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<title>MFG-AI 製造業AIニュース</title>
<link>https://mfg-ai.com/</link>
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<description>製造業のAI活用（外観検査・予知保全・需要予測・生成AI・フィジカルAI）を、導入の判断に必要な粒度で届ける専門メディア。欧米・中国の一次情報、製品・サービス比較データベース、導入事例データベース、日英中の用語集を収録。MESとデータ基盤の実装経験を持つ実務者が書いています。</description>
<language>ja</language>
<lastBuildDate>Wed, 07 Oct 2026 15:00:00 GMT</lastBuildDate>
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  <title>Tulip、アプリ下書きを作る「Authoring Agent」とMCP接続を発表</title>
  <link>https://mfg-ai.com/news/tulip-authoring-agent-mcp-2026</link>
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  <description>Tulipは2026年10月のOperations Calling 2026で、既存アプリやSOPから現場アプリの下書きを作る「Authoring Agent」と、権限・監査証跡の下で外部AIとつなぐネイティブMCPコネクタ（プレビュー）を発表しました。</description>
  <content:encoded><![CDATA[<p>現場アプリ基盤のTulipが、アプリ作成そのものをAIエージェントに任せる方向へ踏み出しました。発表内容と、MESや設備データとつなぐ立場から見た確認点を整理します。</p><p>米Tulipは2026年10月の年次イベント「Operations Calling 2026」で、現場向けプラットフォームの拡張を発表しました。ARC Advisory Groupが10月8日に報じた内容によると、柱は次の4点です。</p><p>あわせて、映像で作業を振り返る「Factory Playback」を、エッジカメラ映像とVLM（画像と言語を扱うモデル）による人の作業検知に広げ、手順遵守の確認と根本原因分析に使えるようにしました。</p><p><a href="https://mfg-ai.com/news/tulip-authoring-agent-mcp-2026">続きをサイトで読む（製造業AIニュース）</a></p>]]></content:encoded>
  <category>製造業AIニュース</category>
  <category>AIエージェント</category>
  <category>欧米動向</category>
  <category>技能伝承</category>
  <pubDate>Wed, 07 Oct 2026 15:00:00 GMT</pubDate>
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<item>
  <title>デジタル化・AI導入補助金2026の採択結果：通常枠4次は採択率約44%</title>
  <link>https://mfg-ai.com/news/digital-ai-subsidy-2026-results</link>
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  <description>中小企業庁が2026年10月7日に公表したデジタル化・AI導入補助金2026の採択結果では、通常枠4次が申請1,836者・採択816者で採択率は約44%でした。セキュリティ枠・インボイス枠の数字と、次回申請の注意点を整理します。</description>
  <content:encoded><![CDATA[<p>旧IT導入補助金を引き継いだデジタル化・AI導入補助金2026の4次採択結果が出ました。枠ごとの採択数と、AI導入に使う際に見落としやすい制度上の制約をまとめます。</p><p>中小企業庁は2026年10月7日、デジタル化・AI導入補助金2026の採択結果を公表しました。主な枠の数字は次のとおりです。</p><p>採択率は公表された申請者数と採択者数から当サイトで計算した値です。通常枠はおよそ2者に1者が不採択になっており、「申請すれば通る」補助金ではありません。</p><p>2026年度から名称が「IT導入補助金」から「デジタル化・AI導入補助金2026」に変わりました。中小機構の補助金活用ナビによると、通常枠の補助上限は業務プロセス1〜3つで5万〜150万円、4つ以上で150万〜450万円、補助率は原則1/2です。</p><p><a href="https://mfg-ai.com/news/digital-ai-subsidy-2026-results">続きをサイトで読む（製造業AIニュース）</a></p>]]></content:encoded>
  <category>製造業AIニュース</category>
  <category>政策・補助金</category>
  <category>中小製造業</category>
  <pubDate>Tue, 06 Oct 2026 15:00:00 GMT</pubDate>
</item>
<item>
  <title>PFN、国産基盤モデル「PLaMo 3.0 Prime」をMicrosoft Foundryで提供開始</title>
  <link>https://mfg-ai.com/news/pfn-plamo3-microsoft-foundry</link>
