産業用AIの真の可能性を解き放ちます

産業用AIが工場やサプライチェーンを再構築するにつれて、プロバイダーのecosystem 急速に拡大しています。企業は効率を高め、イノベーションを加速するためにAIを求めています。一方、スタートアップは医薬品製造から物流、航空宇宙までのセクターに価値を創造し、混乱をもたらすことができます。

ヨーロッパの資金調達もこの傾向を反映しています。2025年の第1四半期だけでも、ヨーロッパのAI企業はベンチャーキャピタル資金で約30億ユーロを調達し、2024年の同時期に比べて 55% 増加しました。この勢いの理由は簡単です。企業が時間と予算の厳しい制約の下で成果を上げている分野では、経営幹部はワークフローを再考し、収益の大幅な改善を促進するアプリケーションを求めています。

新しい生成 [AI] アプローチは、これまで達成できなかったデジタルシミュレーションと次のレベルの効率性を備えたまったく新しいソリューションを提供できます。

キャサリン・クランプ, 常務取締役, 有線コンサルティング

「これらは効率に飛躍的な変化をもたらすだけでなく、まったく新しいプロセスや働き方を切り開いているものもあります」と言いますキャサリン・クランプ、WIRED Consultingのマネージングディレクター、この記事で引用した成長を続けるAIecosystem 専門家の一人です。

最も重要な場面での影響

設計は、AIが生産段階を加速し、新たな効率をもたらすことができる分野の1つです。

AIツールを使用すると、エンジニアは大量の構造化データと非構造化データを分析できるため、シミュレーションを通じて代替材料や性能に関する新しい視点が得られ、長年にわたるサプライチェーンのボトルネックの解決に役立ちます。

サプライチェーンが劇的に改革され、既存の方法が大きく混乱する世界が見えます。

ジョン・ニーマン, 投資担当副社長, 42%

大きなブレークスルーを可能にするのは、AI技術の融合と相互受粉です、と言いますジョン・ニーマン、ヘルスケア、航空、その他の産業分野のソリューションに焦点を当てているアブダビを拠点とするAI開発会社、G42の投資担当副社長です。

AI開発者は、収益性を大幅に向上させるだけでなく、はるかに大きな規模でプラスの影響を与える可能性があります。にとってメイケ・ネイツ、スタートアップコンサルタント会社embassidyの創設者、気候変動の緩和におけるAIの潜在的な役割は、その最も興味深い特徴の1つです。たとえば、工業製品の環境フットプリントの最大80％はすでに設計によって決定されているため、設計段階での革新によって材料の無駄を減らすことができます。

産業用ロボットグリッパーをAI主導で再設計し、積層造形と組み合わせると、ロボット1台あたりの二酸化炭素排出量を 82% 削減できます。

「工業分野は今でも世界最大の温室効果ガス排出源の1つです」とNeitz氏は言います。

AIを活用したソリューションは、エネルギー効率、電化の促進、材料廃棄物の最小化、プロセスの最適化に大きな役割を果たすことができます。

メイケ・ネイツ, 創設者, 大使館

しかし、AIが現実の世界で何を達成できるかというビジョンを持っていることは、どんなに刺激的であっても、それだけでは十分ではありません。この記事で取り上げた専門家が説明するように、AI企業の創設者は、ドメインのノウハウ、スケーリングとコラボレーションの方法、エンドユーザーへのこだわりを明確に理解する必要があります。

産業AIの変革を主導することは、1つの企業だけでできることではありません。だからこそ、私たちは顧客、業界リーダー、スタートアップ、売り手、パートナー、開発者の間の強力なコラボレーションを必要とする繁栄する産業用AIecosystem 形成しています。

リンダ・クルムホルツさん, 上級副社長, Siemens Xcelerator Ecosystem ＆マーケットプレイス

AIの誇大宣伝に夢中にならない方法

Industrial robotic arm assembling electronic components on a circuit board against a blurred factory background

Industrial AI は、工場の現場に実際に影響を与える視覚シミュレーションを支援します。

産業用AIスタートアップが直面する課題の1つは、投資収益率（ROI）への明確な道筋と、業界の文脈の中で共感できるユースケースを定義することです。これを正しく理解できないと、アプリケーションがノイズで失われてしまう可能性があります。

