フィジカルAIの本命は全米28万の既存工場

フィジカルAIの議論はヒューマノイドロボットを詰め込んだ新設工場に集中しがちだが、記事は別の現実を指し示す。最大の機会はすでに建っている全米約28万工場にあるのかもしれない。PepsiCoがNvidia Omniverse上に構築されたSiemensのDigital Twin Composerで取り組んだ事例は、資本投下の前に工場を仮想モデル化することでスループットを20%高め、建設開始前に設計上の欠陥の最大90%を指摘できることを示す。これは設備投資額の10%から15%の削減効果に換算される。つまり新設ではなく、PepsiCoがすでに保有する資産から引き出した能力である。

BMWの手法もこれを裏付ける。ヒューマノイドロボットを前提に工場を設計するのではなく、Spartanburgの既存組立ラインにFigure 02ロボットを投入し、2025年の10カ月間で約1,250稼働時間を記録、3万台超のX3車両の生産を支援した。BMWはその後、同じ工場の物流業務に新型Figureを移し、LeipzigではHexagonのAEONロボットによる別のヒューマノイド実証も始めた。これらのロボットは、BMWが600件超のAI活用事例を運用するAI対応済みの工場に接続される。

AuguryやHarmoniのようなスタートアップに流れ込む投資は、この改修優先モデルが勢いを得ていることを示唆する。Auguryの報告書では、製造業のリーダー501人のうち83%が今年AI投資を増やす予定だった。一方、Bessemer Venture Partners主導のHarmoniのシリーズA 1000万ドルは、従来型機械を稼働させ続ける工場に照準を定める。賭け金は、こうした改修がPepsiCoやBMWのような初期導入企業を超える成果を示せるか、設備融資やプロジェクト融資がそれに応じて動くかどうかにかかっている。AIが既存工場の潜在能力を確実に引き出せるなら、未来の工場はすでに建っているのかもしれない。機会はそれを知的にすることにある。