フィジカルAIはなぜ製造業AI投資を難しくしたのか｜経営判断が止まる構造を整理

フィジカルAIやデジタルツインの登場により、製造業におけるAI活用の選択肢は、ここ数年で大きく広がっています。

これまで、実機検証のコストや現場停止のリスクといった技術的・経済的な制約から、本格的な導入検討に踏み出しづらかった領域においても、デジタルツインを活用することで、実機に手を入れる前に小さく検証することが現実的な選択肢になりつつあります。

特定工程を対象としたPoC（実証）や部分的な検証が進み、技術的な手応えが語られる場面も増えてきたのではないでしょうか。技術的には「できること」が着実に増えているように見えます。

しかし、経営の視点で見ると、別の問題が浮かび上がります。

検証は進んでいる。技術的な手応えもある。
それでも、経営として「次に進む」という判断を下せる状態にはなっていない。

その結果、検証と検討の間を行き来する状態が長期化していきます。

「できること」は増えている。しかし、「決めること」はむしろ難しくなっている。この一見すると矛盾した状況こそが、現在の製造業AI投資を取り巻く現実だと言えるでしょう。

なぜ今、製造業AIの経営判断はこれほど複雑になっているのでしょうか。本記事では、フィジカルAI時代に生じている経営判断が止まる構造を整理します。

現象｜フィジカルAI時代、なぜ製造業AI導入の経営判断は難しくなったのか

フィジカルAI・デジタルツインで製造業AI導入の選択肢が急増

フィジカルAIやデジタルツインの進展により、製造業におけるAI活用は、検討対象が大きく広がりつつあります。

世界経済フォーラム（WEF）は、フィジカルAIやシミュレーション環境等の急速な進歩によって、これまで技術的あるいは経済的な制約から実行が難しかった領域も、現実的な選択肢になりつつあると指摘しています[1]。

この変化は、製造業にとって明確な前進です。

一方で、経営判断の観点から見ると、別の側面も浮かび上がります。AIを適用できる領域や組み合わせる技術が増えたことで、検討すべき選択肢や判断材料が一気に増加しました。単一の技術やユースケースを評価するだけでは足りず、複数の可能性を同時に見渡しながら検討する必要が生じています。

つまり、技術の進化が、判断に必要な検討項目を増やし、結果として判断環境を複雑にしている側面もあると言えます。

PoCが進んでも、経営判断に至らない構造

経営判断をさらに難しくしている要因として、PoC等の検証活動の「位置づけ」があります。

多くの企業では、AI活用に向けた取り組みとして、実験やパイロット的な検証が行われています。しかし、McKinsey & Companyの調査では、多くの企業がAIを活用している一方で、実験やパイロット段階にとどまっているケースが多数を占めていることが示されています[2]。

こうした検証活動は、技術的な可能性を確認する上で不可欠です。精度や効果が確認できれば、「技術的には成立する」という手ごたえが得られ、前進している実感も生まれます。

しかし、この「前進している」という感覚が、そのまま経営判断につながるとは限りません。検証結果が積み上がる一方で、どの前提が満たされたときに進むのかといった整理が行われていない場合、判断の材料は増えても、経営として何を判断すべきなのかが、かえって見えにくくなるからです。

その結果、「まだ判断する段階ではない」という判断が、合理的に見えてしまう状況が生まれます。検証は進んでいるが、投資として進めるかどうかを決めるための前提が不足している。この状態が続くことで、AI導入プロジェクトは「動いているようで、決まらない」状態に陥ります。

検証活動を行うこと自体が問題なのではありません。問題は、検証結果を経営判断に変換するための前提が整理されないまま、検証だけが積み重なっていく構造にあります。

判断のために検証をしているはずが、検証のための判断が必要になる。少し不思議な現象です。

原因｜製造業AI導入における“順序の逆転”

前項で見てきたように、製造業AIの導入においては、PoCや部分検証は進んでいるにもかかわらず、経営判断ができないケースが少なくないと考えられます。この背景に、“順序の逆転” が起きている可能性があります。

“順序の逆転” とは、本来は前提を整理した上で検証に進むべきところを、検証から先に始めてしまうことです。その結果、判断に必要な前提が後から噴き出し、意思決定が難しくなるのです。

この状況は、「鶏が先か、卵が先か」という問いに少し似ています。
検証しなければ判断できない。一方で、何を判断するための検証なのかが定まらなければ、検証結果は経営の判断材料にはなりません。

