ここで言うエージェント層は、MES・ERP・PLM・ヒストリアンなどの業務システムの上に乗り、自然言語の指示や画面上の状況を受けて、複数のシステムからデータを集め、提案を作り、承認を経てシステムに書き込む仕組みです。従来はMESの画面や帳票、BIツールが担っていた「人がデータを見て判断する場所」に入ってくる層と言えます。

この層を誰が持つかで、現場の判断を支える情報の流れが決まります。欧米大手は2025年からここを取りに来ています。

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Gartnerは2025年6月25日、エージェント型AI（Agentic AI）のプロジェクトの40%超が、コストの増大、価値の不明確さ、リスク管理の不足を理由に2027年末までに中止されるという予測を発表しました。同じ発表で、既存のAIアシスタント、RPA、チャットボットを「エージェント」と称して売る動きを「エージェント・ウォッシング（agent washing）」と呼び、エージェント型AIをうたうベンダー数千社のうち、実態を伴うのは約130社と推定しています。

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エージェント型AI（Agentic AI）は、指示に答えるだけでなく、目標に向けて複数の手順を計画し、ツールやシステムを操作して実行するAIを指します。製造業での実利用率を示す数字として最も引用されるのが、米国の製造業団体Manufacturing Leadership Council（MLC）が2025年初頭に行った調査です。

Deloitteが2025年9月のレポートで紹介したこの調査によれば、エージェント型AIを現在使っている製造業はわずか6%で、2年以内に使う予定は24%でした。計画は実利用の4倍ありますが、現時点で使っている企業は少数です。

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3社の公開情報を、量産・財務・工場顧客の3軸で並べると次のようになります。数字はいずれも出典に記載された時点のもので、企業発表を含みます。

智元の工場向け戦略は、工業用に設計した機種（精灵G2）と、量産を担う合弁会社をセットで持つ点に特徴があります。精灵G2は対話機能を持ち、7自由度の力制御アームで組立や部品の扱いを想定しています（21世纪经济报道、2025年10月17日）。

顧客側では、電子機器受託製造の龙旗科技がタブレットのラインに約1000台を導入するフレーム契約を結び、金額は数億元とされます（界面新闻、2025年10月9日）。

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製造業向けAI（AI in Manufacturing）の世界市場について、欧米の調査会社が公表している数字は大きく食い違っています。2025年時点の市場規模だけを取り出しても、最小で約55億ドル、最大で約342億ドルと、約6倍の差があります。

代表的な3社の公表値は次のとおりです。

同じGrand View Researchでも、2024年2月版のレポートではCAGRを44.2%（2024〜2030）としており、版によって予測が更新されています。

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先に結論を書くと、EUは規制で枠を作り、米国は投資で押し、中国は目標数値で管理する、という違いがあります。製造業の企業から見ると、EUでは「何をしてはいけないか・何を証明すべきか」、米国では「どの投資を使えるか」、中国では「どの目標に沿えば支援を受けられるか」が主な関心になります。

日本のRIETI（経済産業研究所）の2026年6月の資料によると、米国の「AIアクションプラン」（2025年7月）は90超の施策を盛り込んでいます。製造業の文脈では、民間の投資が政策と並行して動いています。

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Kinaxisはカナダ・オタワに本社を置き、2025年の売上は5.48億ドル、従業員1,837人、顧客は400社超です。2026年1月に新CEOとしてRazat Gauravの就任を発表しています。

SAPは2025年第3四半期のリリースで、SAP IBP（Integrated Business Planning）の予測結果分析と在庫最適化結果分析に生成AIを加えました。計画者の生産性が25%向上するとSAPは推定しています（SAPの推定値）。

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AWS（米国）は2025年12月のre:Invent 2025で、製造業・自動車業界に関係する発表をいくつか行いました。AWSの業界ブログ（2025年12月18日）の整理をもとに、3つの層に分けると次のようになります。

基調講演でNova Forgeの例として挙げられたのは、ハードウェアメーカーが過去の設計、故障モード、設計レビューの記録でモデルを学習するケースでした。製造業の技術ナレッジを汎用モデルに後から足す（RAGやファインチューニング）のではなく、最初から自社データを混ぜて学習させるという選択肢を示したものです。

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宁德时代は灯塔工場を3拠点持っています。そのうち江苏省溧阳の第3灯塔工場について、中国证券报は2024年6月25日、カメラ8台とAI検査を組み合わせ、セル故障率を100万分の1（ppm）から10億分の1（ppb）レベルに下げたと報じました。同じ記事では、生産能力が320%増え、品質欠陥が99%減ったとしています。

この数字を読むときに押さえるべき前提は3つあります。

それでも、ppm（100万分の1）からppb（10億分の1）へという目標の桁の付け方自体は、電池の品質要求の厳しさを示しています。

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2026年1月7日に工信部など8部門が印発した「"人工智能+制造"专项行动实施意见」について、多くの報道が2027年目標の1つとして「1000个高水平工业智能体」（高水準の工業エージェント1000個）を挙げました。中国政府网（gov.cn）の政策解説、人民日報、36氪、IDCがこの数字を使っています。36氪の記事の見出しも「3-5个通用大模型，1000个工业智能体」です。

ところが、財联社が掲載した原文PDFで2027年目標の部分を確認すると、「1000个高水平工业智能体」という文言は見当たりません。原文に書かれているのは次の5点です。

