Samsung、digital twinとAI agentで2030年までにAI-Driven Factoriesへ

Samsungは2026年2月28日、自社のglobal manufacturing運営を2030年までにAI-Driven Factoriesへ移行する方針を明らかにした。今回の発表が目立つのは、AIをconsumer device向け機能ではなく、産業生産を動かすoperating layerとして扱っている点にある。Samsungは自社工場とsmart factory事業にわたり、simulation、automation、現場支援を組み合わせる長期の製造転換を描いている。

会社によれば、このroadmapの中心にはdigital twin simulation、AI agent、factory内companion robotがある。この組み合わせが重要なのは、それぞれが別の産業課題に対応するからだ。Digital twinは実際の設備を変更する前にsiteごとのbottleneckを仮想的に検証できる。AI agentは複雑な生産ライン全体の計画や運用判断の調整に使える。Companion robotは、繰り返しの物理作業、inspection工程、資材handoffによって遅延や品質リスクが生じやすい現場でworkerを支援できる。

Samsungはさらに、この取り組みをreinforcement learningとsite別factory optimizationにも結びつけている。つまり固定的なautomation recipeを実行するだけの工場ではなく、throughput、defect、maintenance dataから学習し、その結果をschedulingやprocess controlへ戻す生産システムを目指しているということだ。global footprintを持つ製造企業にとって、歩留まりやdowntimeの小さな改善でも財務面では大きな差になり得る。

もう一つ重要なのは、Samsungがまず自社のmanufacturing運営でこの戦略を進める点だ。これは概念的なplatform提案より現実味がある。もし同社が半導体、device、electronicsの生産環境で実際にこれらのsystemを回せれば、その後smart factory businessを通じて外販するtechnologyの実用的なtest bedを持つことになる。言い換えれば、Samsungは内部運営を最初のcustomerであり検証の場として使おうとしている。

より大きな意味では、industrial AIが主流のcapital planningに近づいていることを示している。Samsungの2030 timelineは、大手manufacturerがdigital twin、AI agent、robotを周辺実験ではなく中核的な競争力の道具と見始めたことを示す。ITとAI市場全体では、factory data platform、edge compute、machine vision system、そしてmodelを物理運用へ安全につなぐsoftwareへの需要がさらに強まる可能性が高い。