※本記事は、世界経済フォーラム（World Economic Forum）の第56回年次総会（ダボス会議2026）におけるパネルディスカッション「Factories that Think」の内容を基に作成されています。動画は https://www.youtube.com/watch?v=F8uDLMppM5E でご覧いただけます。
登壇者は以下の通りです。モデレーターはJamie Heller氏（Business Insider編集長）。パネリストとして、Roland Busch氏（Siemens社長兼CEO）、Levent Cakiroglu氏（Koç Holdings CEO）、Mihir Shukla氏（Automation Anywhere会長兼CEO兼共同創業者）、Peggy Johnson氏（Agility Robotics CEO）、Thani Ahmed Al Zeyoudi氏（UAE外国貿易大臣）が参加しています。
本記事では、パネルディスカッションの内容を要約しております。なお、本記事の内容は登壇者の見解を正確に反映するよう努めていますが、要約や解釈による誤りがある可能性もありますので、正確な情報や文脈については、オリジナルの動画をご視聴いただくことをお勧めいたします。
世界経済フォーラムは、官民連携のための国際機関であり、政治、ビジネス、文化、その他の社会のリーダーが集い、グローバル、地域、産業のアジェンダを形成しています。詳細は世界経済フォーラム公式サイト（http://www.weforum.org/ ）をご参照ください。
1. イントロダクションとパネリスト紹介
1.1 モデレーターおよび登壇者の紹介
Jamie Heler（モデレーター）： おはようございます。本日は「考える工場（Factories that Think）」というテーマでお話しします。私はBusiness Insiderの編集長、Jamie Helerです。本日は素晴らしいパネリストの皆さまにお集まりいただきました。まず、Siemensの社長兼CEOであるRoland Buschさん。続いて、トルコのKoç HoldingsのCEO、Levent Cakirogluさん。Automation Anywhereの会長兼CEO兼共同創業者であるMihir Shuklaさん。そして、Agility RoboticsのCEO、Peggy Johnsonさんです。さらに、パネルの途中からUAEの外国貿易大臣であるThani Ahmed Al Zeyoudiさんにもご参加いただきます。パネリストの皆さま、そして会場の皆さま、本日はお越しいただきありがとうございます。それでは早速議論に入りましょう。
2. デジタルツインと産業用AIオペレーティングシステム
2.1 Siemens×NVIDIAの産業用AIオペレーティングシステムの全体像
Jamie Heler： Rolandさん、まずあなたから伺います。SiemensとNVIDIAが最近、産業用AIオペレーティングシステムを構築するパートナーシップを発表しました。それはどのようなもので、なぜ重要なのでしょうか。
Roland Busch： 手短にお話しします。たとえば、エレクトロニクスの新しい製造ラインを構築したいとしましょう。まず行うのは、全体のシミュレーションです。製造したい製品のデジタルツイン、使用する生産ラインのデジタルツイン、つまり環境全体のデジタルツインを、実際に建設を始める前に作成します。これにより、製品と製造ラインを極めて包括的に最適化できます。ここで私たちがデジタルツインと言うとき、それは本当に物理ベースのデジタルツインを意味しています。加熱したとき、電力を流したとき、さらにはソフトウェアを実行したときも、実物と同じように振る舞います。シリコン上でソフトウェアがどう動作するかまでシミュレーションできるのです。
このデジタルツインを作った上で、実際に掘削機を送り込み、工場を建設し、稼働させます。その結果、生産量は20〜25%向上し、省スペース化が進み、エネルギーコストは20%削減されます。立ち上げも格段に速くなり、ミスも起こりません。
さらに重要なのは、生産が始まった後もデジタルツインを「生きた状態」に保つことです。リアルタイムデータがデジタルツインにフィードバックされ続けるため、何か変更があったとき、何か問題が起きたとき、ショップフロアで何が起きているかをリアルタイムに把握できます。新しい製品や新しい部品が投入されたときも、何が起こるかを正確に予測して最適化し続けることが可能です。
こうしたことを実現するためには、技術スタックが必要です。まずデータ、次に堅牢なシミュレーションソフトウェア、そして製造現場を制御するオペレーションソフトウェア、さらに運用を支援するアプリケーション。これらをまとめて、私たちはAIベースの産業用オペレーティングシステムと呼んでいます。ここでNVIDIAとパートナーシップを組んでいるのです。NVIDIAはOmniverseを持っており、製造ライン全体のフォトリアリスティックなビューを生成できます。まるでビデオを見ているかのように、機械だけでなくショップフロアで作業する人間も含めて、すべてをシミュレーションできます。これは非常に強力です。