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工业和信息化部（工信部）など6部門は、2026年7月15日付で「2026年度智能工厂梯度培育行动」の実施を通知しました（澎湃新闻、2026年7月22日報道）。智能工厂梯度培育とは、工場を基础级・先进级・卓越级・领航级の4段階で認定し、上位ほど全国・世界の標杆として扱う制度です。制度の全体像は智能工厂梯度培育の4段階で扱っています。

2026年度通知で目を引くのは、申請枠を工業付加価値の規模で省ごとに割り振った点です。

卓越级の申請締切は2026年8月15日でした。

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2026年1月7日に工信部など8部門が印発した「"人工智能+制造"专项行动实施意见」は、安全分野の措置の中で「智能体分类分级管理体系」（エージェントの分類・等級別の管理体系）の構築を掲げています。あわせて、エージェントの注册发现（登録と発見）、身份认证（ID・身元の認証）、接入管理（接続の管理）の仕組みも検討するとしています。

同じ安全分野では、深度合成の鑑定、工業モデルのアルゴリズムの安全防護、学習データの保護、敵対的サンプルの検知、智能終端の安全評価を技術課題に挙げています。

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「人工智能生成合成内容标识办法」（AI生成合成コンテンツ表示弁法）は、国家网信办・工信部・公安部・广电总局の4部門が2025年3月14日に公布し、2025年9月1日に施行しました。同じ日に、表示方法に関する強制国家標準も施行されています。

この弁法は、AIで生成・合成したコンテンツについて、2種類の表示を求めています。

誰がどの場面で表示を付ける義務を負うかという細かな適用範囲は、当サイトの調査では確認しきれていません。

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2026年1月7日、工信部など8部門は「"人工智能+制造"专项行动实施意见」を印発しました。原文PDFに書かれた2027年の目標は、3〜5個の通用大模型の製造業での深度応用、工業分野の高品質データセット100個、典型応用シーン500個の普及、生態主導型企業2〜3社の育成、標杆企業1000社の選定です。

導入を後押しする手段も具体的です。地方政府には中小企業向けに「算力券」「模型券」（計算資源とモデル利用のバウチャー）でコストを下げるよう奨励しています（人民日报、2026年1月9日）。

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中国信息通信研究院（中国信通院、CAICT）によると、2025年の中国AI産業規模は1.2兆元を超え、前年比40%増でした（中国日报、2026年8月3日）。2026年6月時点のAI企業数は6,600社超で、世界の約15%を占めるとしています。

信通院は工業和信息化部（工信部）傘下の研究機関で、中国の政策立案に近い立場からデータを出しています。政府系の数字として引用されることが多いため、層別の構成まで押さえておくと誤読を避けられます。

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IDC中国の杜艳泽は、「中短期内，'AI+制造'产业升级面临的最核心、最迫切的挑战，仍然主要来自'市场侧'而非'技术侧'」と述べています（经济参考报／新华网、2026年3月9日）。中短期で見ると、AI+製造の高度化で最も核心的で切迫した課題は、技術側ではなく市場側にある、という趣旨です。

この発言を裏づけるのが、中国信通院の2025年調査です。AIを使う中小企業（サンプル6,000超）のうち、全業務プロセスにAIを組み込んでいる企業は4%にとどまりました（南方财经、2026年7月15日）。

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中国の国务院（日本の内閣に相当）は2025年8月26日、「关于深入实施"人工智能+"行动的意见」（「人工智能+」行動を深く実施することに関する意見）を公表しました。AIを経済・社会の各分野に組み込む方針を示した上位文書です。

数値目標は次の3段階です。

70%超|2027年の新一代智能终端・智能体の普及率|国务院「人工智能+」行動意見（2025年8月） 90%超|2030年の同普及率|同上 2035年|「全面步入智能经济和智能社会」とする目標年|同上

ここでいう「智能终端」は、意見の中で智能网联汽车（コネクテッドカー）、AIスマホ・PC、智能机器人、スマ…

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2026年1月7日、工业和信息化部（工信部）など8部門が「"人工智能+制造"专项行动实施意见」（「AI+製造」専項行動の実施意見）を印発しました。8部門の内訳は、工信部、中央网信办、国家发展改革委、教育部、商务部、国务院国资委、市场监管总局、国家数据局です。2025年8月の国务院「人工智能+」行動意見を製造業向けに具体化した文書です（上位文書は「人工智能+」行動意見の解説を参照）。

原文PDFに書かれた2027年の目標は次の5点です。

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中国の大手クラウド・ITベンダーは、いずれも工業分野にAIを展開していますが、強みと公開情報の量は大きく異なります。

（出典：经济日报/新华网2025年9月18日、腾讯研究院2024年3月、数英2022年7月28日、科技日报2025年4月22日、人民日报/新华网2026年1月9日）

表の最下行が示すとおり、公開情報の新しさには差があります。百度の工業AIについて今回確認できた情報は2022年時点のものが中心で、最新の状況を反映していない可能性があります。比較に使うときは、各社の最新の発表を別途確認してください。

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算力券（計算資源のクーポン）と模型券（AIモデル利用のクーポン）は、中小企業がクラウドのGPUや大規模言語モデルのAPIを使うときの費用を、地方政府が一部負担する仕組みです。2026年1月に工信部など8部門が出した「"人工智能+制造"专项行动实施意见」は、地方政府に対して、中小企業向けに算力券・模型券などの方法でAI利用コストを下げるよう奨励しています（人民日报／新华网、2026年1月9日）。

日本の補助金が「設備やソフトの購入費」を主な対象にするのに対し、算力券・模型券は「使った分の利用料」を対象にする点が違います。

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