Industrial AIの真の可能性を引き出す

Industrial AIが工場やサプライチェーンのあり方を変革する中、プロバイダーのEcosystemは急速に拡大しています。企業は効率化とイノベーションの加速を目的にAIの導入を進めており、一方、スタートアップ企業は、製薬製造から物流、航空宇宙に至るまで、様々な分野で価値を創出し、業界に革新をもたらしています。

欧州における資金調達状況もこの傾向を反映しています。2025年第1四半期だけで、欧州のAI企業はベンチャーキャピタル（VC）から約30億ユーロの資金を調達しており、これは2024年同期比で55％の増加となります。この勢いの背景には単純な理由があります。厳しい時間的・予算的制約の下で事業を展開する業界において、経営陣はワークフローを一新し、収益の大幅な改善につながるソリューションを強く求めているからです。

新しい生成型AIの手法は、デジタルシミュレーションと、これまで実現不可能だった次元の効率性によって、まったく新しいSolutionsをもたらすことができます。

Catherine Crump氏, マネージング・ディレクター, WIRED Consulting

「これらは効率性を飛躍的に向上させているだけでなく、中にはまったく新しいプロセスや働き方を可能にしているものもあります」と、本記事で引用されている、成長著しいAI Ecosystemに関わる数人の専門家の一人である、WIRED Consulting社のマネージング・ディレクター、Catherine Crump氏は述べています。

最も重要な部分に影響を与える

設計は、AIが生産工程を加速させ、新たな効率化をもたらすことができる分野の一つです。

AIツールを活用することで、エンジニアは構造化データや非構造化データを大量に分析できるようになり、シミュレーションを通じて代替材料や性能に関する新たな知見を得られるほか、長年にわたるサプライチェーンのボトルネックの解消にも寄与します。

サプライチェーンが劇的に再構築され、既存のやり方が大きく変革される世界が目に浮かびます。

Jon Nieman氏, 投資担当バイスプレジデント, G42

アブダビを拠点とし、医療、航空、その他の産業分野のソリューションに注力するAI開発企業G42の投資担当副社長、Jon Nieman氏は、AI技術の融合と相互交流こそが、大きな飛躍を可能にする要因だと述べています。

AI開発者は、収益性の大幅な向上を実現するだけでなく、はるかに大規模なレベルでプラスの影響を与える可能性を秘めています。スタートアップコンサルティング企業embassidyの創業者であるMeike Neitz氏にとって、気候変動の緩和におけるAIの潜在的な役割は、その最も魅力的な特徴の一つだ。例えば、工業製品の環境負荷の最大80％は設計段階で既に決定づけられているため、設計段階でのイノベーションを通じて材料の無駄を削減することができます。

AIを活用した産業用ロボットグリッパーの再設計と積層造形（アディティブ・マニュファクチャリング）を組み合わせることで、ロボット1台あたりの二酸化炭素排出量を82％削減できる可能性があります。

「産業分野は依然として、世界最大の温室効果ガス排出源の一つです」とNeitz氏は述べています。

AIを活用したSolutionsは、エネルギー効率の向上、Electrificationの推進、資材の無駄の削減、およびプロセスの最適化において、極めて重要な役割を果たすことができます。

Meike Neitz氏, 創設者, Embassidy

しかし、AIが現実世界で何を実現できるかというビジョンを抱くだけでは、それがどれほど刺激的なものであっても、限界があります。本記事に登場する専門家たちが説明するように、AI企業の創業者は、その分野のノウハウや、事業を拡大・連携させる方法を明確に理解し、エンドユーザーへの徹底したこだわりを持つ必要があります。

Industrial AIの変革を牽引することは、一社だけで成し遂げられるものではありません。だからこそ、私たちは顧客、業界リーダー、スタートアップ、ベンダー、パートナー、開発者間の強固な連携を必要とする、活気あるIndustrial AI Ecosystemを構築しているのです。

Linda Krumbholz氏, シニア・バイスプレジデント, Siemens Xcelerator Ecosystem & Marketplace

AIブームに惑わされないために

Industrial AIは、現場に確かな効果をもたらす視覚的シミュレーションを支援します。

Industrial AIスタートアップが直面する課題の一つは、投資対効果（ROI）への明確な道筋と、業界の文脈に合致するユースケースを定義することです。これを適切に確立できなければ、そのアプリケーションは数ある競合の中に埋もれてしまう可能性が高いでしょう。

