現在、世界各地で製造業のデジタルトランスフォーメーション(Digital transformation:DX)が進んでいる。先駆けといえるのが、ドイツのインダストリー4.0だ。その提唱者で、ドイツ工学アカデミー(acatech)評議会議長のヘニング・カガーマン(Henning Kagermann)氏にインダストリー4.0の進捗や日本との協業、米中貿易摩擦による影響などを聞いた。(聞き手は、高野 敦=日経 xTECH)

インダストリー4.0を2011年に提唱してから8年以上がたった。現在の進捗はどうか。

ヘニング・カガーマン(Henning Kagermann)氏
ドイツ工学アカデミー(acatech)評議会議長。インダストリー4.0の策定を主導した。ドイツSAP元会長兼最高経営責任者(CEO)。(写真:加藤 康)

カガーマン 中小企業で採用に時間がかかっているが、ほぼ期待通りに進んでいる。国際的にインダストリー4.0の認知度が高まり、広く普及した。インダストリー4.0の採用で新たな知見が生まれ、それを共有するオンラインライブラリーも整備された。

中小企業で採用に時間がかかっているのはなぜか。

カガーマン 中小企業は、業界で広く採用されるなど安心して導入できる段階まで投資を控える傾向がある。加えて、大手企業に比べるとソフトウエアなどの専門家が不足している。資金的な制約も大きい。

インダストリー4.0では標準化を重視している。中でも、設備やソフトウエアのデータ構造を標準化し、広範なデータ流通を促進する「アセット管理シェル」の進捗はどうか。

カガーマン アセット管理シェルはかなり成熟してきた。採用も順調に進んでいる。最初のリリース以降、様々なフィードバックを受けてバランスが良くなった。物だけではなく人やシステムのデジタル化を促進するものになったと考えている。

 アセット管理シェルの特長としては、相互運用性と知財保護の両立が挙げられる。データ流通を進める一方で、特定のプロセスなどについては保護したいというニーズもあるからだ。

ドイツではドイツ機械工業連盟(VDMA)のような業界団体がアセット管理シェルの標準化や普及を進めているが、他国を巻き込むという点ではどうか。

カガーマン 国際協力を推進する上では、産業機械向けデータ交換仕様OPC UA(OPC Unified Architecture)に代表される技術標準が非常に重要になる。これらの標準があることで、グローバルな相互運用性を保証できる。

ロボット活用の動機で日独に違い

インダストリー4.0における人工知能(AI)の位置付けについて聞きたい。ドイツはAIそのものよりも、まずAI活用に向けたデータ基盤の確立に力を注いでいるように見える。

カガーマン インダストリー4.0の構想が始まった2011年ごろは、AIがまだそれほど注目されていなかったこともあり、当時は適切なデータを集める基盤の確立に力を注いだ。それはAI活用に向けて欠かせない重要なステップだと思っている。高品質なデータがあるからこそ本格的にAIを活用できる。

 その後、2013年から2015年にかけてAI、特にディープラーニングなどの技術が急激に進化し、得られたデータを基に分析し、判断を下して、将来の予想や企画の立案などに生かしていくデータドリブンなAIが本領を発揮するようになった。それもデータ基盤があってこそ実現できたものだ。

 ドイツでは、2015年にオートノマスシステムというプロジェクトが立ち上がった。AIとロボティクスを組み合わせて、データから学習し、アクションを実行するというものである。このプロジェクトを契機として、ドイツ政府はAIのための全国プラットフォームを創設し、インダストリー4.0や自動運転、スマートホームなどでのAI活用に取り組んでいる。

2019年に、acatechと日本のロボット革命イニシアティブ協議会(RRI)の共同研究として、人と機械の共生に関する白書「Revitalizing Human-Machine Interaction for the advanced society」を発表した。インダストリー4.0ではAIやロボティクスによる自動化を重視している印象があったが、方針を少し転換したということか。

カガーマン 人と機械の共生も当初からテーマの1つではあった。インダストリー4.0では「人間を中心に据える」とうたっていたが、日本側の「社会的な課題にロボットを活用する」という発想は新しかった。こういうテーマでの共同研究の機会を日本から与えられたことに感謝している。

「人を中心に据える」と「社会的な課題にロボットを活用する」はどう違うのか。

カガーマン 最終的に解決しようとしている課題は共通しているが、ドイツと日本で動機は少し違う。日本は人と機械の関わり合いから得られた知見を広く社会で共有するというアプローチで、これは非常に進んだ考え方だ。ドイツでこのような考え方を企業に説得するのは難しい。なぜなら、企業は知見を囲い込んで自社の競争力を高めることに関心を持っているからだ。知見を広く共有して世界に広めるというのは、現時点でかなり進んだ考え方といえる。

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