5年以上前、私は当時シーメンスのCOO兼CTOだったローラント・ブッシュ氏と、世界、特にシーメンスに影響を与えるメガトレンドについて話をした。それから約7年が経過し、最近、シーメンスAGの現最高技術責任者（CTO）兼最高戦略責任者（CSO）であるペーター・ケルテ氏と同じテーマについて話す機会を得た。控えめに言っても魅力的なインタビューであり、シーメンスの未来に対するペーター氏の戦略的ビジョンを巡る啓発的な旅となった。
ペーター・ケルテ氏は、通常の企業の肩書きを使う人物ではない。「未来設計者」という表現が、彼の仕事を表すのにふさわしい。シーメンスAGのCTO兼最高戦略責任者として、ペーター氏は産業史上最も重要な技術変革の1つを導く企業をリードしている。彼は、電化、自動化、デジタル化という3つの強力なアプローチに賭けており、これを脱炭素化、人口動態の変化、都市化、デジタル技術の進歩、脱グローバル化といった、産業を変革しているメガトレンドの地雷原を乗り越えるための手段と位置づけている。
シーメンスの未来を形作るメガトレンド
前回シーメンスのCTOと話した際、都市化、グローバル化、人口動態の変化、気候変動、デジタル化という5つのメガトレンドについて議論した。これらのうち、ペーター氏は人口動態の変化が世界の産業に最も大きな影響を与えると考えている。これらのメガトレンドとは別に、ペーター・ケルテ氏率いるシーメンスは、電化、自動化、量子コンピューティング、デジタル化を、今後数年間で産業に最も大きな影響を与える要因として賭けることを選択しており、これらを解決すれば世界は大きく変わるとまで述べている。
ペーター氏によれば、電化はすでに私たちが世界に電力を供給する方法を変革しており、固体スイッチング技術によって可能になった交流から直流への移行は、効率を高め、スマート機能を電力網に直接統合する。ペーター氏は「エネルギーがすべてだ」と固く信じており、シーメンスはインテリジェントな電力網が次の世紀の目に見えないバックボーンとなり、同社に巨大な機会をもたらすと確信している。
ロボット工学の分野では、ペーター氏はヒューマノイドロボットの使用に懐疑的であり、2点間で物を移動させるには、2本足のヒューマノイドよりも車輪を使う方が効率的だと考えている。彼の理由は、いつものように率直で実用的だ。特殊化された機械は、ほとんどの産業タスクにおいて人間のようなロボットを一般的に上回る。彼は生物学を模倣するよりもイノベーションを好む。特に、タスクにより適した特殊化された機械を作ることができる場合はなおさらだ。しかし、ヒューマノイドロボットが消費者市場で人気を博し、コストが大幅に下がれば、彼は注意深く観察しており、自身の立場を変える用意がある。彼の言葉を借りれば、最終的な決定はまだ保留中だ。
デジタル化に関しては、ペーター氏はハルシネーション（幻覚）が「完全に壊滅的」になると強調し、モデルが自信を持って誤った情報を生成するAIの問題を指摘している。工場、電力網、医療機器製造などの環境では、AIは正確で信頼性が高く、近似の余地がない必要がある。ケルテ氏の下、シーメンスは「産業用基盤モデル」に取り組んでおり、これは言語で訓練された典型的なモデルとは異なり、CADファイル、製造データ、エンジニアリング図面、運用システムに焦点を当て、ChatGPTが会話を理解するのと同じくらい深く物理世界を理解できるインテリジェンスを開発している。シーメンスは、このモデルによって設計者、エンジニア、オペレーターが分野を超えて容易に協力でき、市場投入までのプロセスを大幅に短縮できると確信している。