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  <description>Preferred Networksは2026年10月6日、国産基盤モデルPLaMo 3.0 PrimeをMicrosoft Foundryで提供開始しました。コンテキスト256k、企業専用の閉域環境で使え、A100は1枚$3.99/時です。</description>
  <content:encoded><![CDATA[<p>図面や設計文書を海外のモデルに渡したくない製造業にとって、国産モデルをクラウドの閉域環境で使える選択肢が増えました。発表の要点と、使う前に確認すべき点をまとめます。</p><p>Preferred Networks（PFN）は2026年10月6日、国産基盤モデル「PLaMo 3.0 Prime」とPLaMo翻訳を、MicrosoftのAI開発基盤「Microsoft Foundry」で提供開始したと発表しました。</p><p>256k|PLaMo 3.0 Primeのコンテキスト長|PFN発表（2026年10月6日） $3.99/時|A100 1枚あたりの利用料金（別途Azureインフラ費）|PFN発表（2026年10月6日） $6.99/時|H100 1枚あたりの利用料金（別途Azureインフラ費）|PFN発表（2026年10月6日）</p><p>推…</p><p><a href="https://mfg-ai.com/news/pfn-plamo3-microsoft-foundry">続きをサイトで読む（製造業AIニュース）</a></p>]]></content:encoded>
  <category>製造業AIニュース</category>
  <category>生成AI</category>
  <category>セキュリティ</category>
  <pubDate>Mon, 05 Oct 2026 15:00:00 GMT</pubDate>
</item>
<item>
  <title>ファナックと日立がフィジカルAIで提携、茨城の工場を「カスタマーゼロ」に</title>
  <link>https://mfg-ai.com/news/fanuc-hitachi-physical-ai-2026</link>
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  <description>ファナックと日立は2026年9月30日、フィジカルAIの共同事業化で提携しました。日立茨城地区の工場を最初の顧客として部品ピッキングと段取り替えを検証し、2027年度から半導体・医薬品・食品など6分野へ展開する計画です。</description>
  <content:encoded><![CDATA[<p>ロボット大手とITの日立が、自社工場を最初の顧客にしてフィジカルAIを検証します。何を検証するのか、ユーザー企業はどこを見ればよいのかを整理します。</p><p>ファナックと日立製作所は2026年9月30日、フィジカルAI実装の共同事業化に向けた戦略的パートナーシップを締結したと発表しました。日立の茨城地区の工場を「カスタマーゼロ」（最初の顧客）として使い、両社の技術を組み合わせて検証します。</p><p>日立は2026年4月に、最先端GPU比で電力効率10倍以上とするエッジ向け軽量AIモデルと専用半導体を発表しています。ファナックは2026年にGoogle Cloud、NVIDIA、富士通とも提携しており、今回は4つ目の大型連携です。各社との関係はファナックのフィジカルAI戦略で整理しています。</p><p><a href="https://mfg-ai.com/news/fanuc-hitachi-physical-ai-2026">続きをサイトで読む（製造業AIニュース）</a></p>]]></content:encoded>
  <category>製造業AIニュース</category>
  <category>フィジカルAI</category>
  <category>ロボット</category>
  <category>機械</category>
  <pubDate>Tue, 29 Sep 2026 15:00:00 GMT</pubDate>
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<item>
  <title>银河通用、宁德时代から2.36億元の受注：電池工場で約100台が24時間稼働</title>
  <link>https://mfg-ai.com/news/galbot-catl-order-2026</link>
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  <description>中国の人形ロボット企業・银河通用は2026年9月、宁德时代から2.36億元の調達案件を受注しました。電池工場ではGalbot S1約100台が24時間稼働する一方、出資者が顧客を兼ねる受注構造への批判も報じられています。</description>
  <content:encoded><![CDATA[<p>中国の人形ロボットは受注額が大きく報じられますが、その中身を読むには誰が発注しているかを見る必要があります。虎嗅の報道から、银河通用の受注の実像を整理します。</p><p>中国のビジネスメディア虎嗅は2026年9月29日、银河通用（Galbot）の評価額と受注構造を検証する記事を掲載しました。記事によると、银河通用は2026年9月に宁德时代（CATL）から2.36億元の調達案件を受注しています。</p><p>2.36億元|宁德时代からの受注額|虎嗅（2026年9月29日） 約100台|宁德时代の電池工場で24時間稼働するGalbot S1|虎嗅（2026年9月29日） 200億元超|银河通用の評価額|虎嗅（2026年9月29日） 1,200台超|2025年のG1出荷台数|虎嗅（2026年9月29日）</p><p>银河通用は2025年6月に11億元…</p><p><a href="https://mfg-ai.com/news/galbot-catl-order-2026">続きをサイトで読む（製造業AIニュース）</a></p>]]></content:encoded>
