製造業がリードする、AI大国に向けた欧州の3つの戦略

AIはもはや未来の約束事ではなく、現代を定義するテクノロジーそのものです。近年、製造業の企業においてはAIのパイロットプロジェクト程度は当たり前であり、測定可能な効果と迅速な投資回収（ROI）を実現するソリューションが求められています。

欧州の産業基盤にとって、AIはこの20年間で一部衰退した戦略的自律性、競争力、イノベーション主導力を再び確立する、一世代に一度の好機なのです。この機会を逃せば、AIを本格的に活用するチャンスは失われてしまうかもしれません。

世界経済フォーラムの予測によれば、AIは2030年までに世界経済に最大15.7兆ドルの付加価値をもたらす可能性があり、その約半数は生産性の向上だけで達成されると見込まれています。EUのGDPの約15%を今なお生み出す欧州の製造業は、この変革を主導することによって、そのシェアを大幅に拡大できる可能性があります。

ただし明確にしておくべきことは、この取り組みがチャットボットの導入だけであってはならないということです。欧州産業を支える中核的なプロセス、つまり設計から納品までのバリューチェーン全体にAIを組み込むことに重点を置く必要があります。同フォーラムのグローバル・ライトハウス・ネットワークが示すように、AIはすでに世界中でスマートファクトリーを実現しています。欧州の課題は、大企業から中小企業まで様々な製造業の企業が、グローバルな競争最前線で戦う意欲だけにとどまらず、必要なツール、人材、信頼を確保することにあります。

欧州は産業分野のノウハウと深い専門知識において主導的な立場にあるにもかかわらず、多くの企業が実験段階から本格的な導入へと移行できずにいます。ドイツのシンクタンク、ビットコムが実施した調査によると、日常業務でAIを活用できている企業はわずか約20%に過ぎず、約80%はパイロット段階にとどまっているか、検討すら始まっていない状況です。

最大の課題は導入プロセスにあり、その解決の鍵を握るのがアプリケーション層です。欧州は、単なるモデル構築から、具体的な経営課題を解決するAI組み込みソリューションへ、重点を転換する必要があります。言い換えれば、技術のショーケースとしてのAIではなく、日常的なビジネスツールとしてのAIが求められるのです。AIアプリケーションは、製造業、医療、モビリティといった、規制が厳しく複雑な分野において、企業の出発点とならなければなりません。例えば、デジタル・ライトハウスに選出されたシーメンスの工場（ドイツ、エアランゲン）では、AIとデジタルツイン、ロボット技術を100件以上の用途に導入。4年間で69%の生産性向上、42%のエネルギー使用量削減に成功しました。

この点で、欧州には世界的な優位性があります。それは、業界特有の知識と高品質な専門分野のデータです。この専門知識を、運用管理、調達、財務といった分野のAI活用ソリューションに組み込むことで、欧州の複雑さを競争力へと転換できるでしょう。その実力が見過ごされがちな「表形式モデル」（非構造化データではなく構造化データで学習させるモデル）は、製造業の企業がデータを効率的活用することを可能にし、特に監査可能性が求められる場面で特に価値を発揮します。

大規模言語モデル（LLM）などの産業特化型基盤モデルは将来的な可能性を秘めていますが、膨大な投資を必要とし、大きなリスクも伴います。モデル開発の規模拡大を追求するよりも、欧州は主要産業の喫緊のニーズに応えるAIアプリケーションの開発に重点を置くべきでしょう。これらの技術は、迅速なビジネス成果をもたらし、安全に運用可能かつ完全な監査可能性を維持し、責任問題、コンプライアンス、相互運用性が絶対条件となるB2B環境においても確実に機能します。この現実的なボトムアップ型アプローチにより、欧州は深い専門知識を活用して、グローバルな関連性を持つユーザー中心のAIソリューションを開発することが可能です。

同時に、この未来は一社のみで構築することはできません。先進技術を具体的な成果へと転換するには、最先端モデルプロバイダー、ITリーダー、スタートアップ、中小企業をつなぐ、オープンかつ協調的なAIエコシステムが不可欠です。イノベーションはパートナーシップの中でこそ花開くものであり、欧州の強みはAIバリューチェーン全体にわたる連携にあります。