私たちが目指しているのは、このオペレーティングシステムをお客さまにとってできるだけ簡単に使えるものにし、スケールできるようにすることです。先ほど説明したようなゼロから始めるグリーンフィールドの用途にも、既存設備を活かすブラウンフィールドの用途にも対応できます。どの時点からでも始められるのです。
Jamie Heler： つまり、それは顧客に販売する製品になるということですか。
Roland Busch： 技術スタック全体を製品と捉えるなら、そうです。ただし、これはプラグアンドプレイで使えるものではなく、個々のニーズに合わせて適応させる必要があります。自動車を製造するのか、半導体工場なのか、ヨーグルトなのか、医薬品なのかで、当然ながら専門的な対応は異なります。しかし、すべてのケースで機能しますし、私が説明した原理は常に同じです。製品を作る場合も、医薬品製造プラントで最終的に使われる分子をシミュレーションする場合も、モデル全体は同じなのです。
2.2 デジタルツインの進化とAIエージェントによる拡張
Jamie Heler： Mihirさん、デジタルツインの現在地について教えてください。以前からありましたが、進化していますよね。何がエキサイティングなのでしょうか。
Mihir Shukla： おっしゃる通り、デジタルツインは以前から存在していましたが、技術は指数関数的に進歩し、コンピューティングパワーも指数関数的に向上しました。製造業が持つ独自の優位性の一つは、あらゆる機械やシステムから、他の多くの業界よりもはるかに長い期間にわたってデータを収集し続けてきたことです。膨大な量の情報が蓄積されています。そのすべての情報を、より強力な新しいモデルに適用することで、Rolandが話していたような、物理システムのあらゆる特性を再現するデジタルツインを構築できるようになりました。
そしてAIエージェントの力を加えることで、私は本日のテーマを拡張したいと思います。「考える工場」ではなく、「考え、つながり、行動する工場」です。これはプロアクティブ（能動的）なシステムです。たとえば、デジタルツインが製造上の問題発生を予測したとしましょう。それに対して事前に対処できます。在庫への影響があり、出荷計画への影響があります。AIエージェントは関係者全員にアラートを出し、サプライチェーン全体にわたって対策を即座に講じることができます。コストが本当に発生するのはそこだからです。AIエージェントが能動的に機能し、即座に反応してサプライチェーン全体とオペレーションにレジリエンスをもたらす。工場はその心臓部にあります。工場で何かを早期に捕捉できれば、すべてを改善することができるのです。
3. デジタルツインの実践：Koç Holdingsの事例と成果
3.1 グループ横断のデジタル化戦略と具体的成果
Jamie Heler： 世界中に工場やプラントをお持ちですが、ここまで聞いてきたことは今どの程度現実のものなのでしょうか。それとも、まだ将来の話なのでしょうか。
Levent Cakiroglu： 私たちは家電、自動車、石油精製と非常に多様な事業を展開しており、デジタル化はグループ全体の最重要課題です。うまくいったものをグループ横断でスケールさせるというのが基本方針です。現在、WEF（世界経済フォーラム）に認定された6つのライトハウス工場を運営しています。これらは品質、生産性、効率性、サステナビリティの面で価値を創出するだけでなく、すでに実証された能力を他の拠点に移転するためのエンジンとしても機能しています。つまり、ここまで議論してきた内容は、私たちがすでに適用し、実際に恩恵を受けているものです。
デジタルツインを例に挙げましょう。デジタルツインは、私たちが事業を展開する世界において、生産性と柔軟性のエンジンとして台頭しています。リアルタイムのデータと意思決定ツールで運用しなければならない環境の中で、デジタルツイン技術は生産性と柔軟性の向上を可能にしています。具体的な数字を申し上げると、自動車製造プラントでは生産性が70%向上し、設備総合効率（OEE）は13%改善しました。石油精製では、デジタルツインを活用して収率・エネルギー・ブレンドに関する意思決定を統合することで、稼働率の向上を実現しました。さらにサプライチェーン管理において、計画と財務の意思決定を組み合わせることで、予測精度を95%にまで引き上げることができました。つまり、これは現実のものであり、実際に機能しています。今まさに起きていることなのです。
Jamie Heler： 御社はどの程度自社で開発投資を行い、どの程度をパートナーとの協業に頼っているのですか。
