場データは日本の強みであり、これこそが差異化の源泉になると橘氏は語る。

しかし、その強みは十分に生かされていない。暗黙知への依存や部門サイロなどが壁となり、データが意思決定に活用されない。「データはあるが価値変換装置がない」という構造的課題が、DXをPoC止まりにとどめている。

データ連携で業界をつなぐ
全体最適目指す戦略シフト

日本の製造業は何を変えるべきか。橘氏は3つの方向性を示す。1つ目はロボットを「学習・判断する労働力」と捉え、AIで人の技能を継承すること。2つ目は、企業や業界を越えてデータを安全に共有・活用できる仕組みを構築し実装を進めること。3つ目は、全社横断のデータ統合で現場と経営のKPIを連動させる基盤を整備することだ。

さらに重要なのが、全体最適の視点だ。個別工程の効率化にとどまらず、生産・物流全体の工程を細分化し、自動化の余地を見極める。こうした積み重ねが部分最適からの脱却につながる。その先にあるのが、日本の勝ち筋の再定義だ。海外勢が資本力などで勝負する中、日本は統合・集約で競争力を発揮すべきと橘氏は説く。「技能者から設計・統合者への転換」が必要だ。技術単体ではなく、設計・統合・運用まで一体で価値化する力が目指すべき方向だとする。自社事業の勝ち筋を見極め、それを支えるビッグピクチャーとAI活用戦略を描けるか。豊富な現場データを産業全体の価値へと引き上げる構想力と実装力の両立が、今、製造業に求められている。