  <category>製造業AIニュース</category>
  <category>中国動向</category>
  <category>フィジカルAI</category>
  <pubDate>Mon, 28 Sep 2026 15:00:00 GMT</pubDate>
</item>
<item>
  <title>労働経済白書2026：製造業の生成AI個人利用率は33.3%、米国の約半分</title>
  <link>https://mfg-ai.com/news/labor-white-paper-2026-genai</link>
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  <description>厚生労働省が2026年9月29日に公表した令和8年版労働経済白書では、製造業の個人の生成AI利用率は33.3%、金融・保険業は26.9%で、いずれも米国（約60%）の半分程度でした。企業の方針と個人の利用の差を読みます。</description>
  <content:encoded><![CDATA[<p>企業として生成AIの方針を定める割合は上がっていますが、働く人一人ひとりの利用はまだ広がっていません。白書の数字と、ほかの公的統計との読み分けを整理します。</p><p>厚生労働省は2026年9月29日、令和8年版労働経済白書を公表しました。ITmedia エンタープライズの報道によると、個人の生成AI利用率は製造業が33.3%、金融・保険業が26.9%で、どちらも米国（約60%）のおよそ半分にとどまります。</p><p>33.3%|製造業の個人の生成AI利用率|厚生労働省 令和8年版労働経済白書（2026年9月29日公表） 26.9%|金融・保険業の個人の生成AI利用率|同上 約60%|米国の同等指標|同上（白書の比較値）</p><p>同じ時期の総務省の令和8年版情報通信白書（2025年度調査）では、生成AIの活用方針（積極活用＋限定利用）を…</p><p><a href="https://mfg-ai.com/news/labor-white-paper-2026-genai">続きをサイトで読む（製造業AIニュース）</a></p>]]></content:encoded>
  <category>製造業AIニュース</category>
  <category>生成AI</category>
  <category>市場データ</category>
  <category>人材育成</category>
  <pubDate>Mon, 28 Sep 2026 15:00:00 GMT</pubDate>
</item>
<item>
  <title>PFUの外観検査設計自動化がNEDOテーマ2で1位：照明・カメラ探索を6時間→30分</title>
  <link>https://mfg-ai.com/news/pfu-inspection-design-nedo</link>
  <guid isPermaLink="true">https://mfg-ai.com/news/pfu-inspection-design-nedo</guid>
  <description>PFUの外観検査設計自動化技術がNEDO「ものづくりDXチャレンジ」テーマ2で1位を受賞しました。2026年9月24日の発表では、照明・カメラ条件の探索が約6時間から30分に短縮し、欠陥検出率は71.5%から85.1%に上がりました。</description>
  <content:encoded><![CDATA[<p>外観検査AIの精度は、モデルより先に撮像条件で決まります。その撮像条件の探索をCADと仮想欠陥で自動化した技術が評価されました。数字の前提と現場での意味を整理します。</p><p>PFUは2026年9月24日、外観検査の設計を自動化する技術がNEDOの「ものづくりDXチャレンジ」テーマ2で1位を受賞したと発表しました。MONOistの報道によると、この技術はCADデータから欠陥を仮想的に生成し、照明とカメラの条件を探索します。2024年度の石川県成長戦略ファンド事業で、石川県工業試験場と検証したものです。</p><p><a href="https://mfg-ai.com/news/pfu-inspection-design-nedo">続きをサイトで読む（製造業AIニュース）</a></p>]]></content:encoded>
  <category>製造業AIニュース</category>
  <category>外観検査</category>
  <category>中小製造業</category>
  <pubDate>Wed, 23 Sep 2026 15:00:00 GMT</pubDate>
</item>
<item>
  <title>NVIDIA、ロボット向け安全基盤「Halos」を解説：IGX ThorでIEC 61508を目標</title>
  <link>https://mfg-ai.com/news/nvidia-halos-robotics-safety</link>
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  <description>NVIDIAは2026年9月21日、フィジカルAI向け安全システム「Halos」のロボティクス展開を解説しました。機能安全アイランドを持つIGX ThorでIEC 61508・ISO 13849を目標にし、外部カメラで施設を監視する仕組みも用意します。</description>