Levent Cakiroglu： もちろんテクノロジーパートナーとの協業は不可欠ですが、それに加えて、デジタル領域における自社の能力構築にも取り組んできました。一例として、私たちが自社開発したPlatform 360があります。これは40以上の拠点に展開されており、事業横断で実行力と意思決定の質をスケールさせるためのプラットフォームです。事業の複雑性が増すにつれ、対応スピードの加速と一貫性の確保が現実的な制約となります。このプラットフォームは、グループ全体で診断と意思決定を標準化するものであり、パイロットからエンタープライズレベルへのスケーリングにおいて最も重要な要素の一つだと考えています。
具体的には、AI、機械学習、IoT、そしてここまで議論してきたデジタルツイン技術を展開していますが、重要なのは、デジタル能力を事業横断で活用するための単一アーキテクチャを持つことです。インテリジェントファクトリーの本質的な側面の一つは、パイロットで達成した成果をスケールできることにあります。そしてそれは、さらに多くの技術を導入することではありません。ガバナンス、オペレーティングシステム、人材、そして組織内の文化とリーダーシップを強化し、私たちの能力を全事業で確実に活かすことなのです。
4. UAE政府のデジタル産業戦略
4.1 港湾・物流のデジタル化と産業政策の転換
Jamie Heler： 大臣、これはグローバル市場やグローバル貿易にとってどの程度インパクトがあるのでしょうか。まだ地域的な現象にとどまっているのか、それとも広がりを見せているのか、何が見えていますか。
Thani Ahmed Al Zeyoudi： まず、デジタル化とデジタルツインは、皆さんがおっしゃっている通り進展しています。そしてそれは工場の中だけではなく、資源の採掘から製造、物流、流通、通関手続きに至るまで、生産ラインのバリューチェーン全体に及んでいます。
UAEには非常に興味深い経験があります。私たちは歴史的に物流とグローバルネットワークに多額の投資を行ってきました。世界250の港と接続しており、このネットワークはさらに拡大し続けています。それが極めて重要だからです。国内の物流においては、税関と港湾のオペレーションをすべてデジタル化する変革に着手しました。大半の貨物は到着前にクリアランスが完了します。支払いや保証金の返還も即時に処理されるようになり、何日も待つ必要はありません。以前は通関に数日かかっていましたが、今はわずか数分で完了します。国内で実現したこの洗練されたシステムを、私たちは今グローバルに展開しています。管理する港の近くに工業団地を併設することで、そこで生産された商品の移動をさらに迅速にしているのです。
製造業セクターに関しては、8年前に製造省の中に専門のテクノロジー部門を設置しました。そこで私たちが発信したメッセージは、海外から連れてきている大量の非熟練労働力をテクノロジーが置き換えなければならないということです。もはや賃金の問題ではありません。デジタル化の問題であり、オペレーションの効率をいかに改善するかという問題なのです。
4.2 石油・ガスから重工業までのAI・ロボティクス展開
Thani Ahmed Al Zeyoudi： 私たちのやり方は変革的なものです。テクノロジーを適用し、展開し、前進し続けています。いくつか具体例を挙げましょう。石油・ガス分野では、地下数キロメートルの場所で生産を行うため、以前からシミュレーションが生産効率の改善、適切な油井の選定、圧力制御に役立っていました。しかし今、私たちはさらにAIを適用しています。AIがどこで生産すべきかを指示してくれるのです。もはやシミュレーションエンジニアに頼る必要はありません。AIがその判断を行い、私たちはすでにその高度なシステムを構築しました。
さらにオペレーションにも踏み込んでいます。以前は3〜6ヶ月のシャットダウンが必要だったサイトに、ロボティクスを適用し始めました。ロボットがオペレーションを継続しながら監視を行い、状況を報告し、対応を実施します。以前は数ヶ月かかっていたシャットダウンが、今はわずか数日でオペレーションが復旧します。さらに、アルミニウムなどの重工業にも展開を進めており、精錬所でのAI適用が効率と生産性の改善をもたらしています。
デジタルツインとデジタル化は間違いなく大きなインパクトがあります。あとはそれをやるという意志の問題です。そして、やらなければなりません。世界経済が直面する課題を前に、デジタル化なくしてその影響を軽減することはできないのですから。
4.3 「意志」の本質：R&D投資・規制ラボラトリー化・長期コミットメント
Jamie Heler： 大臣、先ほど「意志があれば大きな可能性がある」とおっしゃいました。それは資金の問題ですか、政治的意志ですか、それとも世論の受容性ですか。課題は何でしょうか。
Thani Ahmed Al Zeyoudi： 最も重要なのは、課題を正しく認識し、その解決に向かって取り組むことです。資金があっても、抱えている問題に対する正しい診断ができていないことがあります。一つ例を挙げましょう。私たちの国はすべての人を歓迎し、人材を惹きつけていますが、課題の一つは建設分野の非熟練労働力への依存度の高さです。まさにPeggyさんが指摘された通り、この労働力は高齢化しており、若い世代を建設現場に引きつけるのは非常に困難です。ロボティクスが主要な解決策です。しかし、そこで止まるつもりはありません。建設は国家の発展の一部であり、私たちは地域最大規模の開発プロジェクトを進めています。だからこそ、ロボティクス工場への大規模な投資を行っているのです。
