台湾、ロボット密度は世界トップ10　なぜ「自律生産」に進めないのか　専門家が指摘する2つの壁

AIの競争は、仮想空間から物理的な現場（フィジカル空間）へと軸足を移しつつある。ロボットがセンシング、理解、意思決定、そして自律行動の能力を徐々に備える中、企業は新たな課題に直面している。既存の自動化設備、AIモデル、現場データ、生産プロセスをいかに統合し、技術の応用を再現可能かつ拡張可能なビジネスモデルへと転換していくかという課題だ。

デロイト台湾（勤業衆信）は25日、報告書『フィジカルAIの発展を加速させる決定的な瞬間』を発表した。それによると、フィジカルAIを広範に業務へ統合している企業はわずか3%にとどまり、実質的な変革の効果を生んでいると回答した企業は5%にすぎない。一方で41%の企業が、今後3年以内にフィジカルAIによる変革のインパクトを受けると予想しているという。市場の高い期待に対し、企業の実際の統合はまだ限定的な段階にあり、大規模な商業化には多くの障壁が残ることがうかがえる。

台湾におけるフィジカルAIの発展は、ゼロからのスタートではない。

国家科学・技術委員会（国科会）国家実験研究院の「国家スマートロボット研究センター」が今年4月、台南市の沙崙（シャルン）に開設された。行政院（内閣）が推進する「AI新十大建設」および「スマートロボット産業推進スキーム」には、今後4年間で200億台湾元が投じられる予定だ。台湾のAI競争が半導体チップやクラウドの分野から、製造現場や多様な物理的応用へと段階的に裾野を広げていることを示している。

もっとも、政策支援や産業投資が順次整備されている一方で、企業側の導入スピードが必ずしもそれに同調しているとは限らない。

デロイト台湾のエネルギー・資源・インダストリアル部門責任者、温紹群氏は、フィジカルAIの競争の焦点が、技術開発から実際の現場における事業価値へとシフトしていると指摘する。特に半導体、自動車、精密製造といった高付加価値かつ複雑性の高い産業では、ロボット、センシング技術、AIによる意思決定、デジタルツインのシミュレーションを組み合わせることで、設備やシステムの自律的な対応能力の向上が期待できるという。

温氏は、台湾の優位性は必ずしもグローバルな巨大IT企業と基盤モデルの分野で競合することにはなく、製造業が長期にわたって蓄積してきた現場の経験とサプライチェーンの統合力にあるとみる。OT（制御技術）データ、ロボットシステム、エッジAI、現場での実証、ガバナンスの仕組みをさらに連携させることができれば、単一のアプリケーションを複数の生産ラインや工場をまたぐ包括的なソリューションへと拡張できる可能性があるとしている。

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グローバルな比較でみると、台湾はすでに相応に確かなロボット応用の基盤を築いている。国際ロボット連盟（IFR）の報告書『World Robotics 2025』によると、台湾の製造業では従業員1万人当たり302台の産業用ロボットが稼働しており、世界トップ10にランクインする。これはアジア平均の131台を大きく上回る水準だ。

温氏は、ロボットの高い導入率が台湾の豊富な実務経験を示す一方、次なる段階の競争は、企業がハード・ソフトのプラットフォーム統合力をさらに掌握し、現場の経験を外部へ輸出可能な製品やサービスへと昇華できるかどうかにかかっていると指摘する。

フィジカルAIはシミュレーション基盤、センシングシステム、機械構造、演算、制御といった複数の要素を内包しており、企業が直面する課題もそれらの「統合」の側面に集中している。個々の技術が実際の生産ラインで協調して機能するかどうかが、単一技術の成熟度よりも決定的な意味を持つことが多いという。

このような産業トレンドの下、フィジカルAIに求められるエコシステムは、産官学の連携にとどまらない。技術統合、現場での実証、システムの配備、複数工場への横展開に至る、包括的なデリバリー能力の構築が求められる。

国家レベルの研究センターは共通技術の研究開発や実証実験を支援できるが、その研究成果が商品化へと進むかどうかは、最終的に企業の製品化能力と市場開拓力に依存する。これは台湾産業が「大規模なロボット・ユーザー」から「ソリューション・プロバイダー」へと徐々に脱皮するための重要な転換点でもある。

しかし、企業のフィジカルAI導入には依然として少なくない障壁が存在する。デロイトの調査によると、企業が直面する最大の課題は「コストとリソースの要件」で41%を占めた。次いで「適切な応用シーンの特定が困難」が36%、「人材・スキルの不足」が33%、「技術の成熟度およびデータの可用性不足」が31%となっている。