  <content:encoded><![CDATA[<p>AIで動くロボットセルの安全をどう説明するかは、フィジカルAIを工場に入れる際の最大の壁の一つです。NVIDIAの安全基盤の構成と、安全ケースを作る側が確認すべき点を整理します。</p><p>NVIDIAは2026年9月21日の公式ブログで、フィジカルAI向けのフルスタック安全システム「NVIDIA Halos」をロボティクスに展開する方針を説明しました。自動運転向けに始めた安全基盤を、工場や物流のロボットに広げるものです。</p><p>ロボティクスのパートナーにはKION Group、Agilityなどが名を連ねます。ブログはAI固有のリスクを扱う新しい規格ISO/IEC TS 22440にも言及しています。</p><p>IGX ThorについてNVIDIAは、IEC 61508とISO 13849を「目標とする」と書いています。</p><p><a href="https://mfg-ai.com/news/nvidia-halos-robotics-safety">続きをサイトで読む（製造業AIニュース）</a></p>]]></content:encoded>
  <category>製造業AIニュース</category>
  <category>フィジカルAI</category>
  <category>安全</category>
  <category>欧米動向</category>
  <pubDate>Sun, 20 Sep 2026 15:00:00 GMT</pubDate>
</item>
<item>
  <title>NEDO、国産汎用ロボット開発コンペの成果を初公開（フィジカルAI Summit）</title>
  <link>https://mfg-ai.com/news/nedo-humanoid-competition-2026</link>
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  <description>NEDOは2026年9月16日のフィジカルAI Summitで「国産汎用ロボット開発コンペティション」の開発成果を初公開しました。AIロボティクス戦略と官民10.5兆円の投資計画の中で、この取り組みの位置づけを整理します。</description>
  <content:encoded><![CDATA[<p>日本のフィジカルAI政策は、戦略・投資計画・基盤モデル開発・ロボット開発競争と、複数の施策が同時に動いています。NEDOのコンペの成果公開を、その全体像の中に置いて読みます。</p><p>NEDOは2026年9月16日に開催したフィジカルAI Summitで、「国産汎用ロボット開発コンペティション」の開発成果を初めて公開しました。NEDOの公式サイトが告知しています。個々の機体の性能や参加者別の結果は、当サイトが確認した範囲では公表資料から読み取れないため、本稿では施策の位置づけに絞って整理します。</p><p>経済産業省とNEDOは2026年度、マルチモーダル基盤モデル開発プロジェクト全体に約3,873億円を支援し、5年間で1兆円規模になる可能性があると報じられています（ITmedia ビジネス、2026年10月5日）。</p><p><a href="https://mfg-ai.com/news/nedo-humanoid-competition-2026">続きをサイトで読む（製造業AIニュース）</a></p>]]></content:encoded>
  <category>製造業AIニュース</category>
  <category>フィジカルAI</category>
  <category>政策・補助金</category>
  <category>ロボット</category>
  <pubDate>Tue, 15 Sep 2026 15:00:00 GMT</pubDate>
</item>
<item>
  <title>创新奇智、「中国AI大模型工業応用優秀名録」に選定：上半期にAI+製造が81.5%</title>
  <link>https://mfg-ai.com/news/ainnovation-ai-model-list-2026</link>
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  <description>中国の工業AI専業・创新奇智が2026年9月10日、中国工業互聯網研究院の「中国AI大模型工業応用優秀名録」に選ばれました。2026年上半期は収益8.29億元、AI+製造が81.5%を占め、調整後純利益が初の半期黒字になりました。</description>
  <content:encoded><![CDATA[<p>中国では工業AIの専業企業が上場し、収益化の段階に入りつつあります。创新奇智の選定と決算から、中国の工業大模型ビジネスの現状を読みます。</p><p>同花顺の2026年9月15日の報道によると、创新奇智（AInnovation）は9月10日、中国工业互联网研究院の「中国AI大模型工业应用优秀名录」に選ばれました。報道当日、同社の株価は取引時間中に11%超上昇しました。</p><p>8.29億元|2026年上半期の収益（前年同期比18.6%増）|同花顺（2026年9月15日） 81.5%|収益に占める「AI+製造」の比率|同花顺（2026年9月15日） 35.4%|粗利率|同花顺（2026年9月15日）</p><p>調整後純利益は上場後初めて半期で黒字になりました。</p><p><a href="https://mfg-ai.com/news/ainnovation-ai-model-list-2026">続きをサイトで読む（製造業AIニュース）</a></p>]]></content:encoded>
  <category>製造業AIニュース</category>