資金はもちろん重要ですが、資金がありながら正しい解決策や正しい診断を持たない国は多く存在します。私たちが国として行ったのは、ロボティクスとAIに関する包括的なアプローチを策定することでした。政府の人事任命、政策策定、能力構築から始めましたが、最大のゲームチェンジャーとなったのはR&D投資です。これは通常非常にコストがかかるため、多くの関係者は「誰かがやるだろう、それをコピー＆ペーストすればいい」と回避します。しかしAIとデジタル化の時代において、誰かがやるのを待つのでは遅すぎます。ゲームから脱落してしまうのです。
Jamie Heler： Siemensを雇えばいいのでは。
Thani Ahmed Al Zeyoudi： 実際にSiemensとは協力しています。しかしR&Dに自ら取り組まなければなりません。なぜなら、自国のエコシステム、自国の環境、自国の条件に合わせてカスタマイズすることが必要だからです。その上で展開を進め、前に進めていくのです。そして資金はそれと一体です。起業家を支援してR&Dのアイデアを実用化し、商業フェーズに持っていく必要があります。私たちは国内で2つのモデルを適用しています。一つは国際的なテクノロジーに投資して国内に持ち込む「展開・投資モデル」、もう一つは誰でもパイロットとして自社のテクノロジーを試せる「消費者市場モデル」です。
Jamie Heler： つまり、パイロットの場として国を開放しているということですか。
Thani Ahmed Al Zeyoudi： そうです。私たちはすべての人に対する規制のラボラトリーになりつつあります。それと同時に、自国の利益に合致する自前の投資も行っています。ご質問に戻ると、意志は存在しますし、存在しなければなりません。しかし、何を望んでいるのかを明確にし、長期的に待つ覚悟が必要です。一夜にしてできると思ってはなりません。その忍耐と一貫性がなければ、望むものを達成することはできないのです。
5. ヒューマノイドロボットの現状・安全性・労働問題
5.1 Agility Robotics「Digit」と非構造化環境への進出
Jamie Heler： Peggyさん、あなたの会社にはDigitというヒューマノイドロボットがいますね。ロボティクスは長い歴史がありますが、今ようやく大きなブレークスルーを迎えつつあります。ただ、それは簡単なことではないですよね。安全にこれを実現する上での課題についてお話しいただけますか。
Peggy Johnson： ヒューマノイドロボットは極めて複雑です。少しEV車に似ています。大量のデータを取り込み、素早く処理し、意思決定を行わなければなりません。だからこそ、ようやく今になって登場し始めているのです。確かにAIがその進化を加速させましたが、それでも工場に価値をもたらすことのできる、動的に安定した大型デバイスが必要です。進歩はゆっくりでしたが、最近のヒューマノイドにおける最大の転換点は、非構造化環境で作業できるようになったことです。
Jamie Heler： 非構造化環境。それが最新の進展ですね。
Peggy Johnson： そうです。非構造化環境とは、人間のために作られた場所に入り込み、人間の仕事をこなせるということです。現時点では主にマテリアルハンドリング、つまりビンや箱を移動させたり、物品を操作したりすることが中心です。しかしこれは、コンベアベルトや単腕ロボットのような固定型ロボティクスとは対照的なものです。固定型はもちろん機能的で大量のアウトプットを生み出しますが、ヒューマノイドの場合、午前中に一つの仕事をして午後には別の仕事ができるという高い運用効率を持っています。人間が行く場所に行けるのです。狭い通路を通り抜け、高い場所に手を伸ばし、床まで屈むことができます。世界は人間のために作られていますから、ヒューマノイドはその世界にそのまま入れるという点で、静止して一つの仕事だけを非常にうまくこなすことを前提に設計された他のロボティクスとは根本的にカテゴリーが異なります。非構造化環境で動作できるようになった今、AIの力を使ってロボットの訓練を加速し、より多くの作業を任せていけます。能力が成長するにつれ、企業向けを超えて、最終的には私たちの家庭にも入っていくでしょう。
5.2 ヒューマノイドが解決する労働課題と従来型ロボットとの棲み分け
Jamie Heler： ただ安全性の問題がありますよね。現在、工場ではワークセルの中にいるのが基本だと思いますが。
