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01なぜ今「MES×AI」なのか──Gartnerが指摘する構図の変化

MES市場自体が高成長にあることは、前回のコラムで紹介したとおりです（世界市場は2034年に向け年平均13%超で成長）。2026年の変化はその中身です。Gartnerが発行した最新の「Market Guide for Manufacturing Execution Systems」は、AIとMESの関係を従来と逆向きに定義しました。すなわち、「AIはMESの追加機能ではなく、MES導入・活用の障壁そのものを取り除く手段」だという整理です。

Gartnerが挙げる「AIが取り除く3つの障壁」は次のとおりです。第一に設定の複雑さ──LLMによる設定自動化とローコード/ノーコードで、MES導入の最大コストである「作り込み」を圧縮する。第二にオペレーター体験──現場作業者が画面と格闘するのではなく、自然言語で指示・照会できるようにする。第三にレガシー資産の現代化──古いMESを段階的にモダナイズする作業自体をAIが支援する。

この整理が重要なのは、「MESを使いこなせていない企業ほどAIの恩恵が大きい」という含意を持つからです。AIはMES先進企業のための贅沢品ではなく、MES活用の裾野を広げる装置として位置づけられ始めています。

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02Dassault SystèmesのAI戦略──Virtual Twinを「AIの文脈層」にする

Aprisoを擁するDassault Systèmes／DELMIAのAI戦略には、明確な設計思想があります。それは「AIの提案は、製造現場の制約を知らなければ実行できない」という問題意識です。DELMIAは公式にこう説明しています──統計的に正しく見えるAIの推奨も、工場レイアウト・工程制約・実行履歴を知らなければ現場では実行不能である。だからVirtual Twin（仮想ツイン）をAIに製造環境の知識を与える「オペレーショナル・コンテキスト層」として使う、と。

その上で、DELMIAはすでに具体的なAI機能群を製品化しています。公式に公表されている主な機能と効果は次のとおりです。

DELMIAのCEOであるGuillaume Vendroux氏は2026年1月のインタビューで、AIがもたらす効率改善について「5%の改善の話をしているのではない。50〜80%の追加的な効率だ」と述べ、さらに「かつて専門チームが必要だった仮想ツイン構築が、生成AIによって速く・安く・簡単になる」として、中堅企業向けのTwin-as-a-Serviceにも言及しています。将来像としては、コパイロットが乱立する状態ではなく、「Virtual Twinに根ざし、人間のオペレーターに責任を負う、統合されたインテリジェンス層」を目指すと明言しており、生成AI（コンテンツ生成）とエージェントAI（自律実行）を明確に区別した製品体系を組み立てつつあります。

03競合ベンダーの動き──業界共通の3トレンド

この方向性はDassaultだけのものではありません。Siemensは「AI: Shaping the future of autonomous operations」と題してOpcenterの自律化ロードマップを公表し、Gartnerガイドへの対応としてMendixベースのローコード設定自動化、クラウド対応のモジュール設計、Insights Hub（産業IoT）との統合を打ち出しています。SAPもDigital Manufacturingで同様にAI組み込みを進めており、新興勢（Tulip等のフロントエンド型）はローコード×AIで「軽いMES」市場を攻めています。

各社の発表を横断すると、業界共通のトレンドは3つに集約できます。

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04Aprisoユーザー企業は何をすべきか──3つの準備

以上を踏まえ、Aprisoを運用中／導入検討中の企業が取るべき準備を3点に整理します。

第一に、データモデルとプロセス定義の棚卸し。AIの精度は文脈データの質で決まります。工程・設備・品質データの定義が整理され、標準機能ベースで運用されているほど、将来のAI機能をそのまま享受できます。過剰カスタマイズの整理は「保守コスト削減」ではなく「AI-ready化」として優先度を上げるべきテーマになりました。

第二に、「今できるAI活用」の小口実装。Aprisoに蓄積済みのデータを使った不良要因分析、生成AIによる作業指示書の多言語化・帳票自動化などは、プラットフォームのアップグレードを待たずに着手できます。回収実績を作りながら、チームにAI運用の経験を貯めるのが狙いです。

第三に、人材の再定義。「Aprisoが分かる技術者」と「AIが分かる技術者」は今後、別々では価値が半減します。MES/MOMの業務知識にAIスキルを重ねた人材──海外で言う「Manufacturing AI Engineer」──が、これから数年の最重要リソースになります。

※本稿の数値・引用はいずれも各社公表資料および公開インタビューの記載値です。効果数値は各社の代表事例であり、すべての環境で再現されるものではありません。