Crump氏によると、スタートアップは産業における具体的な未解決のニーズに取り組むよう努める必要があります。この考え方を採用することで、競争上の優位性を得ることができるのです。「現在、AIに関する過剰な期待が渦巻いており、この技術で革新を起こそうとするスタートアップが殺到しています」と彼女は語ります。「その中で際立つ企業は、独自のAIソリューションが明確なニーズにどう対処し、より良い成果につながっているかを示せる企業です。それらの製品やサービスは、具体的かつプラスのビジネス効果と明確なROIを提示しています」。AI技術には多くの潜在的な応用例があるため、スタートアップがどのようなインパクトを与えるかは、産業環境によって大きく異なります。

スタートアップは、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連携するかについて深い理解を示すか、あるいは提携して専門知識と質の高い産業用データセットを獲得する必要があります。

Reimann Investors Venture Management社のマネージング・ディレクター、Samuel Schuler氏は、事実に基づき、独自のデータを活用し、拡張性のあるユーザー中心のSolutionsを提供することに焦点を当てるべきだと提言しています。「AI Solutionsをカスタマイズする前に、実際の産業ワークフローに対する深い理解を構築することを優先すべきです」と彼は述べています。

特定の分野に特化した、その分野に合わせた知見は、汎用的なAI戦略よりも優れた成果を上げる場合が多いのです。

Samuel Schuler氏, マネージング・ディレクター, Reimann Investors VC

中小型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（CDO）、Alexander Oelling氏もまた、実務における専門知識の重要性を強調しています。

私は常に、技術的な実績だけでなく、創業者のその分野における専門知識も評価するように心がけています。

Alexander Oelling氏, 最高デジタル責任者, ISAR Aerospace

"During discussions, I love to listen for unprompted mentions of specific challenges within target industries that wouldn't appear in superficial market research," says Oelling.

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通りの影響をもたらし、ユーザーの間で普及していくためには、スタートアップは実装に徹底的に注力していることを示す必要があります。具体的には、エンドユーザーや、彼らがAIツールをどのように活用しているかについて、極めて強い関心を持つことが求められます。

「自社のソリューションを構築する対象となる現場の人々に、徹底的にこだわり抜いてください」と、embassidyのNeitz 氏は創業者やリーダーたちに助言しています。「上司のためではなく、彼らのために構築してください。彼らと連絡を取り合い、フィードバックを得てください。彼らの悩みや、仕事の現実、業務プロセスについて理解を深めてください。」

ある人物が、青線と赤線からなるグラフを表示している大型スクリーンの前に立っている。

ユーザー中心のAIを開発することが、導入を成功させるための鍵となります。

Oeling氏はまた、エンドユーザーと緊密に連携することの重要性を強調し、スタートアップが地位を確立し始める段階では、具体的で現場での成果こそが最も説得力を持つと主張しています。「Industrial AIスタートアップが、たとえ範囲が限定的であったり一部助成を受けていたりしても、早期のパイロット導入を実現できれば、理論上のベンチャー企業には到底及ばない信頼性を確立できます」と彼は主張します。

逆に、顧客の実際の業務実態を十分に把握できていないと、特に独自のニーズや選好を持つ公益事業、石油・ガス、航空宇宙、政府機関などの企業をターゲットとする場合、売上に悪影響を及ぼす可能性があります。

「私はこれを何度も目にしてきました」とG42のIndustrial AI氏は言います。「こうしたタイプの顧客は、データをデータレイクに放り込むことを望んでいないこと、2年間にわたるパイロット導入やベンダー評価を求めていること、彼らは『ファストフォロワー』である傾向があり、スタートアップに対してそれほど魅力的な倍率で評価しない傾向があることを、人々は認識できていないのです。」

結局のところ、これは信頼性を確立することなのです。この取り組みに成功したスタートアップにとっての朗報は、需要がますます高まっていくということです。

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する際、Nieman氏はその創業ストーリーに特に注目しています。「その道のりが、将来を予測する最良のPredictorだと私は考えています」とNieman氏は述べます。「会社、製品、技術、そしてチームの立ち上げ時の背景を知ることは、それらの要素を個別に見るよりも重要です。企業が際立つ要因となるのは、そのルーツ――創業者のスキル、思考、マインドセット、そして製品の商品化に至るまでの軌跡――を理解することです。これらすべてが、そのストーリーを裏付けるか、あるいは覆すことになるのです。」

本記事の洞察は、「AI with Purpose Summit」で開催されたスタートアップ向け「Industrial AI Awards 2025」の審査員陣から提供されたものです。