Peggy Johnson： その通りです。今日、すべてのヒューマノイドはワークセルの内部で作業しなければなりません。動画やデモでコーヒーを淹れたりバク宙をしたりする姿を見るかもしれませんが、実際に仕事に就かせると、これは自動機械であり、重量は約200ポンド（約90kg）、20〜25kg（50ポンド）を持ち上げることができます。非常にパワフルな存在です。ですから、人間から離れたワークセルの中に留めなければなりません。
ワークセルの外に出るために満たすべき基準は「機能安全（functionally safe）」と呼ばれます。人間の近くにいられるようにするためには、近づいたときに人間を傷つけないことが求められます。私たちのロボットは、人間に接近していることを感知しなければなりません。近づけば近づくほど安全半径は小さくなり、ロボットは荷物を持ったまま地面近くまで姿勢を下げます。そのバランスをすべて維持しなければなりません。人間が通り過ぎると、再び立ち上がって進んでいきます。今年末までに、この機能安全を備えたロボットを完成させる予定です。そうすれば、工場内を自由に動き回れるようになります。
Roland Busch： 今の話を補足させてください。Peggyさんが言っているのは、従来のケージドロボットとはまったく異なる世界です。典型的な自動車製造ラインでは、溶接ロボットがケージの中で、できる限り精密に、できる限り高速に、繰り返し同じ作業を行います。常に同じ部品を溶接し続けるだけです。その環境ではセンシングはそれほど必要なく、安全性はケージによって担保されています。Peggyさんが話している環境はそれとはまったく異なります。入力トークンはセンサーであり、環境は動的で、ロボティクスはそれに応じて行動します。これはAI技術があって初めて成り立つものです。まず物流の分野で多くのハンドリング作業に展開され始めていますが、それは次第に製造のさまざまな領域へと広がっていくでしょう。
Peggy Johnson： そして私たちが解決しようとしている問題の核心は、人がやりたがらない仕事が存在するということです。こうした肉体労働の現場で人を採用するのは非常に困難です。退屈で、汚く、時には危険です。繰り返し持ち上げる動作は、精神的にも消耗する仕事です。典型的には1年以内に離職します。そして怪我の問題もあります。労働力は高齢化しており、若い世代はこうした環境に入りたがりません。ベテランの従業員は長年の肉体労働で体を痛めやすくなっており、そこには大きなコストが発生しています。
この2つ、すなわち採用の困難さと怪我のリスクこそが、ヒューマノイドへの需要を生み出している最大の要因です。人間が繰り返し物を持ち上げて膝や背中を壊し続けるべきではありません。人間にはもっと高次の価値を提供できる仕事があります。物品の操作や箱の移動ではない、別の仕事があるのです。
6. AIエージェントが生み出す即効性のあるビジネス成果
6.1 Automation Anywhereの顧客事例と人間を超える運用規模の発見
Jamie Heler： Mihirさん、R&Dの重要性や新しいことへの挑戦について議論してきましたが、一方で企業には日々の事業があり、達成すべき数字があります。顧客からはどのような声が聞こえてきますか。プログラムに乗り遅れまいというプレッシャーを感じつつ、日常業務もこなさなければならない。新しいテクノロジーでゼロから始めるべきなのか、それとも既存のものにAIを組み込むべきなのか、どちらが良いのでしょうか。
Mihir Shukla： 私たちは製造業だけでも数千の顧客を持ち、数百万単位のAIエージェントが稼働しています。可能性と恩恵は計り知れないものがあり、しかもその中には3ヶ月以内に成果が出るものもあります。膨大な資本をアンロックできるのです。
いくつか具体例を挙げましょう。まず住友ゴムの事例です。最初は計画業務にAIエージェントを導入し、次に在庫管理に広げていきました。AIエージェント同士を接続し始めたところ、最大の効果が現れたのはコンテナ計画と出荷の領域でした。これを効果的に最適化することで、非常に大きな金額のインパクトが生まれました。次にCargillの事例では、受注管理とオーダー・トゥ・キャッシュのプロセスだけでも、ストレートスルー処理の比率を20〜30%向上させることで、膨大な収益をアンロックできます。特定の領域をターゲットにすることで、こうした成果が得られるのです。
もう一つ、在庫管理の事例をお話しします。あるヨーロッパの顧客と自律的な在庫管理の構築に取り組んでいたとき、最初は人間がやっていることを模倣しようとしていました。しかしあるとき、私たちは気づいたのです。「なぜ人間の模倣をしているのか。これはもっとはるかにパワフルなものだ」と。そこで発想を切り替え、AIエージェントが32の倉庫にある68万5千品目の在庫を1日4回、動的に管理するシステムを構築しました。これだけのことをできる人間の労働力は、どれだけ集めても存在しません。そしてこのシステムは、在庫コストを2億ドル削減しました。
こうした一つひとつの取り組みが、現行システムに固定されている膨大な資本をアンロックする可能性を持っています。そのすべてを集め、意志と複数年にわたる計画を持ち、それを持続的な競争優位の構築に再投資していく。今はそれを実行するのに驚くべき時代です。
