数十年にわたり、製造業は規模、労働コストの裁定、最適化されたグローバル生産ネットワークを通じて競争してきた。しかし関税、地政学的分断、人手不足、エネルギー価格の変動、顧客期待の高まりにより、いまや価値創造のあり方の再考を迫られている。ソフトウェア定義型製造、産業AI、製造自動化、コネクテッドオペレーションは、製造業の競争力、柔軟性、レジリエンスに向けた新たな道筋を示している。2030年にかけて優位に立つ製造企業は、単にテクノロジーに投資するだけではない。スマート製造技術を用いて、事業運営、イノベーション、変化への対応のあり方を根本から再設計する企業である。
製造業は生産性の「リセット」の始まりにある
製造業の生産性は依然として高い水準にあるものの、多くの地域で成長が停滞している。例えば、米国の製造業における労働生産性は、巨額のテクノロジー投資が行われているにもかかわらず2017年の水準を下回ったままであり、人口動態の圧力と人手不足が主要な製造大国全体で労働力の確保を困難にしている。
製造企業は、より少ない人員でより大きな価値を生み出さねばならない
人手不足は重大な課題を生んでいる。製造企業は、より少ない人員でより大きな価値を生み出さなければならない。従来であれば、製造企業はより低コストの地域へ生産拠点を移していただろう。だが現在は、スループットの改善、柔軟性の向上、資産の最適化、労働集約的プロセスへの依存低減を目的に、ソフトウェア、自動化、AIを活用する動きが強まっている。その結果、労働主導の生産性からソフトウェア主導の生産性への移行が進んでいる。
ソフトウェアが工場の新たな差別化要因になりつつある
産業用ソフトウェアは従来、インフラの一種とみなされてきた。不可欠ではあるが、戦略的な存在とされることは少なかった。Forresterは、ソフトウェアが製造業テクノロジー分野で最も急速に成長するカテゴリーとなり、2030年までにテクノロジー支出に占める割合を大きく高めると見込んでいる。産業AI、アナリティクス、産業IoT、ソフトウェア定義型オペレーションは、ソフトウェアを支援機能から競争上の差別化要因へと変えつつある。
ソフトウェア定義型工場は需要の不安定さに適応する
ソフトウェア定義型製造の台頭により、工場はより高い適応力を持てるようになっている。製造企業は、単一製品を最大数量で生産することに最適化するのではなく、より多様な製品を生産し、生産をより迅速に調整し、変化する需要により素早く対応できるようになっている。柔軟性が重要なのは、工場稼働率を最大化するうえで、能力のボトルネックよりも需要変動の方が主な障害となることが多いためである。
AIが製造オペレーションを再構築する
産業AIは実証実験の域を超えて進化している。先進的な製造企業はすでに、エンジニアリング、ソフトウェア開発、オペレーション、保守、サプライチェーンの各領域でAIを活用し、製品開発の加速、設備信頼性の向上、生産計画の最適化、コスト削減を進めている。
製造企業の慎重姿勢がエージェント導入を制約する
製造業におけるAI活用は、なお初期段階にある。当社のデータはAI導入を拡大する計画を示しているが、サイバーセキュリティ、知的財産保護、オペレーショナルリスクへの懸念が、自律型AIエージェントへの意欲を制約している。リスクを最小化するため、製造企業はイノベーションと、規律あるガバナンス、データ管理、人間による監督とのバランスを取らなければならない。
人手不足の課題は消えない
製造業は構造的な労働力問題に直面している。Forresterの試算によると、世界の製造業における労働力は過去10年間で約2500万人減少した。少子高齢化、人口動態の変化、スキル不足が、北米、欧州、日本、中国全域で労働市場を再編している。自動化だけでこの問題を解決することはできない。製造企業には、より多くのエンジニア、技術者、ソフトウェアの専門家、データプロフェッショナル、保守のエキスパート、そしてデジタル技術を使いこなす現場作業員が必要とされている。さらに、AI搭載システムや高度な自動化技術と効果的に連携して働けるよう、既存従業員のリスキリングも不可欠だ。将来の競争優位は、労働力の規模よりも、デジタル能力を活用する力に左右されるようになる。
地域ごとの製造戦略の分化が進行する
製造業は依然としてグローバルである一方、製造戦略はますます地域ごとに分かれつつある。
- 米国：先端製造技術、半導体生産、製造業の国内回帰（リショアリング）を優先している。
- 中国：産業自動化、ロボティクス、半導体の自給自足、高付加価値の製造分野を加速している。
- 欧州：産業自動化、エネルギー転換への投資、防衛製造、サプライチェーンのレジリエンスに注力している。
- メキシコ：ニアショアリング、北米サプライチェーンの地域化、高付加価値製造輸出の成長から恩恵を受けている。
- 日本：製造自動化、ロボティクス、高付加価値生産への移行を通じて人口減少に対応している。
優先事項は異なるものの、共通するテーマは明確である。あらゆる地域が、人手不足の圧力を相殺し、レジリエンスを高めるためにテクノロジーへ投資している。
コストではなく適応力で競う
製造業のリーダーにとっておそらく最も重要な教訓は、製造業の競争力が今後、コスト優位ではなく適応力にますます左右されるということだ。製造企業がサプライチェーンの混乱、労働力の制約、地域化に対応するなかで、スマート製造、自動化、ソフトウェアはオペレーショナルレジリエンスに不可欠となる。
最も成功する製造企業は、次のことを実行する。
- 柔軟で適応力のある製造を可能にするソフトウェア定義型工場を構築する。
- 製造実行システム（MES）、製品ライフサイクル管理（PLM）、産業データプラットフォームを近代化する。
- 製造オペレーション全体で強固なIT/OT統合を確立する。
- 産業AI、製造自動化、高度なアナリティクスに投資する。
- 製造業のサイバーセキュリティ、ガバナンス、オペレーショナルレジリエンスを強化する。
- ますますデジタル化され、AIが組み込まれる製造オペレーションに向けて労働者をリスキリングする。
言い換えれば、製造業の変革には、テクノロジー投資に伴う組織変革が必要である。
新たな製造アーキテクチャで「力ずく」から「知の力」へ移行する
製造業は、力ずくの生産から知の力による生産へと進化している。労働コストの優位性と生産規模に対する歴史的な依存は、より優れた柔軟性とレジリエンスをもたらす現代的なソフトウェア定義型製造へと道を譲りつつある。産業AI、ソフトウェア定義型オペレーション、IT/OT統合、労働力変革、強固なガバナンスを組み合わせる製造企業は、今後10年の残りの期間を通じて競合を上回る成果を上げるだろう。テクノロジーを新たな製造業オペレーティングモデルの基盤ではなく、単独の投資として扱う企業は、後れを取るリスクがある。
次世代の製造業リーダーが勝つのは、より安く製品を作れるからではない。他社の誰よりも速く適応できるからである。
本稿は、VP兼プリンシパル・アナリストのジョージ・ローリーと、フォーキャスト・アナリストのマイケル・オグレイディが執筆し、こちらに初出掲載された。