  <category>中国動向</category>
  <category>市場データ</category>
  <pubDate>Mon, 14 Sep 2026 15:00:00 GMT</pubDate>
</item>
<item>
  <title>日立、フィジカルAI向けガードレール技術を発表：危険分析と制御補正を実時間で</title>
  <link>https://mfg-ai.com/news/hitachi-physical-ai-guardrail</link>
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  <description>日立は2026年9月14日、フィジカルAI向けガードレール技術を発表しました。ナレッジグラフで危険を分析し、Control Barrier Functionで制御指令を実時間で補正します。公開仕様の評価で主要ハザード22件中20件を抽出しました。</description>
  <content:encoded><![CDATA[<p>確率的に動くAIをロボットや機械に載せるとき、安全をどう保証するかが課題です。日立のガードレール技術の仕組みと、評価結果の読み方を整理します。</p><p>日立製作所は2026年9月14日、フィジカルAI向けのガードレール技術を発表しました。MONOistの報道によると、仕組みは2段構えです。</p><p>CBFは、システムの状態が安全な範囲にとどまる条件を数式で表し、制御指令がその条件を破りそうなときに最小限の修正を加える制御理論の手法です。AIの判断そのものを信頼するのではなく、出力を外側から制約する考え方です。</p><p><a href="https://mfg-ai.com/news/hitachi-physical-ai-guardrail">続きをサイトで読む（製造業AIニュース）</a></p>]]></content:encoded>
  <category>製造業AIニュース</category>
  <category>フィジカルAI</category>
  <category>安全</category>
  <pubDate>Sun, 13 Sep 2026 15:00:00 GMT</pubDate>
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<item>
  <title>EUサイバーレジリエンス法の報告義務が9月11日に開始：AI搭載設備も対象</title>
  <link>https://mfg-ai.com/news/eu-cra-reporting-starts</link>
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  <description>EUサイバーレジリエンス法（CRA）の脆弱性・インシデント報告義務が2026年9月11日に適用されました。主要義務は2027年12月11日からです。デジタル要素を持つ製品が対象で、ネットワークにつながるAI搭載の設備や機械も含まれます。</description>
  <content:encoded><![CDATA[<p>欧州へ設備や機械を出す日本企業にとって、CRAは製品のライフサイクル全体にわたるセキュリティ義務です。先行して始まった報告義務の内容と、いま確認すべきことを整理します。</p><p>欧州委員会によると、Cyber Resilience Act（CRA）は2024年12月10日に発効し、段階的に適用されます。</p><p>対象はデジタル要素を持つハードウェアとソフトウェアの製品です。製造者は製品のライフサイクル全体で脆弱性に対応する義務を負い、一部の製品はノーティファイドボディ（第三者機関）による評価が必要です。製品の約90%は自己評価のデフォルトカテゴリーに入るとされます（Wikipedia）。</p><p>ネットワークにつながる制御盤、エッジAI機器、AIを組み込んだ検査装置やロボットは、デジタル要素を持つ製品に当たり得ます。</p><p><a href="https://mfg-ai.com/news/eu-cra-reporting-starts">続きをサイトで読む（製造業AIニュース）</a></p>]]></content:encoded>
  <category>製造業AIニュース</category>
  <category>規制対応</category>
  <category>セキュリティ</category>
  <category>欧米動向</category>
  <pubDate>Thu, 10 Sep 2026 15:00:00 GMT</pubDate>
</item>
<item>
  <title>ファナック「AI溶接エージェント」発表：図面から溶接条件とロボット動作を生成</title>
  <link>https://mfg-ai.com/news/fanuc-ai-welding-agent</link>
  <guid isPermaLink="true">https://mfg-ai.com/news/fanuc-ai-welding-agent</guid>
  <description>ファナックは2026年9月11日、Google CloudのGemini Enterpriseを使う「AI溶接エージェント」を発表しました。図面から溶接条件とロボット動作を自動生成し、2026年12月末にサブスクリプションで出荷する予定です。</description>