Jamie Heler： つまり、もはや選択の問題ではなく、より良いマージンを積み重ねていける。シンプルなことなんですね。
7. アフリカの産業発展・技術移転・人材育成
7.1 Siemensのエジプト鉄道プロジェクトと経済発展4段階モデル
会場質問（Anon Tajo、ナイジェリア）： 私はナイジェリア大統領府のヘルスケアバリューチェーン構築イニシアティブで働いています。テクノロジー移転を通じた国内ヘルスケア製造の強化に取り組んでいます。お聞きしたいのは、皆さんがアフリカで行っている活動についてです。単に製品を売る市場としてではなく、産業を共に築くパートナーとしてのアフリカです。テクノロジー移転における優れたパートナーとは何を意味するのか、アフリカの産業の持続的成長に向けて何を重視しているのか、教えてください。
Roland Busch： 一つ例を挙げましょう。私たちがアフリカで大規模に取り組んでいるのは、北アフリカのエジプトから始まっています。ここにSiemens史上最大のプロジェクトがあります。約2,000キロメートルの鉄道路線で、レールから信号システム、電化設備、列車の車両、駅舎に至るまで、すべてを含んでいます。紅海と地中海を結び、北部と南部をスーダンまで接続するものです。このプロジェクトは9,000万人を結びつけ、地域全体の経済を根本から変えます。物流システムが完全に変わり、人々のつながり方が変わり、ルクソールを結ぶ観光路線も含まれています。
そして当然ながら、このプロジェクトにはテクノロジー移転が本質的に伴います。最終的にシステムを現地で運用するのですから、列車のオーバーホールの仕方、信号システムの運用方法を知る人材が必要です。ヨーロッパの技術が国に入ってくるのです。Siemensは自社の人材に対する新技術・AI技術のトレーニングに年間4億3,000万ユーロを投資しています。そしてこのプラットフォームを顧客やパートナーにも開放し、私たちが持つ技術を活用してもらえるようにしています。なぜなら、これには多大な知識が必要だからです。
アフリカについて一言申し上げたいのですが、これはAI技術に限った話ではなく、普遍的な話です。経済が発展するとき、4つの波を経て発展します。第1にエネルギー、第2に物流・インフラ、つまり通信やモビリティ、第3に産業、そして第4に高等教育と医療です。これらは同時並行で進みますが、明確な波として見えます。そして第1と第2の波がなければ、本格的な産業技術を構築することはできません。これがアフリカの多くの国が抱える最大の課題の一つで、まだ第1・第2の波の段階にあるということです。エジプトは明らかに次の段階へ前進しています。
最後に一つ。今この世界で新たにインフラを構築するのであれば、最初からAI技術を使ってリープフロッグすることを強くお勧めします。最初からやる方が、既存のブラウンフィールドからマイグレーションするよりもはるかに容易なのです。
7.2 各パネリストのアフリカ貢献事例
Mihir Shukla： Rolandさんが人材とトレーニングに触れましたが、私たちが実現できたことの一つは、地域に無料のライセンスと能力を提供したことです。ある事例では700人の女性にトレーニングを行いました。素晴らしいのは、彼女たちが何かをアンラーン（学び直し）する必要がなかったことです。こうした技術は非常に自然に学べるもので、習得に4年間の学位は要りません。即座にモビリティが生まれます。700人の女性のうち525人が最初の1週間で職を得ました。これは驚くべき成果です。しかもそれはアジェンティックAI、つまりAIエージェント関連の仕事です。多くの側面がありますが、人材は非常に重要な要素です。
Levent Cakiroglu： 私たちはエジプトと南アフリカに工場を構えて事業を展開しています。最高水準のエネルギー効率と水効率を持つ製品に加えて、先ほどお話ししたデジタル能力もこれらの工場に移転しています。これは間違いなく事業を展開する国々に価値を創出しており、技術が現地の同僚たちによって積極的に活用され、さらに発展させられるよう、人材への投資も含まれています。インテリジェントファクトリーに関連して、私の心に近い事例を一つ挙げさせてください。私たちの同僚が、太陽光で駆動する冷蔵庫を開発しました。電力へのアクセスが非常に限られた農村部では、極めて重要な製品です。
Jamie Heler： 太陽光発電の冷蔵庫。屋根が開いていないといけませんね。
Thani Ahmed Al Zeyoudi： ここで発言させてください。南アフリカやエジプトは投資環境が比較的整っていますが、私たちの国はアフリカのLDC（後発開発途上国）への投資も始めています。これはアフリカだけに当てはまる話ではなく、どこにでも適用されることですが、パートナーシップが考慮すべき要素がいくつかあります。
