投稿者 global-ai-media 
米国のスタートアップ投資動向において、製造業や防衛産業といった「重厚長大」な産業領域向けのAIソリューションへの注目が高まっています。Morph SystemsやOmeletといった企業の資金調達ニュースを起点に、生成AIのブームが汎用的なチャットボットから、産業現場の複雑なデータを統合し、具体的な意思決定を自動化する「実務特化型フェーズ」へと移行している現状と、日本企業が取るべき戦略について解説します。
汎用LLMから「産業特化型（Vertical AI）」へのシフト
昨今のシリコンバレーにおける投資動向を見ると、AIのトレンドが明確に変化していることが分かります。ChatGPTに代表される汎用的な大規模言語モデル（LLM）の開発競争から、特定の産業領域に特化した課題解決型のAI、いわゆる「Vertical AI（垂直統合型AI）」へのシフトです。
今回取り上げるMorph Systems（防衛・製造データ統合）やOmelet（産業向けAIエージェントプラットフォーム）の資金調達は、まさにこの流れを象徴しています。これまでデジタル化が遅れていた、あるいはデータの取り扱いが極めてセンシティブな防衛や製造の現場において、AIを実装するための土壌作りが進んでいます。
製造・防衛分野における「データ統合」の壁
Morph Systemsが取り組む「データ統合」は、日本の製造業にとっても長年の課題です。工場やプラント、あるいは防衛装備品などのハードウェア領域では、センサーデータ、設計図面（CAD）、保守ログ、現場作業員の手書きメモなど、形式がバラバラなデータ（マルチモーダルデータ）が散在しています。
これらのデータは、IT部門が管理するデータベースではなく、現場の各設備や個人のPCの中に「サイロ化」されて残っていることが一般的です。最新のAIモデルを導入しようとしても、学習や推論に使える形にデータが整備されていない（Dirty Data）ため、PoC（概念実証）止まりになるケースが後を絶ちません。Morph Systemsのような企業が注目される背景には、AI活用の前段階である「泥臭いデータの正規化・統合」こそが、競争力の源泉になるという認識が広まっていることがあります。
「可視化」から「自律的な意思決定」へ
一方、Omeletが掲げる「産業現場における意思決定の自動化（Decision Automation）」は、AI活用のレベルが一段階上がったことを示唆しています。これまでのAI活用は、データの異常値を検知してダッシュボードに表示する「可視化」が中心でした。しかし、これからはAIエージェントが状況を判断し、自律的に次のアクション（在庫の発注、設備の緊急停止、生産計画の修正案提示など）を実行するフェーズに入ります。
特に「EverySim」のようなシミュレーション技術との連携は重要です。現実世界（フィジカル空間）でAIに試行錯誤させることはリスクが高すぎるため、デジタルツイン（仮想空間）上でAIエージェントに何千回ものシミュレーションを行わせ、最適な意思決定プロセスを学習させるアプローチが主流になりつつあります。
日本企業のリスクとガバナンス：ハルシネーションとセキュリティ
こうした技術を日本企業が導入する際、最大の懸念点となるのが「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」と「セキュリティ」です。
Web上の検索や文章作成であれば多少の間違いは許容されますが、製造ラインやインフラ制御において、AIが誤った判断を下すことは許されません。そのため、日本企業では、汎用LLMをそのまま使うのではなく、社内データのみを参照させるRAG（検索拡張生成）の高度化や、AIの出力に対して物理的な制約条件（ガードレール）を設ける技術が不可欠となります。
また、防衛や高度な製造技術に関わるデータは経済安全保障の観点からも重要です。クラウドベースのAIサービスを利用する場合、データがどこに保存され、学習に利用されるのかというガバナンス規定を、従来のITシステム以上に厳格に定める必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の動向を踏まえ、日本の製造業や産業界のリーダーは以下の3点を意識すべきです。
1. 「現場データのAI ready化」を最優先する
高価なAIツールを導入する前に、現場に散らばるアナログデータや独自フォーマットのデータを、機械が読める形に変換・統合する基盤への投資が必要です。ここがボトルネックとなり、多くのDXプロジェクトが停滞しています。
2. 人手不足対策としての「自律エージェント」の検討
日本の労働人口減少は深刻です。熟練工の勘や経験に頼っていた「判断」業務を、AIエージェントに学習させ、継承していくプロジェクトは、単なる効率化ではなく事業継続計画（BCP）として捉えるべきです。
3. スモールスタートでの「物理AI」検証
いきなり全社システムを刷新するのではなく、特定の製造ラインや特定の業務プロセス（例：部品の欠陥判定後の処置フロー）において、シミュレーション環境を活用しながら、AIによる自律判断の実効性と安全性を検証するアプローチが推奨されます。