  <content:encoded><![CDATA[<p>溶接ロボットのティーチングと条件出しは熟練者に依存してきた作業です。ファナックの「ゼロ設定・ゼロ教示」の発表内容と、現時点で確認できる範囲を整理します。</p><p>ファナックは2026年9月11日、Google Cloudと協業した「AI溶接エージェント」を発表しました。</p><p>オペレーターは生成された条件と動作を、そのまま実行するか微調整して使えます。ファナックは2026年5月にもGemini Enterpriseを使ったAIエージェントで複数ロボットを1セルとして操るシステムを発表しており、Google Cloudとの協業の延長線上にある製品です。</p><p>発表は、どの材質・板厚・継手形状で、どの程度の品質の溶接ができたかの検証データを示していません。</p><p><a href="https://mfg-ai.com/news/fanuc-ai-welding-agent">続きをサイトで読む（製造業AIニュース）</a></p>]]></content:encoded>
  <category>製造業AIニュース</category>
  <category>フィジカルAI</category>
  <category>ロボット</category>
  <category>生成AI</category>
  <pubDate>Thu, 10 Sep 2026 15:00:00 GMT</pubDate>
</item>
<item>
  <title>梅卡曼德（Mech-Mind）が香港上場：AI+3Dビジョンで世界シェア22.1%</title>
  <link>https://mfg-ai.com/news/mech-mind-hk-ipo</link>
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  <description>中国のロボット用3Dビジョン企業・梅卡曼德（Mech-Mind）が2026年9月1日に香港上場しました。2025年の収益は3.888億元で海外比率50.3%、CIC調べでAI+3Dビジョンの世界シェア22.1%の首位です。上場初日は1.9%安でした。</description>
  <content:encoded><![CDATA[<p>ばら積みピッキングなどで使われるロボット用3Dビジョンで、中国企業が海外売上を伸ばしています。梅卡曼德の上場資料から、事業の実像と日本の工場にとっての意味を整理します。</p><p>EqualOceanの2026年9月2日の報道によると、梅卡曼德（Mech-Mind Robotics）は9月1日に香港取引所へ上場しました（銘柄コード09615）。上場初日の終値は公開価格を1.9%下回りました。</p><p>3.888億元|2025年の収益|EqualOcean（2026年9月2日） 50.3%|2025年の収益に占める海外比率|EqualOcean（2026年9月2日） 22.1%|AI+3Dビジョンのロボット部品市場での世界シェア（首位）|CIC調べ（EqualOcean報道） 3.602億元|2025年の純損失|EqualOcean（202…</p><p><a href="https://mfg-ai.com/news/mech-mind-hk-ipo">続きをサイトで読む（製造業AIニュース）</a></p>]]></content:encoded>
  <category>製造業AIニュース</category>
  <category>中国動向</category>
  <category>ロボット</category>
  <category>市場データ</category>
  <pubDate>Tue, 01 Sep 2026 15:00:00 GMT</pubDate>
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<item>
  <title>三菱重工とPFNが資本業務提携：出資100億円でミッションクリティカルAIを共同開発</title>
  <link>https://mfg-ai.com/news/mhi-pfn-capital-alliance</link>
  <guid isPermaLink="true">https://mfg-ai.com/news/mhi-pfn-capital-alliance</guid>
  <description>三菱重工とPreferred Networksは2026年8月31日、資本業務提携契約を締結しました。三菱重工の出資総額は100億円で、社会インフラ・安全保障など失敗が許されない領域の機械・システムを自律化するAIを共同開発します。</description>
  <content:encoded><![CDATA[<p>重工大手が国産AI企業に100億円を出資しました。対象は社会インフラや防衛など、AIの判断ミスが重大な結果につながる領域です。提携の内容と、国産基盤モデルをめぐる流れの中での意味を整理します。</p><p>三菱重工業とPreferred Networks（PFN）は2026年8月31日、資本業務提携契約を締結しました。PFNが9月16日に公表した内容によると、三菱重工の出資総額は100億円です。</p><p>ミッションクリティカル領域とは、停止や誤作動が人命や社会機能に直結する領域を指します。発電設備、交通、防衛装備などが該当します。</p><p>2026年は製造業による国産AIへの投資が相次いでいます。ファナックは7月24日に国産マルチモーダル基盤モデルを開発するNoetraへ出資し、Noetraには国内44社が出資しています。</p><p><a href="https://mfg-ai.com/news/mhi-pfn-capital-alliance">続きをサイトで読む（製造業AIニュース）</a></p>]]></content:encoded>
  <category>製造業AIニュース</category>
  <category>生成AI</category>
  <category>機械</category>
  <category>セキュリティ</category>
  <pubDate>Sun, 30 Aug 2026 15:00:00 GMT</pubDate>
</item>
<item>