しかし、ペーター氏を本当に興奮させるのは、革新的でありながら率直なもの、スマートグラスだ。スマートグラスに対する彼の見方は、過去の技術的失敗による典型的な消費者向けガジェットではなく、リアルタイムのガイダンス、安全警告、作業者の視野内に直接表示される運用インサイトを提供する高度な産業用ARグラスだ。ペーター氏はまた、ハードウェア開発が計算アーキテクチャの進歩とどのように交差するかにも関心を持っている。そして、量子コンピューティングの台頭が現実であることを認めつつも、未来はより多くのハイブリッドシステムになると考えており、従来のCPUとGPUが特定の複雑な計算に特化した量子プロセッサと並んで機能すると信じている。
重機からソフトウェアとAIへの移行
ペーター氏は、産業用AIシーンの多様性をよく認識している。彼は、電化チームが集中して順調に進んでおり、データセンターとAIファクトリーの設立に忙しく、デジタルトランスフォーメーションが彼らの主要な関心事ではないと指摘する。「彼らは桁ではなく、電子についてのすべてだ」と彼は友好的な笑顔で言い、エンジニアがAI革命を支える基礎に喜んで取り組んでいることを強調している。しかし、真の変革が起こっているのはソフトウェアと自動化の領域であり、シーメンスが最も差し迫った課題に直面しているのもここだ。それは、従来のソフトウェア開発者では埋められないスキルギャップである。
しかし、同社の対応は決定的だった。7月、彼らはBad Rocket AWS Fuzzyの背後にいる開発者を迎え入れ、彼と彼のチームに10億ユーロの軍資金を渡し、AI対応製品をゼロから再構築させた。ペーター氏が強調する理由は、AIを根本的に異なるものにする核心に迫る。「AIモデルは基本的にすべてデータに関するものだ」と彼は主張する。それは単なるコーディングではなく、トレーニングセットの構築方法を理解するデータサイエンティストが必要であり、これは従来のソフトウェア開発者にしばしば欠けている能力だ。同社は、GPU加速シミュレーションを活用して大規模に合成データを生成しており、ローラント氏がCES 2026でジェンスン・ファン氏と議論したプレイブックに従っている。
シーメンスが3年前にSiemens Xceleratorで立ち上げたマーケットプレイス戦略は、産業変革に対するもう1つの野心的な賭けを表している。現在700以上のパートナーが厳選されたソリューションを提供しており、このプラットフォームは、消費財の持続可能性であれ、生産プロセスにおける生物多様性であれ、特定の業界の課題を中心に提供物を整理することで複雑さを簡素化することを目指している。しかし、ペーター氏は困難について率直に語る。産業用マーケットプレイスは、消費者向けプラットフォームにはない根本的な課題に直面している。それは展開の複雑さだ。消費者向けアプリをダウンロードするのとは異なり、Teamcenter（シーメンスの製品ライフサイクル管理ソフトウェア）のようなものを実装するには、既存システムとの広範な統合が必要だ。解決策は、彼が「製品とチャネルの適合性」と呼ぶもののために製品を再設計し、参入障壁を下げ、真のプラグアンドプレイ採用を可能にする、より軽量でSaaSアクセス可能なバージョンを作成することにあると彼は示唆する。
産業界における物理AI
現在の関心事について尋ねられると、ペーター氏の興奮は産業用基盤モデルに移る。これは、製造とエンジニアリング専用に設計されたAIシステムを作成する魅力的なプロジェクトだ。しかし、彼の熱意は、ヘルスケアAIでの過去の仕事から得た貴重な教訓によって和らげられており、私たちの旅の各ステップから学ぶことの重要性を思い出させる。彼は、この経験が高リスクの産業環境でAIを適用することについて3つの重要な真実を理解するのに役立ったと語る。第一に、精度が不可欠だ。誤警報が頻繁に発生すると、彼が「警告疲労」と呼ぶ状態が引き起こされる。これは、個人が警告を完全に無視し始める状況だ。エンジニアがしばしば懐疑的な賑やかな産業環境では、わずかなエラー率でさえ、新しいAIツールが受け入れられることを困難にする可能性がある。
