競合の顧客を丸ごと奪いにいく…AIを「自社」ではなく「顧客の現場」に向けた製造企業の凄み

AIをどこに使うかと考えるとき、たいていの企業は自社の業務を見渡す。どの工程が詰まっているか、どこに人手がかかりすぎているか。しかし、ある製造テック企業がAIを向けた先は自社ではなかった。顧客の現場に残っていた不自由を解いた結果、この業界が長年前提としてきた競争のルールそのものが揺らぎ始めている。 AI開発企業Laboro.AIの椎橋徹夫氏と田辺遼氏による『日本企業はAIでどう稼ぐか』から、一部を抜粋･再構成してお届けする。なお本稿で紹介する事例は、内容を維持したうえで業種や商品を一部変更している。

■AIプロジェクトの問いは、3つの段階に分かれる 　AI導入の検討は、自社の業務のどこが詰まっているかを探すところから始まるのが普通です。どの工程に人手がかかりすぎているか、どこで手戻りが発生しているか。 　しかし、AIプロジェクトの出発点にある問いは、おおまかに3つの段階に分かれます。 　もっとも着手しやすいのは「自社の業務プロセスの中で、AIで突破できるボトルネックはどこか」という問いです。次に「AIでプロセス全体の構造ごと変えられないか」という問いがあり、その先に、何を売るか、誰に売るか、どの市場で戦うかという事業構造そのものを問い直す段階があります。

　問いの段階が変われば、得られる成果の大きさも変わります。そして、この問いの質を高められるかどうかは、経営とプロジェクトチームの対話の質にかかっています。技術者だけで閉じた検討からは、事業インパクトのある問いは生まれにくい。同様に、経営者だけの議論からは、技術的に実現可能な問いは立ちにくい。どちらか一方に寄った検討からは、どこまで行っても1つめの問いしか出てきません。 　ここで、ある製造テック企業の事例を紹介します。この企業がAIを向けた先は、自社の現場ではありませんでした。顧客の現場です。

　この企業は、工場などで使用される制御装置を開発していました。製造現場でロボットや製造ラインを制御するには、一般的なITプログラム用の言語とはまったく異なる専門的なプログラム言語を使って命令を記述する必要があります。ユーザーである製造現場のエンジニアにとって、この言語の習得は大きな負担となっていました。 　さらに、古い工場では何年、何十年にもわたって改修が繰り返されたプログラムが動いているケースも珍しくありません。こうした古いコードは可読性が低いうえに仕様書が残っていないことも多く、熟練の技術者であっても読み書きが難しい場合があります。コードの保守性と可読性の低さ、書き換えの難しさ、熟練者の不足と属人化。この三重苦が絡み合って存在していました。

　繰り返しになりますが、このボトルネックは制御装置を作るこの企業の側にではなく、それを使うユーザーの側にありました。 ■「乗り換えられない」という参入障壁が消える 　そこで開発したのが、大規模言語モデルを活用した制御装置向けの「設計コード生成AI」です。製造業版のコーディングアシスタントとも言える存在で、核心的な機能は2つあります。 　エンジニアが自然文で指示すると、ハードウェア情報や言語コードの仕様書などをAIが自動で検索・抽出する機能。そして、抽出された情報をもとに設計コードのサンプルを自動生成する機能です。これにより、熟練者でなくても高品質なコードを書けるようになり、同時に工数の大幅な削減が実現します。

　経験の浅いエンジニアでも熟練者に近い品質でコーディングができ、資料を探す時間も大幅に減る。顧客体験の改善として、それ自体が大きな価値です。しかしこの取り組みの本質は、そこにとどまりません。 　第1に、既存顧客のリプレイス障壁が取り除かれます。この企業の旧世代の制御装置を使い続けている工場にとっては、古いプログラムが書き換えられないことが、新しい制御装置への更新を阻む最大の障壁でした。AIがその障壁を下げることで、既存顧客の新製品への移行が促進されます。

　第2に、競合メーカーのロックインを崩せます。制御装置の言語はメーカーごとに仕様が微妙に異なり、競合の製品で書かれたプログラムは簡単には変換できませんでした。これが業界のロックイン構造であり、顧客が一度使い始めたメーカーの製品を使い続ける大きな理由の1つでした。このAIが競合のプログラムを自社のプログラムに変換できるようになれば、そのロックインを崩し、競合の顧客を自社に引き込む道が開けます。 　これはすなわち、競争の軸が変わるということです。従来この業界では、ロックインによって顧客を囲い込むことが競争力の1つになっていました。しかしこのAIが普及すれば、ロックインという競争軸自体が効力を失い、製品やサービスの実力で選ばれる時代が到来します。

　自社の工数を減らすためではなく、顧客が抱えていた不自由を解くためにAIを使った結果、業界の競争ルールそのものが書き換わろうとしている。この順序が重要です。 ■どこから問いを立てるか 　冒頭で挙げた3つの問いに照らせば、この企業が立てたのは3つめの問いでした。自社の業務のボトルネックを探すのではなく、顧客の現場で誰が何に困っているのかを見に行った。だからこそ、競争構造にまで手が届いています。 　この企業は以前から、ロボット制御、異常検知、画像検査といった複数の領域でAI活用を積極的に進めてきました。そうした蓄積がある中で、生成AIが登場したタイミングで本事例のような着眼点につながっています。AIに与えている位置づけは、個別のエンジニアリング課題を解決する道具ではありません。製造現場、あるいは産業全体の知的基盤を変えるインフラです。

　背景にあったのは、欧州をはじめとする海外の競合企業がAI活用で先行しているという危機感でした。海外のプレイヤーはすごいスピードで進んでいる、そこに対応してしっかり進めていかなければならない。担当者のそうした切迫感が、動きを加速させました。 　自社のどこが詰まっているかを問うている限り、答えは自社の中にしか現れません。競争構造にまで手が届く問いは、視野をどこまで広げたかで決まります。