  <title>McKinsey「State of AI 2026」公表：大企業のエージェント展開は40%に拡大</title>
  <link>https://mfg-ai.com/news/mckinsey-state-of-ai-2026-news</link>
  <guid isPermaLink="true">https://mfg-ai.com/news/mckinsey-state-of-ai-2026-news</guid>
  <description>McKinseyは2026年8月25日、1,719人を対象にした「The state of AI in 2026」を公表しました。売上10億ドル超の大企業の40%がAIエージェントをスケール中ですが、EBIT効果を報告した企業は37%で横ばいでした。</description>
  <content:encoded><![CDATA[<p>AIの利用は広がっているのに、利益への効果はほとんど増えていません。McKinseyの年次調査の主要な数字と、製造業の読者が注目すべき点を整理します。</p><p>McKinseyは2026年8月25日、年次調査「The state of AI in 2026」を公表しました。97か国の1,719人が回答しています。</p><p>このほか、32%がエージェント型のコーディングツールで内製できたためにソフトウェアの購入を見送った経験があると答え、約20%がトークンなどのAI運用コストが利用を制約したと答えました。</p><p>全社スケールが38%から44%に、大企業のエージェント展開が27%から40%に伸びた一方、EBIT効果は37%で動いていません。利用の拡大が利益に直結していないことを示しています。</p><p><a href="https://mfg-ai.com/news/mckinsey-state-of-ai-2026-news">続きをサイトで読む（製造業AIニュース）</a></p>]]></content:encoded>
  <category>製造業AIニュース</category>
  <category>市場データ</category>
  <category>欧米動向</category>
  <category>AIエージェント</category>
  <pubDate>Mon, 24 Aug 2026 15:00:00 GMT</pubDate>
</item>
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  <title>中国信通院：2025年の中国AI産業は1.2兆元超、モデル層は189%増</title>
  <link>https://mfg-ai.com/news/caict-china-ai-industry-2025</link>
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  <description>中国信通院によると、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。応用層55%・基礎層38%・モデル層7%の構成で、モデル層は189%増。AI企業は6,600社超で、世界の約15%を占めるとしています。</description>
  <content:encoded><![CDATA[<p>中国のAI産業の規模と構成が、政府系研究機関の数字で示されました。どの層が伸びているのか、ほかの市場データと混同しないための注意点を整理します。</p><p>中国日报が2026年8月3日に報じた中国信息通信研究院（信通院、CAICT）のデータによると、2025年の中国のAI産業規模は1.2兆元を超え、前年比40%増でした。</p><p>2026年6月時点のAI企業は6,600社を超え、世界の約15%を占めます。地域別では北京・広東・上海・浙江・山東の5地域で80%超を占めています。増加率は基礎層が59%、応用層が22%で、計算資源への投資が産業規模を押し上げている構図です。</p><p>中国のAI市場には複数の数字が出回っています。</p><p><a href="https://mfg-ai.com/news/caict-china-ai-industry-2025">続きをサイトで読む（製造業AIニュース）</a></p>]]></content:encoded>
  <category>製造業AIニュース</category>
  <category>中国動向</category>
  <category>市場データ</category>
  <pubDate>Sun, 02 Aug 2026 15:00:00 GMT</pubDate>
</item>
<item>
  <title>EU AI Omnibusが7月27日に発効：製品組込み型AIの高リスク義務は2028年8月へ</title>
  <link>https://mfg-ai.com/news/eu-ai-omnibus-in-force</link>
  <guid isPermaLink="true">https://mfg-ai.com/news/eu-ai-omnibus-in-force</guid>
  <description>EU AI Omnibusが2026年7月27日に発効し、AI Actの高リスク義務の期限が延びました。Annex IIIは2027年12月2日、機械規則などのAnnex I製品組込み型は2028年8月2日から適用されます。</description>