「鶏が先か、卵が先か」という問いに立ち止まるより、まず “鶏を飼うための前提” を整えてしまおう、という考え方もあるのではないでしょうか。製造業AI導入において求められているのも、まさにこの発想の転換であるように思います。

ここで言う前提とは、下記のような内容です。
・どの課題を解き、どの価値を生み出したいのか（課題と価値の整理）
・その価値を、現実の業務として実装できる体制があるのか（実装力の前提確認）
・そして、AI導入プロセスの全体像が描けているか（導入全体像の把握）

こういった点を、検証に入る前に整理しておくということです。

この前提が定まっていれば、“鶏” が生み落とす “検証という卵” は、単なる試行ではなく、次の判断につながる意味を持つものになります。

製造業AI導入の前提整理①｜PoC先行より「課題×価値」を見る

McKinsey & Companyの調査では、多くの企業がAIを実験・パイロット段階で活用している一方で、企業全体での価値創出には至っていない実態が示されています[2]。

こうした状況では、検証そのものが目的化しやすくなります。
技術の有効性確認が先行する一方で、その技術がどの課題に対する取り組みなのか、どの価値領域に影響するのかという整理が、経営判断の前提として十分に扱われないまま議論が進むケースも想定されます。

その結果、本来は切り分けて考えるべき「技術的に実現できるかどうか」と「経営として取り組む意味があるか」という二つの問いが、同じ文脈で議論されやすくなります。検証結果は増えているにもかかわらず、その技術がどの課題に対して、どのような価値をもたらすのかという整理が十分でないため、判断の場で論点が収束しにくくなるのです。

課題と価値の整理が後回しになったまま検証が積み重なることで、判断が難しく見えてしまう。つまり、「課題と価値の整理」が製造業AI導入において最初に押さえるべき前提の一つだと言えます。

製造業AI導入の前提整理②｜「実装力」を意識する

もう一つの重要な前提は、データ基盤、人材、業務プロセスといった要素を含む、AI導入を成立させるための組織的な土台、すなわち「実装力」とでもいうべき概念です。

Deloitteの記事では、AIの価値が見えにくい背景として、AIが単体の技術投資ではなく、組織再編や業務合理化等の取り組みと不可分である点に言及しています[3]。

つまり、AIの価値は技術検証の成否だけでは判断できず、組織や業務の変化を含めて初めて見えてくるものだということです。

この論点は、検証段階では表面化しにくいものです。限定された範囲でAIを試している間は、組織全体への影響や、継続的な運用に伴う負担が判断材料として十分に扱われません。しかし、投資として本格的に進めるかどうかを検討し始めた瞬間に、判断の一要素として顕在化するのです。

製造業AI投資の前提整理③｜製造業AI導入の「全体像」を描く必要がある

前述の2つの前提は、検証活動の成否には直接影響しにくいため、検証段階では判断材料として十分に認識されていないケースも多いのではないでしょうか。この前提が検討されないままに検証を進めると、判断の場で初めて論点が噴出し、一気に意思決定が難しくなってしまうのです。

ただし、この状況を防ぐために、事前に全てを決めきらなければならないというわけではありません

経営層の皆様に求められることは、AI導入に先立ち、「AI導入において検討しなければならないことは何か」という全体像を描き、導入プロセスを最終段階まで見通しておく、ということです。

結論｜フィジカルAI時代の製造業AI導入の鍵は、ROI設計にある

製造業AI導入におけるROIの誤解｜成果指標ではなく判断フレーム

前項で見てきたように、製造業AI導入では、本来は検証前に整理されるべき前提——すなわち「課題と価値の整理」「実装力の前提確認」「導入全体像の把握」——が十分に検討されないまま、検証が先行してしまう “順序の逆転” が起きやすい状況にあります。

その結果、経営として「何を判断すべきなのか」が整理されないまま、検証だけが積み重なっていく状態に陥りがちです。進めるのか、いったん立ち戻るのかといった最終的な意思決定も下しにくくなります。こうした状況において、経営としての意思決定の拠り所として、ROIという指標が持ち出される傾向にあるように思います。

Deloitteの記事では、AI導入においてROIが達成しにくい理由として、AIがより広範な変革と絡み合っていること、利益の無形性、技術進化の速さ、人的要因など、複数の要因が挙げられています[3]。

