人型ロボット、日本の勝ち筋は完成品の外 — ベインが示す戦う場所

何が起きたの? — 「出遅れた」は見る場所の違い

ビジネス+IT が 10 月 12 日、ベイン・アンド・カンパニーのシニアパートナー、西脇文彦氏への取材記事を公開しました。西脇氏は、製造業を中心に 20 年近くコンサルティングに携わってきた人です。

人型ロボット(ヒューマノイド)の開発では、Tesla や Figure AI、中国の企業が巨額の投資で開発を速めています。これを見て「日本企業は出遅れた」と感じる人は少なくありません。

西脇氏は、その見方自体が誤りだと指摘します。

人型ロボットを一から作り上げる競争では、巨額の資本と AI の土台を持つ米中の企業が大きく先行しています。資本力で劣る多くの日本企業が同じ土俵に上がるのは合理的ではない、というのが記事の整理です。

代わりに示されたのが、産業全体の中での持ち場を争う「ポジション競争」という考え方です。問いは「完成品を作れるか」から「どこで価値を握るか」に変わります。

フィジカル AI って何? 日本の強みはどこにあるの?

人型ロボットの土台にあるのは、ロボットなどの機械を AI の判断で動かす仕組み(フィジカル AI)です。同じ媒体の 10 月 8 日の記事は、認知・推論・制御をつなぎ、人の手を介さずに物理的な作業を行う仕組みだと説明しています。

西脇氏はこれを、産業構造の大きな変化と捉えています。業界の利益が集まる場所や競争の環境はすでに変わり始めており、今後 2〜3 年でさらに大きく変わると見ています。

日本の強みは、機械に近い部品にあります。関節、減速機(モーターの回転を落として力を大きくする部品)、精密な制御といった、体を動かす部分(アクチュエーション)です。

西脇氏は、機械寄りの部分は中国の独壇場ではなく、日系の企業が非常に強い領域だと語っています。

一方、いろいろな用途の土台になる大型の AI(基盤 AI)は事情が違います。記事は、日本企業が単独で主導するのは現実的ではないとしています。

仕事や会社はどう変わるの? — 4 つの勝ち筋

記事が挙げた日本企業の勝ち筋は 4 つです。持ち場を決める、海外の AI と組む、早く小さく学ぶ、安全を強みにする、の順に並びます。見方を変えると、判断の物差しがこう変わります。

AI について西脇氏は、すべての技術を自社で抱え込まない発想が要ると語っています。押さえる領域を明確にして、パートナーと組むという考え方です。

導入の進め方は、ロボットを使う側の会社にも関わります。完全な自律を待たず、遠隔操作や半自律を交えた運用で、小さくても早く現場に入れます。そうしてデータと知見をためることが重要だとされています。

安全も勝ち筋の 1 つです。高い安全基準を満たした人型ロボットの標準を握ることは、技術の優位以上に強い競争力になり得る、と記事は書いています。長年の製造現場で培った強みを生かせる領域だという位置づけです。

利益の集まる場所も動きます。工場などの自動化の分野でこれまで最も大きな利益を得てきたのは、シーメンス、ロックウェル、横河電機などの制御技術の領域でした。

西脇氏は、ソフトウェアを軸にしたフィジカル AI の製品やサービスが、市場の大きさでも利益でも大きな割合を占めるようになると見ています。記事は、2025 年から 2030 年にかけての変化として図で示しています。

注意点もあります。中国の企業も部品の内製と低コスト化を進めています。優位を保つには技術を深め続けることが欠かせない、と記事は指摘しています。

SYNCON の視点 — 「作れるか」より「どこを受け持つか」

この話は、ロボットを作る会社だけのものではありません。新しい技術が出てくるたびに「うちは出遅れた」と感じる場面は、どの業種にもあります。

西脇氏の整理が役に立つのは、問いの立て方を変えてくれる点です。全部を自前でそろえられるか、ではありません。自社が受け持てる部分はどこか。誰と組めば残りを埋められるか、です。

決めることは 3 つあります。自社の技術や現場の知見のうち、他社が頼りにする部分はどこか。自前ではやらないと決める領域はどこか。完成を待たずに小さく試す現場をどこに置くか。

部品や素材を作る会社なら 1 つ目が、ロボットを使う側の会社なら 3 つ目が入口になります。安全や運用の決まりごとは、どちらの立場でも早くから積み上げられます。

要点まとめ

• ベイン・アンド・カンパニーの西脇文彦氏は、「日本は出遅れた」という見方自体が誤りだと指摘
• 人型ロボットを一から作る競争は、巨額の資本と AI の土台を持つ米中の企業が大きく先行
• 関節・減速機・精密な制御など機械に近い部品は、日系の企業が強い領域
• 勝ち筋は 4 つ。持ち場を決める、海外の AI と組む、早く小さく学ぶ、安全を強みにする
• 中国の企業も部品の内製と低コスト化を進めており、優位を保つには技術を深め続ける必要がある
• 問われるのは「完成品を作れるか」より、産業全体のどこを受け持つかの判断