  <content:encoded><![CDATA[<p>EUのAI Actで、製造業に最も関係する高リスク義務の期限が延期されました。新しい期限と、機械規則との関係がどう整理されたかをまとめます。</p><p>欧州委員会によると、「AI Omnibus」は2025年11月19日にデジタル簡素化パッケージとして提案され、2026年5月7日の政治合意を経て、7月27日に発効しました。これによりAI Actの高リスク義務の適用期限が延期されました。</p><p>AI Act自体は2026年8月2日に一般適用が始まり、透明性ルールと執行は動いています。延期されたのは高リスク義務の部分です。</p><p>AI ActのAnnex I Section B第21項には機械規則2023/1230が挙げられており、機械の安全部品として使われるAIは高リスクの対象になり得ます。</p><p><a href="https://mfg-ai.com/news/eu-ai-omnibus-in-force">続きをサイトで読む（製造業AIニュース）</a></p>]]></content:encoded>
  <category>製造業AIニュース</category>
  <category>規制対応</category>
  <category>欧米動向</category>
  <pubDate>Sun, 26 Jul 2026 15:00:00 GMT</pubDate>
</item>
<item>
  <title>ファナックがNoetraに出資：国産マルチモーダル基盤モデルに製造業44社が参加</title>
  <link>https://mfg-ai.com/news/fanuc-noetra-investment</link>
  <guid isPermaLink="true">https://mfg-ai.com/news/fanuc-noetra-investment</guid>
  <description>ファナックは2026年7月24日、国産マルチモーダル基盤モデルを開発するNoetraへの出資を発表しました。NoetraはNEDO事業の実施者に選ばれ、ソフトバンク・ホンダ・安川電機・日本製鉄など国内44社が出資しています。</description>
  <content:encoded><![CDATA[<p>ロボットや工場で使う基盤モデルを、国内の産業界が共同で作る動きが本格化しています。Noetraの位置づけと、ファナックの出資の意味を整理します。</p><p>ファナックは2026年7月24日、国産マルチモーダル基盤モデルを研究開発するNoetra株式会社へ出資したと発表しました。出資額は公表していません。Noetraは経済安全保障を目的に、産業横断で基盤モデルを開発する会社です。</p><p>経済産業省とNEDOは2026年度にこのプロジェクト全体へ約3,873億円を支援し、5年間で1兆円規模になる可能性があると報じられています（ITmedia ビジネス、2026年10月5日）。</p><p>ファナックはGoogle Cloud、NVIDIA、日立、富士通と提携してフィジカルAIを進める一方、国産基盤モデルにも出資しました。</p><p><a href="https://mfg-ai.com/news/fanuc-noetra-investment">続きをサイトで読む（製造業AIニュース）</a></p>]]></content:encoded>
  <category>製造業AIニュース</category>
  <category>フィジカルAI</category>
  <category>政策・補助金</category>
  <category>ロボット</category>
  <pubDate>Thu, 23 Jul 2026 15:00:00 GMT</pubDate>
</item>
<item>
  <title>Dassault、Virtual Companionsを19スキルに拡張し主権クラウドで稼働</title>
  <link>https://mfg-ai.com/news/dassault-virtual-companions-19</link>
  <guid isPermaLink="true">https://mfg-ai.com/news/dassault-virtual-companions-19</guid>
  <description>Dassault Systèmesは2026年7月23日、3DEXPERIENCE上のAI専門家「Virtual Companions」を19のコンピテンシーに拡張し、3大陸のOUTSCALE AIファクトリー（主権クラウド）で稼働させると発表しました。</description>
  <content:encoded><![CDATA[<p>設計・材料・プロジェクト管理を担うAIエージェントを、PLMの中に組み込む動きが進んでいます。Dassaultの拡張の内容と、利用企業が確認すべき点を整理します。</p><p>Dassault Systèmesは2026年7月23日、3DEXPERIENCEプラットフォーム上のAI専門家「Virtual Companions」を19のコンピテンシー（スキル）に拡張すると発表しました。稼働基盤は同社のクラウドOUTSCALEが3大陸に持つAIファクトリーで、データの所在国を管理できる主権クラウドとして位置づけられています。3DEXPERIENCEの顧客は39万社です。</p><p>3種は2026年2月の3DEXPERIENCE World 2026で発表されたものです。</p><p><a href="https://mfg-ai.com/news/dassault-virtual-companions-19">続きをサイトで読む（製造業AIニュース）</a></p>]]></content:encoded>
  <category>製造業AIニュース</category>
  <category>設計・開発</category>
  <category>AIエージェント</category>
  <category>欧米動向</category>
  <pubDate>Wed, 22 Jul 2026 15:00:00 GMT</pubDate>
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