2030年のテックトレンド：ジェネレーティブAIの次なる時代

「Tech Trends 2030：シーメンスの先見性シリーズ」のレポートでは、ジェネレーティブAIの進展とその産業への影響を探ります。特に、エージェントAIや基盤モデルなどのトレンドが、今後の産業アプリケーションの形を決定づけます。

AIは、予知保全やジェネレーティブデザインを通じて、多くの業界に価値を生み出しています。最近の進展により、AIは熟練労働者を支援し、人間と機械の効果的なコラボレーションを実現する産業用コパイロットや、大規模言語モデル（LLM）がAPI間の「翻訳者」として機能するなど、具体的な応用が進んでいます。

主要なトレンドは以下の通りです：

1. 産業基盤モデル: 業界固有のデータに基づいて事前にトレーニングされたAIは、迅速で正確な展開を可能にします。

2. エージェンシーAI: 自律性のあるAIシステムが、産業環境での意思決定を支援します。

3. マルチモーダルLLM: テキスト、画像、動画を同時に処理する能力により、データ解釈が高度化します。

4. エッジモデルと専用ハードウェア: データソースに近いエッジでのリアルタイム処理が可能で、効率を大幅に向上させます。

AIの活用は、組織内でのイノベーションを促進し、サイバーセキュリティや遵法性の確保を重要視しています。2030年における産業用AIの発展は、労働市場の人材不足を軽減する可能性も秘めています。

NTTアドバンステクノロジ（東京・新宿）は、パソコンのデータ入力や検索を自動化するロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）ツール「WinActor」の新バージョンを16日から提供開始すると発表しました。この新しい管理システム「WinActor Manager on Cloud Ver.4.0」では、人工知能（AI）エージェントとの連携機能が追加され、AIの指示に基づいてPCの操作を自動化できるようになります。

具体的には、設定したシナリオに基づき、AIエージェントが「データを分析して報告書を作成して」と指示すると、必要なデータの収集・分析を行い、要点を整理します。その後、WinActorが指定されたフォーマットに沿って自動的に報告書を作成し、他のシステムや帳票に転記します。この機能によって、業務の効率が大幅に向上し、手作業によるエラーも削減されます。

加えて、既存のシナリオをそのまま活用できるため、新たな開発コストをかけずにAIとの連携ができ、より高度な自動化が実現します。これにより、企業はコスト削減を図りながら、業務プロセスの生産性を高めることが可能になります。

ソフトクリエイトは、中堅製造業の技術継承を支援するAI認識サービス「メニナルAI」を2026年2月3日に発表しました。サービスは2月中旬から提供開始され、パッケージ形式でライセンスが供与されます。製造業界へのAI導入状況を調査したところ、AIを活用している企業は少なく、多くがリテラシーや導入コストといった課題に直面していることが明らかになりました。

メニナルAIは、熟練技術者の判断力を再現し、現場の支援を行う自律型AIです。静止画や動画、センサーデータをリアルタイムで統合し、現場の状況を把握します。具体的には、300以上の工程を持つ現場では、画像認識を用いて部材や動作を可視化し、工程の前後関係を自動的に判断することで、生産効率と品質を向上させました。

さらに、金属の反射など従来のAIで難しかった部品の検品においても、メニナルAIが自動で画像補正を行うことで、99.9%の高精度で不良品を検出することに成功しました。AIの学習プロセスでは、静止画や動画のタグ付けを行い、工程を定義していきます。これにより、AIは状況を総合的に理解し、工程の変化を予測することが可能です。

ソフトクリエイトは、独自の特許技術に基づく最適化された連続的な時系列パターンの認識を実現し、製造業の未来に革新をもたらすことを目指しています。

AIと製造業の未来：真のマスカスタマイゼーションの到来

2026年02月10日

AIの進展が製造業を変革し、本格的なマスカスタマイゼーションの実現が期待されている。AIは製品企画や設計、製造プロセスに導入され、顧客ごとにカスタマイズされた製品を、効率的かつコストを抑えて生産できる未来が見えてきた。これにより、従来の大量生産が持つ画一性を克服し、顧客の多様なニーズに応じた製品が提供可能となる。

製造業のAIの活用は3つのステージに分かれ、初めは既存業務の効率化を図るAI 1.0から、ビジネスモデルを変革するAI 2.0、さらに業界全体の変化を促進するAI 3.0へと進化する。具体例として、GMはクラウド型の自動設計AIを活用し、自動車部品のカスタマイズを実現している。BMWはMINIのパーツを自由にカスタマイズ可能にし、adidasは3Dプリンターで個別に適応したランニングシューズを提供している。

マスカスタマイゼーションの鍵は、AIが設計と製造をサポートし、フレキシブルな生産ラインを実現することにある。これにより、多種少量生産の効率化が可能となり、企業間の協力が進む。最後に、企業はAIを導入する際、自社の競争優位性を維持するため、真の価値を見極めることが求められる。