ロボティクス革命　岐路に立つ日本の製造業

執筆者 勝見 靖英 取締役

慶應義塾大学文学部卒。ジャパンエナジー（現ENEOS株式会社）、PwCC、デロイトトーマツコンサルティング、日本IBM等を経て、2015年7月よりオーツー・パートナーズに参画、2018年4月より取締役。製造業を対象とした戦略策定、業務改革、ERP/PLM等大規模システム導入等のプロジェクトを多数経験。プロジェクトマネジメント、チェンジマネジメントを得意とし、現在は経営企画/会計/人事総務/組織開発/IT/マーケティング広報等を管掌。Podcast『二番経営～組織を支えるNo.2の悲喜こもごも～』『製造業進化論－技術とデジタルと経営と－』のMCも務める。

日本の製造業が、構造的かつ不可逆的な課題に直面している。それは周期的な景気変動とは質の異なる、人口動態に根差した深刻な「労働力不足」という現実だ。国立社会保障・人口問題研究所の推計によれば、生産年齢人口（15～64歳）は2040年には6,000万人を割り込み、2割もの労働力が消失する見込みだ。この「労働力の崖」を前に、ロボティクスによる自動化はもはや選択肢ではなく、産業の生存をかけた国家的要請である。

しかし、国際ロボット連盟(IFR)が2025年9月に発表した「ワールドロボティクス2025」は、日本の厳しい立ち位置を突きつけている。

2024年、世界の産業用ロボット導入は54万台超と4年連続で高水準を維持した。この成長を圧倒的規模で牽引するのが中国だ。単独で約30万台(世界シェア54%)を導入し、過去最高を更新し続けている。対照的に、世界第2位の市場である日本は2024年の導入台数は4万4,500台にとどまり前年比4%減となっている。世界が自動化のアクセルを踏み続ける中、日本市場は停滞局面に入った。

より注目すべきは質的変化だ。IFR報告によれば、中国国内市場において中国メーカーのシェアが57%に達した。中国は単なる「ロボット消費大国」から、自国で需要を賄う「ロボット生産大国」へ変貌した。

日本は世界のロボット生産の約4割を担う「生産大国」でありながら、足元の「導入(活用)」では世界の潮流から取り残されつつある。競合する中国は「導入」と「国内生産」の両面で独走態勢に入った。

この競争環境の中で、世界は既に次世代技術へ移行しつつある。ヒューマノイド(人型ロボット)の実用化だ。2025年10月、米Figure AI社が開発したヒューマノイドが、BMW米国工場の実際の生産ラインで5ヶ月間、1日10時間の連続稼働試験に成功した。製造現場での実用性を実証する歴史的成果だ。

一方、中国Unitree社は全く異なる戦略で市場を攻めている。同社が2025年に投入したヒューマノイドG1の価格は16,000ドル(約250万円)。競合製品の半額以下という破格の価格設定だ。さらに2025年8月の世界ヒューマノイドロボット競技会では、同社のH1が1,500メートル走で金メダルを獲得。「低価格」だけでなく「技術力」でも世界トップクラスであることを証明した。米国が「製造現場での実用化」を追求する中、中国は「圧倒的な価格競争力」と「技術的実績」の両面で市場を席巻しつつある。

日本は今、二重の岐路に立たされている。一つは、「生産」では強いが「活用」で遅れるという構造的ジレンマ。もう一つは、従来型産業用ロボットで優位を保ちながら、次世代のヒューマノイド開発で出遅れるという技術トレンドからの乖離だ。

労働力不足という内部要因と、グローバル競争激化という外部圧力。この二つの力学が交差する今、日本のロボット産業は真価を問われている。

日本はロボット生産では世界トップクラスでありながら、国内導入は停滞している。深刻な人手不足に直面する製造現場で、なぜ自動化が進まないのか。この矛盾の核心は、特に経済の屋台骨である日本企業の99.7%を占める中小企業への導入を阻む構造問題にある。