第1に、投資の長期安定性です。この投資が撹乱されないことが極めて重要です。第2に、エネルギーです。製造業やテクノロジー供給拠点に十分な電力供給を確保しなければなりません。第3に、土地へのアクセスです。土地が政府ではなく個人に所有されている場合があり、工場用地の確保は非常に困難になり得ます。第4に、物流です。投資を行ったとしても、その場所から港や最寄りの拠点への接続性が確保されなければなりません。第5に、オフテイカーの保証です。プロジェクトの推進を保証するのは政府なのか民間セクターなのか。そして第6に、人材の確保です。テクノロジー人材は今や世界中で争奪戦になっています。
これはエコシステムなのです。一つの要素だけを取り出して、残りを無視するわけにはいきません。すべてが揃わなければ前に進めません。アフリカ以外の国でも、土地と電力のアクセスは確保できても物流が悪夢のような状況であれば、プロジェクトは進められません。主要な条件が揃っていたとしても、全体を見なければプロジェクトの実現可能性は見えてこないのです。
8. 複雑なサプライチェーンへの導入アドバイスとサイバーセキュリティ
8.1 テキスタイル製造企業への実践的助言
会場質問（Deepali Goinka、インド）： 私はインドで世界最大級の家庭用テキスタイル製造企業を率いており、60カ国に製品を供給しています。サプライチェーンは非常に複雑で、農家から紡績、製織、加工、裁断・縫製に至ります。2万人を雇用し、機械同士がデータで会話できる仕組みもすでに導入しています。パネルの皆さんにお聞きしたいのは、こうした複雑なサプライチェーンにおいて、いつデジタルツインの導入を始めるべきなのかということです。顧客はアメリカ、イギリス、ヨーロッパ、日本、オーストラリアにいます。エンドツーエンドで見たとき、ホリスティックな視点で取り組むべきなのか。そして使用資本利益率の観点からどう考えるべきなのでしょうか。
Mihir Shukla： 私はテクノロジー企業を経営していますが、テクノロジーから始めるべきではないと申し上げます。デジタルツインが正解かどうかも分かりません。まず見るべきは、ビジネスにおいて得られる成果は3つしかないということです。収益を増やすか、コストを削減するか、リスクを低減するか。あなたの事業において最大の効果はどこにありますか。たとえば、レジリエントなサプライチェーンの運用を通じてコストを効果的に削減し、5,000万ドルの効果を生み出せるかもしれません。私ならまずそれをやります。そしてその資金を他のすべてに充て、さらなる余力を生み出していきます。ビジネス成果に基づいて優先順位をつけるべきです。私たちは顧客に常にこう伝えています。「テクノロジーの約束ではなく、目的を追いかけてください」と。テクノロジー企業がこんなことを言うのはどうかと思いますが、そうしなければAIの約束とAIのインパクトの間に常にギャップが生まれます。テクノロジーは素晴らしいものですが、あくまで手段なのです。
Roland Busch： 少し補足させてください。繊維産業のことは少し知っています。御社の場合、まず原材料の供給があり、次に製造があります。多くの製造機械をお持ちで、複雑なものであり、当然24時間365日稼働させたいはずです。そしてその先に需要があります。中間の製造部分について言えば、機械に関してはここから本当に始められると思います。繊維機械のデジタルツインは必要ありません。最初に必要なのは、機械がどう稼働しているかのデータを収集することです。データ層から始めてください。
データを収集すれば、その先にはこういうことが起こります。これが素晴らしいところです。機械を制御する優れたオペレーティングソフトウェアがあれば、そこにAIを投入できます。するとAIが「この機械は1週間後に故障します」と教えてくれます。しかもその理由まで教えてくれるので、スペアパーツを事前に発注できます。結果として、機械の停止時間は1週間ではなく、わずか1時間で済みます。何が起きているか正確に把握しているからです。これは今のAI技術で可能なことです。設備投資を24時間365日稼働させられるのは、大きな違いを生みます。自律的なオペレーションへの移行についてはまだ触れていませんが、それはケースによって容易だったり困難だったりします。
もう一つはサプライチェーンです。全体をどう動かし、どこからコストを削るかを見たいのであれば、ERPシステムの領域に入ります。そして最善の方法は、データサイロを壊し始めることです。おそらく御社にも、調達・機械・販売にまたがるデータサイロが存在するはずです。これを壊して、データウェアハウスなりデータレイクなり、何と呼んでもよいですが、それを構築してください。それができれば、おっしゃったようにデータをつなげることができます。AIがそれを支援し、今まで一度も見たことのないオペレーション全体の視界が開けます。これは非常にパワフルです。
Jamie Heler： 今のアドバイスだけで、スイスまでの旅費の元が取れたかもしれませんね。
8.2 サイバーセキュリティの多層的対策