第二の課題は、アルゴリズム以上のものだ。それは既存のワークフローにシームレスに適合することだ。だからこそ、ペーター氏はスマートグラスを運用にとって非常に価値があると見ており、AIツールは設計プロセスにスムーズに組み込まれるべきだと考えている。彼の言葉を借りれば、「ワークフローに組み込まれていなければ、使用しないだろう」。最も高度なモデルでさえ、ユーザーのルーチンを妨げたり、複雑な新しいインタラクション方法を学ぶことを要求したりすれば、役に立たない。
しかし、ペーター氏によれば、産業用AIが成熟に達する前にどれだけの作業が残っているかを本当に浮き彫りにするのは第三の障害だ。それはビジネスモデルの決定だ。AI機能の価格をどのように設定すべきか。単独で販売すべきか、既存製品とバンドルすべきか。ペーター氏はこれらを「ミニ問題」と呼び、それらは単なる技術的な質問以上のものだ。彼は、これらにどのようにアプローチするかが、産業用基盤モデルが不可欠なインフラになるか、単なる高価な実験になるかを決定すると強調する。
これらは、シーメンスの未来設計者がリアルタイムで解決しようとしているパズルであり、技術だけでなく、産業用AIを物理世界で実際に機能させるために必要な商業的および運用的フレームワーク全体を構築している。
結論
ペーター氏のリーダーシップ哲学は、ボストン・コンサルティング・グループでの初期の経験に深く影響を受けており、彼はそれを愛情を込めて「家畜化」と呼んでいる。彼は率直に、これらの形成的な経験が人生に対する彼の一般的な見通しを形作り、人々は自然に目的、影響、そして認められ理解されたいという欲求によって動かされるという核心的な信念を育んだと語る。
「私はまず第一に人々を信じている」と彼は説明し、方法の処方ではなく使命の明確さに基づいた経営アプローチを明確にしている。彼は、組織がどこに行く必要があるか、つまり目的地を説明することに「並外れた時間」を投資している。ルートではない。どのようにするかは、チームに属すると彼は主張する。彼の見解では、マイクロマネジメントは危機的状況のためだけに予約されたツールであり、状況が要求するときに展開するリーダーシップモードだが、決して彼の好みではない。
しかし、この人間第一の哲学の下には、より実用的でデータ駆動型の潮流が流れている。ペーター氏は非常にデータ志向であり、食事をよりよく理解するためにグルコースモニタリングなどのツールを使用し、睡眠パターンと行動指標を追跡している。これらを合わせると、興味深い二面性が反映されている。チームを強く信頼しながら、自身のルーチンに分析的厳密さを適用するリーダーだ。
前回シーメンスのCTOと向かい合って座ったとき、私たちの会話には同じ電気的な質があり、他の人がまだ気づいていない角を見通すことができる人物と話しているという感覚を与えてくれた。そのCTOは最終的にCEOになった。ペーター氏のBCGで磨かれた人材リーダーシップ、シリコンバレーのリスク選好、バイオハッカーのデータへの執着という型破りな組み合わせは、177年の歴史を持つドイツの産業大手をAI時代に導くための、ありそうもない公式のように見えるかもしれない。しかし、おそらくそれこそがシーメンスが必要とする逆説だ。10億ユーロのAI投資とグルコースパッチについて議論することに等しく快適で、「確実に間違いを犯すだろう」と認めながら基盤モデルを構築するようチームを鼓舞できる人物。
ペーター氏が前任者のCTOから最高経営責任者への軌跡をたどるかどうかは、まだわからない。しかし、産業用AIが彼が思い描くものの半分でも実現し、BCGで磨かれた人材スキル、西海岸のリスク許容度、バイオハッカーの規律という彼の型破りな組み合わせが大規模に再現可能であることが証明されれば、シーメンスは産業変革に参加するだけでなく、それを定義していることに気づくかもしれない。