一般的に、導入の障壁として「三つの壁」が指摘されてきた。

第一に「コストの壁」。ロボット本体に加え、周辺機器、安全柵、システム構築費用を含めると、中小企業にとって高額な初期投資となる。特に不確実性の高い経済環境下では、投資回収の見通しが立ちにくく、導入判断を躊躇させる要因となっている。

第二に「インテグレーションの壁」。日本の製造現場の強みは、標準作業だけでなく、熟練技能者の「勘・コツ」という暗黙知に依存してきた。この暗黙知を形式知化し、ロボットで代替するには、単なるプログラミングを超えた高度な技術が求められる。さらに、多くの場合、既存の生産ラインやレイアウト全体をロボットに合わせて改造する必要が生じる。このシステム構築(インテグレーション)自体の技術的難易度と付随コストが、導入を阻む大きな障壁となっている。

そして第三が「専門人材の壁」。これら二つの壁の根本原因とも言える問題だ。ロボットは単なる機械であり、それを生産ラインに組み込み、価値を生むシステムへと仕上げる専門家—「ロボットシステムインテグレータ(SIer)」が不可欠である。しかし、この人材が国内で慢性的に不足している。結果として、プロジェクトの遅延やコストの高騰を招き、導入の勢いを削いでいる。

この問題の深刻さは、日本の製造現場が持つ「強み」と表裏一体である。暗黙知に依存するがゆえに、日本の現場は高度なSIerを他国以上に必要とする。欧米や中国のように標準化された作業工程が主体の現場とは異なり、日本では個別最適化された複雑な生産システムが多い。だが、その複雑性に対応できる肝心なSIerが決定的に不足している。

2025年5月に経済産業省が発表した「2040年の産業構造・就業構造の推計」によると、現在の傾向が続けば2040年にはAI・ロボット関連人材が326万人不足する見込みだ。中でもSIerの不足は深刻で、仮にロボット本体を無償で提供できたとしても、それを現場に導入・運用できる人材がいなければ宝の持ち腐れとなる。この専門人材不足の事態は、日本の自動化の未来、ひいては産業競争力そのものに対する最大の脅威である。

暗黙知ゆえに高度なSIerを必要とする現場と、そのSIerが絶対的に不足するという現実。この需給の致命的なミスマッチこそが、日本のロボット導入を停滞させる核心的な課題と言えるのである。

2040年、AI・ロボット関連人材が326万人不足する―この推計は、もはや人材の「育成」だけで解決できる領域を遥かに超えている。日本の自動化推進における最大のボトルネックは、現場の実情に合わせてシステムを構築する「ロボットシステムインテグレータ（SIer）」の慢性的な欠乏だ。ロボットがあっても、それを動かせる人がいない。この構造的欠陥「専門人材の壁」を突破する唯一の解は、希少なSIerの能力に依存しない、またはその役割を代替する現実的なソリューションを確立することにある。幸いにも、技術、ビジネスモデル、そして政策の三位一体が、その革命的な処方箋を提示し始めている。

第一は「技術」による専門性の開放、「協働ロボット」だ。安全柵を不要とし、人の隣で安全に稼働するこのロボットは、物理的な導入ハードルを劇的に下げた。しかし、真の革新は「ダイレクトティーチング」やタブレット操作に代表される直感的なインターフェースにある。複雑なプログラムコードという「言語」を、手で動かすという「動作」に翻訳したことで、ロボットは専門家だけの機械から、現場作業員が扱える「道具」へと進化した。IMARC Groupの調査が示す、25年から33年にかけた年平均成長率41.4％という驚異的な数字は、SIerが不在でも現場の知恵で自動化は始められる事の現れとなる。

第二は「ビジネスモデル」による機能の外部化、「RaaS（Robotics as a Service）」である。月額サブスクリプションの中に、導入支援からプログラミング、保守メンテナンスまでをパッケージ化するこのモデルは、単なるファイナンス手法ではない。それは「SIer機能の定額利用」とも言える発明だ。社内に専門家がいなくとも、外部の専門知をサービスとして継続的に調達することで、中小企業は「専門人材の壁」を無力化できる。初期投資のリスクを予測可能な運営費へと転換するこの手法は、不確実な時代の投資判断における最適解となる。

