関税、AI、ロボティクス：積層造形技術の将来動向

2025年5月22日 | 読了時間：4分

アディティブ・スナック・ポッドキャストの魅力的なエピソードで、ホストのファビアン・アレフェルトは、製造技術協会の会長であるダグ・ウッズと幅広い対談を行った。

議論は、ウッズの製造業における豊富な経歴、人工知能（AI）やロボティクスといった技術が持つ変革の可能性、オムニバースという革新的なコンセプト、そしてサプライチェーンとリショアリングのグローバルな動向の変化に及びました。

家族のルーツから業界のリーダーへ：ダグ・ウッズの製造業における歩み

ダグ・ウッズが製造業界に没頭することは、ほぼ運命づけられていたものであり、彼が積極的に求めた道というよりも「彼のために選ばれた」道でした。彼の家族の歴史は、工具および金型業界に深く関わっています。1920年代初頭にドイツのブラックフォレスト地方から移住してきた彼の祖父は、1947年にニューヨーク州ロチェスターで工具および金型会社を共同設立しました。 この会社は、コダックやゼロックスなどの巨大企業が集まるロチェスターの製造業の温床で繁栄し、1977 年までに従業員 1,200 人、収益 1 億 5,000 万ドルにまで成長しました。

ウッズは家業の様々な部門で経験を積んだ。精密機械加工、機械再構築、金型製作、金属プレス加工、漏れ試験システム、そして自動化企業などである。正式な入社は15歳の時、工具部門から始まった。これは祖父による戦略的な配置であり、タップやキャップヘッドネジからインサートに至るまで、製造現場の専門用語を学び、労働者層との接点を持つことを可能にした。 この実践的な経験は、学生時代から大学時代にかけての夏休み中も継続した。製造のあらゆる側面へのこの早期かつ包括的な接触が、彼の見識とリーダーシップを形作ったのである。

労働力課題とスキルアップの力

ウッズの経験において、祖父の時代から現在に至るまで繰り返し見られるテーマは、製造業において熟練した訓練を受けた従業員を見つけることの持続的な難しさである。彼は、企業が外部からの解決策を待つことはできず、見習い制度、協同教育、あるいはオンライン学習プラットフォームの活用を通じて、自ら主導的に人材育成に取り組まなければならないと強調した。

ウッズは、スキルアップのためのツールがかつてないほど高度化していると確信している。オンラインリソース、拡張現実、ゲーミング、AIが、個人の資格認定と能力評価に新たな道を開いている。彼は、積層造形（AM）によって促進された「メイカー運動」を、製造業に新たな人材を呼び込む重要な力として推進した。教育機関における3Dプリンターの普及は、学生が早い段階から革新的な製造手法とデザイン思考に触れる機会を提供している。

製造業におけるAI：生成型から能動型へ

ウッズはNVIDIAのGTCカンファレンス訪問で得た知見を共有し、先進的なAI開発と製造業の直接的な関連性が明らかになったと述べた。彼はNVIDIAのブラックウェルチップをゲームチェンジャーと位置付け、複雑なAIアプリケーションに必要な処理能力を実現すると指摘した。

議論された2つの主要なAI概念は、生成型AIと自律型AIである。AM分野では、生成型AIがセンサーから得られる数千の変数（温度、湿度、電力消費量など）を分析し、プロセス改善を提案できる。自律型AIは、このデータに基づいて機械が自己調整する能力を付与し、あらゆるシナリオに対応する事前プログラムされたアルゴリズムなしに、リアルタイムでパラメータを最適化できる。この機能は、製造業者が数多くの相互依存変数を持つ複雑なプロセスを最適化しようとする上で極めて重要であり、新たな合金開発や材料組成の創出につながる可能性がある。

オムニバース：複雑な製造プロセスのシミュレーションと最適化

ウッズは、NVIDIAのオムニバースについて、機械、設備、工場全体のデジタルツインを統合する環境として説明した。これにより、正確な物理学、運動学、化学を伴う仮想世界でそれらを連携させることが可能となる。これにより、数百万サイクルの合成データを実行してプロセスを最適化し、新素材（AM用の新規粉末など）を開発し、多額の資本投資を行う前に工場レイアウトを設計することが可能になる。

例えばカナダのケボ社は、AIと自動化されたテストベッドを活用して新元素を発見している。これらのテストベッドはオムニバース内で仮想的に拡張可能であり、研究を劇的に加速させる。これにより、高価な実機試験なしに特定条件下でのエンジン故障点をシミュレートするなど、迅速なプロトタイピングと問題解決が可能となる。ウッズは、こうした能力が2～3年以内に一般的になると予測している。

ロボティクス：産業用からヒューマノイドへ

ウッズはロボット工学を、従来の産業用ロボットと新興分野であるヒューマノイドロボット工学に分類した。産業用ロボットは既に製造工程に不可欠であり、AI駆動による改良が進められている一方、ヒューマノイドロボット工学は人間の器用さを模倣し、人間中心の環境で動作する可能性から大きな注目を集めている。

ヒューマノイドロボットの開発は、センサー技術、部品（モーター、駆動装置）の小型化、エネルギー効率、バッテリー技術の革新を推進している。これらの進歩は、義肢などの医療応用を含む副次的利益をもたらす。製造現場におけるヒューマノイドロボットの普及はまだ先だが、この分野への投資は複数の関連産業における進歩を加速させている。 ここで重要な役割を果たすのがAM（アディティブ・マニュファクチャリング）技術である。複雑で軽量な部品、カスタマイズされた形状、ロボット開発に不可欠な複合材料部品の製造を可能にしている。

リショアリングと技術の民主化

議論では、リショアリングと生産の現地化という世界的な潮流にも触れられた。ウッズは、主要消費市場である米国に近い場所で生産する論理に基づき、COVID-19以前からリショアリングは進行中だったと主張した。地政学的問題とサプライチェーンの脆弱性は、この傾向を加速させたに過ぎない。政府の奨励策（CHIPS法など）と抑制策（関税）は、国内生産をさらに促進することを目的としている。

技術の民主化——センサー、ロボット、工作機械、積層造形システム、ソフトウェアプラットフォームのコスト低下——により、地域密着型で回復力のある製造がますます実現可能となっている。これにより、低コスト労働モデルと競合できる先進的な製造施設の設立が可能となり、地域的な製造拠点の育成が促進される。積層造形（AM）はこの変革の重要な推進力であり、オンデマンド生産を可能にし、従来の鋳造工場への依存を減らし、海軍艦艇や宇宙ステーションのような遠隔地での生産さえも実現する。

未来を切り開く：製造業への提言

ウッズは、この進化する環境を乗り切ろうとする企業や個人に向けて実践的な助言を提供した。業界団体、大学、イノベーションセンターを通じた継続的な学習の重要性を強調。新技術導入にあたっては「海を沸かすような」大規模な取り組みを避けるよう助言した。 代わりに、企業は自社の最重要課題トップ3を特定し、それらを解決するために的を絞った技術を適用すべきだと述べた。現場で熱意ある推進役を起用することから始めるのも一案だ。また、競争優位性をもたらす可能性のある実験的な技術で「限界に挑戦する」ために、設備投資の少額分（約10%）を充てることを推奨した。

ダグ・ウッズの洞察は、知能技術とグローバル生産の戦略的再編によって推進される、製造業界が劇的な変革の瀬戸際に立っている様子を描き出している。学び、適応し、投資する意思のある者にとって、その機会は計り知れない。

ダグ・ウッズの製造業の未来に関する見解をもっと知りたい方は、Additive Snack Podcastのエピソードをぜひお聴きください。