特に中小企業にとっては、既存システムに容易に統合できるプラグアンドプレイ型のAIツールが有益です。これらのツールは高度な技術知識を必要とせず、すぐに活用できるからです。また、導入プロセスは可能な限りシームレスである必要があり、拡張可能でユーザーフレンドリーなソリューションによって、導入当初から明確かつ実証可能なROIが得られるようにしなければなりません。これにより、AIを導入する企業が増えるほど高品質なモデルへの需要が高まり、欧州の基盤的AI能力への投資がさらに促進されるという、好循環が生まれるでしょう。これは単なる技術導入曲線ではなく、競争力の曲線となります。ボトムアップ型の導入こそが、真の技術的優位性への道筋となるのです。

AIの導入が加速する中、規制は障壁ではなく、信頼を確保しつつ責任あるイノベーションを可能にする戦略的な手段でなければなりません。適切に設計されていれば、安全性、透明性、説明責任に関するガードレールとなるだけでなく、産業分野におけるアプリケーション層AIの展開を加速させ、最先端技術を日常的な競争力へと転換することができます。

EUの「AI法」は、安全性、透明性、説明責任に関する高い基準を設定することで、グローバルな信頼を強化する世界初のAIに関する包括的な法律です。重要なのは、この法律がEU加盟国間でルールを調和させている点です。これにより、各国独自の法律が乱立して単一市場が分断され、投資が阻害される可能性を回避することができます。製造業にとって、この調和は一貫性の確保、法的確実性の確立、公平な競争条件の維持に不可欠です。これがなければ、法的な分断と不確実性が競争力を損ない、AIの導入を遅らせる要因となりかねません。

ただし、他の先駆的な規制と同様に、AI法も現実世界の複雑さを考慮して解釈、適用されなければなりません。過度に厳格な、あるいは画一的な方法で適用された場合、特にエージェント型AIなどの急速に進化する分野において、意図せずイノベーションを抑制してしまうリスクがあるからです。また、産業向けAIには、消費者向けAIとは異なる規制の視点が求められます。なぜなら、管理された環境で、契約上の義務の下、認証済みの安全基準に基づいて運用されるからです。

加えて、注視すべき優先課題が三つあります。第一に、立法上の目的を実現するに足る執行能力を整える必要があります。十分なリソースと高度な専門知識を持つ規制当局がなければ、どれほど先進的なルールも机上の空論に終わりかねません。第二に、規制はISOやIECなどの既存の国際産業規格、あるいは業界特有の安全認証などと統合されるべきです。これにより、遵守プロセスを重複させるのではなく、合理化することができます。第三に、欧州の規制実施スピードは、グローバルな競合と歩調を合わせる必要があります。米国や中国は急速に独自のAIフレームワークを形成しており、欧州が出遅れれば、次の産業時代を定義する技術分野において、市場シェアと標準設定の主導権の両方を失うリスクがあります。

したがって、規制は適応性のあるものでなければなりません。産業用AIの場合、業界特有の規格、認証、ベストプラクティスを通じてコンプライアンスを実現できることを認識する必要があります。強固なセーフガードと柔軟な規制運用を組み合わせることで、欧州はイノベーションを促進すると同時に、AIを安全で説明責任を果たし、自らの規範や価値観に沿った形で発展させることが可能となるのです。

欧州の製造業向けAI戦略は、以下の三つの柱を基盤として構築しなければなりません。

このアプローチを採用することで、欧州はその製造業という基盤をAIの先進拠点へと転換することができます。その際に必要なのは、膨大な計算資源の追求ではなく、各産業分野に特化した高付加価値のAIを極め、世界標準を築くことです。つまり、産業分野の強みを活かした、意義深く、責任ある、拡張可能なAI導入を実現することが求められます。これこそが、欧州が有する深い分野専門知識、世界トップクラスのエンジニアリング能力、厳格な基準を、決定的なグローバル競争優位性へと転換する道です。

次なる産業革命はすでに進行中です。欧州には、その先導役を担うためのツール、人材、そして信頼があります。行動することを選ぶならば、その可能性は計り知れません。目的意識を持って主導権を握れば、欧州は自国の工場の未来だけでなく、世界産業全体の未来をも形づくることができるのです。

ここに表明された見解はすべて筆者個人のものであり、欧州議会または欧州人民党グループの公式見解を示すものではありません。