そして第三が、これらを加速させる「政策」、24年開始の「中小企業省力化投資補助金」だ。従来の補助金と決定的に異なるのは、事前審査された汎用製品を「カタログから選ぶ」という即戦力性。これは、政府がSIerに代わって「標準化された優良なソリューション」を目利きし、リスト化したことを意味する。「何を選べばいいか分からない」という中小企業の迷いを、カタログという名の「標準化」が断ち切る。最大1,500万円、複雑なシステム設計を不要にするこの仕組みは、まさに国が主導するSIerレス化の推進であり、6割超という高い採択率がその有効性を物語っている。

協働ロボットという「扱いやすさ」、RaaSという「持たざる経営」、そしてカタログ補助金という「標準化」。これら三つの潮流は、それぞれが独立した動きではない。すべては、絶対的に不足するSIerの介在を極小化し、現場主導で自動化を完遂させるための巨大なエコシステムを形成している。この「三位一体の現実解」を武器に、多くの製造現場自らの手で自動化の第一歩を踏み出すこと。それこそが、日本の製造業が直面する労働力の崖を乗り越える、最も確実な道筋となるのだ。

前回紹介した協働ロボット、RaaS、省力化投資補助金という三つの処方箋は、製造業の「定型作業」の自動化を着実に推進している。しかし、日本の製造業の真の競争力の源泉は別のところにある。熟練技能者の「勘・コツ」に依存する「暗黙知」の領域だ。この自動化の「最後の壁」を、従来のプログラミングベースのロボットシステムインテグレータ（SIer）が解決するには限界があった。だが今、AI、特に基盤モデルの進化が、この壁を打ち破る新たなフロンティアを拓いている。

2025年は、AIロボティクスが研究開発から実用化へと明確に移行した年として記憶されるだろう。2025年3月、NVIDIAは人型ロボットの基盤モデル「Project GR00T N1」を発表した。これは、特定の動作を個別にプログラムするのではなく、人間が実演して見せるだけで、ロボットがその動作を理解し、自律的に再現できる。熟練技能者の「お手本」を直接学べるのだ。

第2回で述べたロボット導入のプロセスを思い出してほしい。従来は「現場の暗黙知」を「SIerが翻訳・プログラミング」する必要があり、ここがボトルネックであった。しかしAI基盤モデルは、SIerという「翻訳者」を介さず、現場の作業者がロボットに直接教えることを可能にする。これは「プログラミング」から「トレーニング(学習)」への根本的な転換である。

この「AIの脳」は、すでに「実世界の体」でその実力を証明し始めている。その体こそ「ヒューマノイド(人型ロボット)」である。第1回で紹介したBMW工場での連続稼働試験は、単なるデモではなく、AI搭載ヒューマノイドが人間用に設計された既存環境で実用レベルに達したことを証明した。この技術革新は、2040年にAI・ロボット関連人材が326万人が不足する事態に対する、根本的な解決策となり得る。

国際ロボット連盟(IFR)は2025年夏、このヒューマノイド開発が新たな地政学的競争のフェーズに入ったと分析している。米国は生産性向上の「ツール」として、中国は国家戦略の「物量生産」として開発を進める。対して日本は、高齢化社会を背景にロボットを「共存するパートナー」と捉える独自の思想を持つ。ASIMOの時代から培われたこの「人間との協調」という視点こそ、社会実装における最大の壁—安全性と社会受容性—を乗り越える鍵となる。

日本の進むべき道は明確である。短期的には前回の現実解で足元の「自動化格差」を解消しつつ、長期的にはAI基盤モデルの研究開発に注力する。そして何より、人材育成である。SIerからAIロボットを「教え導く」人材へ—役割は変わるが、現場の知を理解し、それをロボットに伝える人材は依然として不可欠だ。その育成こそが、326万人不足という危機を好機に変える道筋となる。

日本の強みである現場の「カイゼン」文化と、AIによる「学習」能力が融合した時、日本は再び世界のものづくりをリードする独自の競争優位性を確立できるはずである。