Crossover Talks高雄セッション レポート: AIで製造業はグローバル変動を突破できる
世界的な産業構造が大きく変動する中、製造業はかつてない複雑な課題に直面しています。関税政策の不確実性、地政学的リスクの高まり、人材流動の加速、そしてサプライチェーン再編——これらは企業経営に深刻な影響を及ぼしています。
こうした状況を踏まえ、製造業向けAIソリューションを展開する Profet AI（杰倫智能科技） は、群曜数位と共同で「Crossover Talks」フォーラムの高雄セッションを開催しました。今回のテーマは「グローバル変動下の突破口 ― ドメインツイン」。半導体、光電、電子製造業のリーダーたちが集まり、異地生産、技術移転、組織協働、ナレッジ継承といった実務課題に対し、AIとドメインツインがどのように解決策をもたらすのかを議論しました。
登壇者には、元Innolux（群創光電）CIOの謝禮宗（シエ・リーゾン）氏、元 Yageo（国巨）CEOの黄峻樑（コウ・シュンリョウ）氏、現 ChipMOS（南茂科技）顧問のMichael氏、そして群曜数位CEOのJeff氏など、各分野で豊富な実績を誇る産業リーダーが名を連ねました。
AI導入の核心課題：知識の可視化と標準プロセスへの組込み
今回のセッションでは、Profet AI CEO兼共同創業者の Jerry Huang（黄建豪）氏 は冒頭で次のように指摘しました：
「AIの重要性は誰もが理解しているが、実際にどう導入すべきかを明確に把握している企業は少ない。」
確かに、為替変動や関税上昇といった不確実性の中で競争力を維持するには、従来のリーン生産管理を超えた AIによるブレークスルー が不可欠です。しかし現場の実態を見ると、経営層と現場担当者のあいだにAI理解のギャップが大きく、PoC止まりで終わってしまうケース が少なくありません。
した課題に対して Profet AI が提供しているのが、以下の5つのモジュール です。
- Resilience Management Framework（韌性管理フレームワーク）
- AutoML Platform（自動機械学習）
- AILM Platform（AIライフサイクル管理）
- AI Studio（AIスタジオ）
- AI Thinking Workshop（AIワークショップ）
これらを組み合わせることで、戦略策定から実行までの 一貫したAI導入支援 を実現。単なるPoCに終わらず、知識の可視化とナレッジ継承を推進し、全社規模でのスケールアップを可能にしています。
Innoluxの「群創4.0」に学ぶ：カルチャー・方法論・テクノロジー
元Innolux CIOの Howard 謝氏 は、自社で推進したスマートファクトリー計画「群創4.0」の経験をもとに知見を共有しました。
謝氏は、スマートファクトリーを成功に導くためには単なる技術導入だけでは不十分であり、以下の三位一体の要素が欠かせないと強調しました。
- カルチャー：縦割りを超えた協働と改善文化
- 方法論：現場に深く入り込み、データと実地観察を融合するアプローチ
- テクノロジー：AIやIoTを活用した実行力の強化
さらに、台湾製造業におけるAI活用の成熟度を「認知 → プロジェクト → PoC/落地 → 全社展開」の4段階に整理。現状では 7割以上の企業がPoC段階で停滞していると指摘しました。
その上で、完全な準備が整ってからではなく、まず「AI診断」から小規模導入を始め、段階的に拡張することが成功の鍵であると語りました。
元Yageo CEO 黄氏の視点：技術より予測と事前計画
元 Yageo（国巨）CEO の 黄峻樑（コウ・シュンリョウ）氏 は、自身が金融危機や為替変動を経験した立場から、企業は常に 「不確実性への予算と余裕」 を確保すべきだと強調しました。具体的には、全予算の3分の1をリスク対応に振り分ける ことで、関税や為替変動といった外部ショックに対する耐性を高められると提言しました。
さらに、AI活用の進化についても言及。従来の 「予防（Prevent）」型 から、より先を見据えた 「予測（Predict）」型 へのシフトが求められるとし、その鍵を握るのが 「領域エージェント（Domain Agent）」 であると指摘しました。
領域エージェントは、領域知識を継続的に蓄積し、人材やサプライチェーンの移動を事前に計画することで、組織全体の判断力を強化します。黄氏は、まさにこの仕組みこそが 不確実な未来において企業が確かな足場を築くための重要なパートナーであると語りました。
異地生産の「見えない壁」：体制と文化によるSOPの徹底困難
元 Innolux 自動化本部長で現 ChipMOS 顧問の Michael 氏 は、中国での異地工場立ち上げを振り返り、設備電力規格の違いやメンテナンス体制、さらに言語や文化の隔たりによって SOP（標準作業手順）の徹底がいかに困難であったか を共有しました。
その課題を乗り越えるために自動化導入を決断したものの、実際には ROI（投資対効果）への社内の懐疑や現場の抵抗といった「見えない壁」 が立ちはだかったといいます。
それでも取り組みを続けた結果、最終的には 従業員数を6,000人から200人へと縮小しながらも生産性を維持・向上 させるという大きな成果を実現しました。Michael 氏は、この成功の鍵は「改革には不屈の継続力が必要である」 という信念にあると強調。短期的な効果だけにとらわれず、長期的な効率向上と経験の積み重ねにこそ注目すべきだ という、心に響くメッセージで締めくくりました。
サプライチェーン強化の核心は「知識×AI」
群曜数位 CEO の Jeff 氏 は、Industry 5.0 時代において AIを「MES以上に重要な経営基盤」 と位置づけ、産業界がAIを導入する際に重視すべき知見を次のようにまとめました。
- AIの精度はすでに95％に到達 しているが、産業への実装においては「領域知識との結合による信頼」が不可欠である。
- AI導入は早期に着手すべき であり、データと知識管理を企業資産の中核に据える必要がある。
- 人材流出による知識損失を防ぐには、現地知見を継続できるドメインツインが必須である。
まとめ
今回の議論を通じて浮かび上がったのは、AI導入が単なる効率化の手段にとどまらないということです。
これからの時代、競争優位を左右するのは 「知識の形式知化と再利用」 をいかに実現できるか。
日本の製造業においても、AIを経営基盤の一部として位置づけ、領域知識と結びつけながら組織全体で継続的に活用することこそが、グローバル市場での持続的な成長の決め手になるでしょう。