温氏は、人材、技術、データの問題は互いに密接に関連していると見る。現在企業に欠如しているのは、事業現場とデータサイエンスの双方を理解する分野横断的な人材だという。こうした専門性がなければ、フィジカルAIは単なる技術デモンストレーションの段階にとどまりやすく、真の事業効果へと転換することは難しい。

商業的価値の観点からも、企業は段階を踏んで推進する必要がある。初期段階では製造のコア部分から着手し、生産能力、歩留まり率、設備稼働率といった具体的な指標に的を絞る。その後、インテリジェントな意思決定をサプライチェーンやエンドツーエンドの管理へと拡張していく流れだ。

設備のプログラミング可能性が高まり、業務プロセスが徐々に標準化されて初めて、企業は「Factory as a Service（FaaS）」や「Operations as a Service（OaaS）」といった新たなビジネスモデルを展開する条件を整えられるとしている。 （関連記事： 100m9秒39で「ボルト超え」　中国の人型ロボット、速くても本当に「働ける」のか ｜ 関連記事をもっと読む ）

温氏は、サービス化は企業能力の漸進的な成熟の上に成り立つものであり、AIを導入すれば自然に形成されるものではないと注意を促す。投資評価の手法もビジネスモデルの変革に伴って見直す必要がある。設備の減価償却、稼働率、総所有コスト（TCO）などの従来の指標に加え、複数の現場への展開コスト、サービス収入の継続性、設備のアップグレードやメンテナンスのリスクを誰が負担するのかといった点も評価する必要があるという。

フィジカルAIと一般的な企業向けITシステムの最大の違いは、AIが判断や実行を誤った場合、設備の稼働、人員の安全、周辺環境に直接的な影響を及ぼしかねない点だ。ガバナンスの仕組みは、システムの稼働後に後付けするのではなく、製品設計や導入の初期段階から構築し始める必要がある。

デロイト台湾のテクノロジー＆トランスフォーメーションサービス部門バイスプレジデント、白哲豪氏は、フィジカルAIにおけるガバナンスの要諦は、初期段階からAI、人員、プログラム制御システム間の意思決定の役割分担を明確に画定することにあると指摘する。

AIは状況認識、タスクの理解、動作戦略といった非構造化業務を担当する一方、リアルタイム制御、機能安全、重要な意思決定については、確実性・検証可能性・監査可能性を備えたプログラムロジックで維持するか、人員の監督下で実行されるべきだという。企業がフィジカルAIを導入する際は、安全とリスク管理を製品設計段階に組み込み、新興テクノロジー・リスク管理制度を通じて早期に問題を特定し、システム完成後の事後対応を避けることが求められる。

フィジカルAIに対するガバナンスの要求は、市場やサプライチェーンへも徐々に波及している。顧客、政府、産業チェーンがAIの安全性、データ管理、供給元に対する要求水準を引き上げる中、企業が今後特定の市場へ参入できるかどうかは、製品が十分な検証およびコンプライアンス対応能力を備えているかに左右されるとみられる。

例えば、欧州連合（EU）の新たな機械規則（EU 2023/1230）が2027年1月20日から全面的に適用される。同規則では、自己進化行動を伴う機械学習の安全コンポーネントが、第三者機関による検証を必要とする高リスクのカテゴリーに分類される。自律移動ロボット（AMR）も人的監督および即時介入の機能を備えることが義務付けられる。製品検証とコンプライアンス対応にかかる準備期間を逆算すれば、関連企業にとって2026年が重要な準備期間となる。

米国はサプライチェーンの安全保障の観点からアプローチしている。米商務省は2025年9月より、ロボットおよび産業機械に関する国家安全保障調査を開始した。サプライチェーンが外国の支配下にあるか、関連製品が兵器化される可能性があるかに焦点を当てている。今後、企業が直面する審査の範囲は、価格や製品仕様にとどまらず、部品の調達元やデータフローも重要なチェック項目となる見通しだ。

「ガバナンスはブレーキを踏むことではなく、入場券を手に入れることだ」。温氏はこう語る。製品仕様や技術力が拮抗する状況下では、第三者認証を提示し、データの流れを明確に説明し、人的監督のメカニズムを確立している事業者こそが、高度に規制された市場へ参入する機会をつかめるという。

AIが画面の中から工場、倉庫、その他のリアル空間へと進出するのに伴い、台湾企業が直面する競争軸も、単なるロボットの調達や利用から、統合・検証・輸出能力を問うものへと移行していく。台湾の製造業が長年蓄積してきた現場の経験を、複数の現場へ展開できる能力へとさらに昇華させ、ハード・ソフトの統合やガバナンスの仕組みと結びつけて包括的なソリューションを形成できるか。それが、台湾が次なるフィジカルAIの競争で産業の優位性を拡大できるかどうかを左右する鍵となる。

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編集：梅木奈実