Deloitteが示すように、AI導入におけるROIは構造的に達成が難しいにもかかわらず、判断の前提が整理されないままに、経営判断の拠り所としてROIに頼ってしまえば、かえって意思決定が前に進まなくなってしまいます。

つまり、問題はROIという指標そのものにあるのではありません。判断の前提が整理されないまま、ROIだけで経営判断を下そうとしてしまう点にあります。このような状況では、ROIは「成果を測る指標」としては機能しても、経営として「何を、どこまで判断すべきか」を整理する役割を担うことはできません。

だからこそ、製造業AI導入においては、ROIを単なる成果測定の指標として扱うのではなく、投資判断の前段で「前提」や「選択肢」を整理するための枠組みとして捉え直す必要があります。

製造業AIのROI設計は、技術評価を経営判断に変換するフレームである

ROIという言葉は、通常は投資利益率という定量指標を指します。 しかし、AI導入においては、ROIを単なる事後評価の数値として扱うのではなく、投資判断の前段で前提や選択肢を整理するための枠組み——いわば「判断フレーム」——として捉え直すことが重要です。 本稿では、この意味でROI設計という言葉を用います。

ここで言うROI設計とは、数値を算出すること自体を指しているわけではありません。
むしろ、ROIを算出しようとしたときに、
「何を成果として測るのか」
「その成果はどのような前提のもとで実現されるのか」
「どの段階で判断を下すのか」
といった問いに向き合わざるを得なくなる、そのプロセス全体を指しています。

その意味で、ROIを判断フレームとして捉え直すことで、これまで整理しきれなかった次のような前提が整理されていきます。

・この取り組みは、どの「課題」に対して、どのような「価値」を生み出そうとしているのか
・その価値を実現するために、データ基盤や人材、業務プロセスといった「実装力」の前提は満たされているのか
・導入から運用までを見据えたとき、どの段階で、どのような判断が求められるのかという「全体像」を描けているか

これらの問いは、成果が出た後に振り返るためのものではありません。判断を下す前に意識しておくべき問いです。

フィジカルAI時代のROI設計｜製造業AI導入の“正しい順序”を取り戻す

フィジカルAIやデジタルツインの登場によって、製造業AIの可能性は確かに広がりました。しかし、その可能性を前にして、すべてを試し、すべてを検証し、すべてを判断しようとすることは現実的ではありません。

重要なのは、“判断の順序” を取り戻す——AIの検証に入る前に、あらかじめ整理すべき前提を検討しておくことです。

ROI設計は、その起点として機能し得ます。ROIを成果測定の道具としてではなく、判断を整理するためのフレームとして捉え直すことで、技術評価は初めて経営判断へと接続されます。

可能性の “卵” は、割った瞬間に価値が生まれるわけではありません。

どの課題を解き、どの価値を生み出したいのか。
その価値を、現実の業務として実装できる前提が整っているのか。
そして、AI導入の全体像が見通せているか。

そうした前提が定まってはじめて、検証という “卵” は、意味のある価値として孵化します。

その前提を、経営として判断できる形に落とし込むための枠組みが、ROIです。

残る問いは、「ではROIはどのように設計すればよいのか」という点です。
ここまで整理してきた前提を踏まえ、ROI設計の考え方を次の記事で具体化していきます。
📄 製造業AI投資判断を整理するROI設計の考え方

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執筆者：エイシングPR事務局
当社が製造業向けに提供しているAIソリューションの導入支援で得られた知見をもとに、経営層向けに情報発信を行っています。

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※本記事は、各社・各機関の公式発表・報告書等の公開情報をもとに、筆者が要約・解釈のうえで構成したものです。原文の全文転載ではありませんので、詳細内容については各社公式サイト・原資料をご参照ください。
※本記事で使用している一部の画像・図版は、内容理解の補助およびイメージ喚起を目的として、AIツールにより生成しています。

【参考資料】
[1] World Economic Forum (2025/9)
“Physical AI: Powering the New Age of Industrial Operations”
https://reports.weforum.org/docs/WEF_Physical_AI_Powering_the_New_Age_of_Industrial_Operations_2025.pdf

[2] McKinsey & Company (2025/11/5)
“The state of AI in 2025: Agents, innovation, and transformation”
https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai

[3] Deloitte (2025/10/22)
“AI ROI: The paradox of rising investment and elusive returns”
https://www.deloitte.com/uk/en/issues/generative-ai/ai-roi-the-paradox-of-rising-investment-and-elusive-returns.html