会場質問（Julia、イタリア）： 私はイタリア技術研究所で人間とロボットの協働を研究しています。テクノロジーを工場に持ち込むことは基本的に重要ですが、同時にサイバーセキュリティのリスクにさらされる度合いも高まると考えています。マルウェアが生産を止めたらどうなるか想像してください。大きな損害です。この問題にどう対処しているのでしょうか。
Peggy Johnson： ロボットにはリスクがあります。スマートフォンのセンサーでできることを考えてみてください。ロボットに搭載されているセンサーはそれとは次元が違います。LiDAR、カメラ、聴覚デバイスを持ち、データを絶えず取り込み続ける機械です。非常にセンシティブなデータが大量に生成されます。ですから、ロボット開発の最初期から、これがあらゆる顧客にとって問題になることは分かっていました。私たちのアプローチは、データを可能な限りロボットのオンボードに保持するか、顧客のサイト内、工場内にローカルにオフロードすることです。私たちはデータを一切保有しません。顧客の許可を得た場合にのみ、たとえばロボットがクラウド上で意思決定を行う必要がある場合などに、データの処理を支援します。しかしデータは顧客のものです。これが私たちの出発点の原則でした。ロボットの設計そのものが、すべてのデータを保護し、通信リンクを保護し、悪意ある行為者がアクセスできないようにするために構築されています。それは明らかに競争上も極めて重要なデータだからです。
Mihir Shukla： もう一つ申し上げたいのは、設計の一部として、AIをどこで使い、どこに動的推論を許容し、どこを固定して逸脱させないかを決めるべきだということです。極端な例を挙げます。巡航ミサイルを考えてください。これは一種のロボットですが、多くのことを動的に判断できる一方で、目的地は固定されています。発射前から行き先は決まっており、それは動的ではありません。つまり、動的であってほしくない部分があるのです。AIの熱狂の中で、時として私たちは自然知能（natural intelligence）を人工的愚鈍さ（artificial stupidity）に置き換えてしまうことがあります。それは間違った答えです。
Roland Busch： それを超えるのは難しいですね。ただ申し上げたいのは、デジタル技術やロボットが登場する以前、私たちの顧客の多くは製造拠点を外部からほぼ切り離して運営していました。1本のルーターだけを残し、そこにあらゆるサイバーセキュリティを集中させる。孤島のような状態です。しかし、それはもう通用しません。今はエンドツーエンドです。ハッキングされうるセンサーやサーモスタットから、クラウドに至るまで。攻撃の角度は今や360度であり、以前よりもはるかに広がっています。
ですから、最初から、サイバーセキュリティのランドスケープをどう設計するかから始めなければなりません。私たちが行っているのは、製造現場で稼働するバスシステムのそれぞれに、異常なパターンを探知する技術を展開することです。これはクラウドまで一貫して続きます。ハイパースケーラーやサプライヤーから得るすべてのクラウドサービスを含めた、エンドツーエンドのソリューションでなければなりません。すべてのパーツが連携する必要があります。最も重要な点は、攻撃そのものを防ぐことはできないということです。ファイアウォールの内側に侵入されることすら防げません。しかし、侵入された後にそれを検知して阻止することはできます。通常、本当の被害が発生するまでには数分、あるいは30分から数時間かかります。その前に止めるのです。これは極めて複雑な領域であり、新しいテクノロジーやスタートアップの巨大なエコシステムが私たちのパートナーとして機能しています。
Jamie Heler： セキュリティは最初に設計しなければならないということですね。
Roland Busch： 後付けにはできません。この質問は非常に重要です。
Thani Ahmed Al Zeyoudi： 政府の観点からお話しさせてください。私たちは早い段階からサイバーセキュリティに取り組み始めました。もう一つ行ったのは、適切なプロトコルを構築し、人々の意識を確保することです。サイバーセキュリティの当局だけが孤立して活動するのではいけません。工場にいる従業員であれ、政府の職員であれ、プロトコルとその手順、そして保護措置を認識していなければなりません。最も重要なのは、最初から始めることです。サイバーセキュリティは開発全体と手を携えてスタートしなければなりません。そうでなければ手遅れになります。そして意識向上と技術発展は止まることなく継続しなければなりません。
Roland Busch： そして、サイバー攻撃が成功する最大の原因は人間です。最大のリスクはそこにあります。だからこそ、大臣がおっしゃるように、人間をしっかり教育することがこれほど重要なのです。
9. クロージング
9.1 総括
Jamie Heler： リスクは大きいですが、可能性は巨大です。素晴らしいパネルをありがとうございました。会場の皆さまもお越しいただきありがとうございます。良い一日をお過ごしください。