Crumpによると、スタートアップは業界で満たされていない特定のニーズに対応するよう努力する必要があります。この考え方を採用することで、競争上の優位性が得られます。「現在、世の中にはAIの誇大宣伝がたくさんあり、このテクノロジーで革新しているスタートアップが殺到しています」と彼女は言います。「目立つ人は、独自のAI対応ソリューションが明確なニーズに対応し、より良い結果につながっていることを証明できます。彼らの製品とサービスは、目に見えるプラスのビジネスインパクトと明確なROIを示しています。」

スタートアップがどのように影響を与えるかは、AI技術の多くの潜在的な用途など、産業環境によって大きく異なります。スタートアップ企業は、自社のソリューションが産業用ハードウェアとどのように相互作用するかを深く理解しているか、チームを組んでドメインのノウハウと質の高い産業データセットを入手する必要があります。

事実に焦点を当て、独自のデータを使用し、スケーラブルでユーザー中心のソリューションを提供する必要があります。サミュエル・シューラー、レイマン・インベスターズ・ベンチャー・マネジメントのマネージング・ディレクター。「AIソリューションをカスタマイズする前に、実際の産業ワークフローを深く理解することを優先してください」と彼は言います。

カスタマイズされたドメイン固有の洞察は、一般的なAI戦略よりも優れていることがよくあります。

サミュエル・シューラー, 常務取締役, レイマン・インベスターズ VC

アレクサンダー・オーリング、中小衛星の打ち上げサービスプロバイダーであるISAR Aerospaceの最高デジタル責任者も、現実世界の専門知識の重要性を強調しています。

私はいつも、テクノロジーの資格以外にも、創業者の専門分野の専門知識を評価するようにしています。

アレクサンダー・オーリング, 最高デジタル責任者, ISARエアロスペース

エンドユーザーに近づく

自社のソリューションが業界に約束された効果をもたらし、その採用がユーザーに広がることを確実にするために、スタートアップはデリバリーに重点を置いていることを実証する必要があります。実際には、これはエンドユーザーと、彼らがAIツールとどのように関わっているかについて非常に好奇心をそそることを意味します。

エンバシディーズのネイツは、創設者やリーダーに「ソリューションを構築している現場の人々にこだわりましょう」とアドバイスしています。「彼らの上司ではなく、彼らのために建ててください。彼らと連絡を取り、フィードバックをもらってください。彼らの悩み、仕事の現実、プロセスについて学びましょう。」

A person is standing in front of a large screen displaying a graph with a blue line and a red line.

ユーザー中心のAIを開発することは、導入を成功させる鍵です。

Oeling氏はまた、エンドユーザーと緊密に連携することの価値を強調しています。スタートアップが地位を確立し始めると、目に見える現場での成果が最も顕著になると主張しています。「初期のパイロット実装を確保するIndustrial AI スタートアップは、たとえ範囲が限られていたり、一部助成を受けていても、理論上のベンチャーにはかなわない信頼を確立します」と彼は主張します。

逆に、顧客の仕事の現実を十分に把握していないと、売上に悪影響を及ぼす可能性があります。特に、独自のニーズや好みを持つ公益事業、石油・ガス、航空宇宙、政府の企業をターゲットにする場合はなおさらです。

「何度も見ました」とG42のニーマンは言います。「このようなタイプの顧客は、データレイクにデータをダンプすることを望んでおらず、2年間にわたるパイロット試験やベンダー評価を望み、すぐに追随する傾向があり、スタートアップ企業にはそれほど刺激的な倍数を支払う傾向がないことを人々は認識していません。」

最終的には、これは信頼を確立することです。この取り組みで成功したスタートアップ企業にとっての朗報は、需要がますます高まるということです。

投資家として、スタートアップが成功するかどうかを評価しようとするとき、ニーマンはその起源に特に注意を払うと言います。「道は将来の最良の予測因子だと思います」とニーマンは言います。「会社の設立時の構造、製品、テクノロジー、チームを知ることは、これらを個別に理解することよりも重要です。企業を際立たせるのに役立つのは、そのルーツ、つまり創業者のスキル、考え方、そして製品の商品化の流れを理解することです。これらすべてが物語を裏付けるか、解き明かすかのどちらかです。」

この記事の洞察は、2025年のIndustrial AI アワード2025の新興企業の審査員によって提供されました 目的を持ったAIサミット。