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*13:07JST 豆蔵デジタルＨＤ Research Memo（7）：AIロボティクス領域の戦略的投資を実行し収益成長の加速を目指す（2）
■豆蔵デジタルホールディングス<202A>の中長期の成長戦略

2. 戦略的投資について
同社は中長期的な事業成長に向けて、AIロボティクス・エンジニアリングの競争力強化に注力していく。特に従来型の大量生産・大量消費市場とは異なる、ニッチかつ多様なニーズが共存するロングテール市場において、事業拡大に向けた投資を加速する方針である。ロングテール市場においては外国人労働者の減少による人材確保難が深刻化しており、工場の拡張や生産能力の向上が必ずしも現場オペレーションの安定性に直結しなくなっている。とりわけ工程間搬送や補助作業などを担う人員が不足し、自動化の前提が崩れつつある状況下において、ロボティクスの導入はもはや選択肢ではなく、持続可能なものづくりの前提条件となりつつある。このような文脈において、同社はAIロボティクス・エンジニアリングの競争力強化に向けた戦略的投資として、主に(1) AI活用基盤の整備、(2) シミュレーション・展開への支援基盤構築、(3) 人型ロボットと生成AIの融合に向けた共同研究開発の開始などを推進していく。

(1) では、ロボットアーム向けのティーチングツールを開発し、食品工場の作業員のようなロボットの非専門家のエンドユーザーでも自然言語でロボット教示作業が行えるようにし、ロングテール領域へのロボット導入を促進する。従来のロボットシステムでは、SIerがティーチングを通じてロボットプログラムを作成し、それをエンドユーザーが実行する方式（ティーチングプレイバック方式）が採られてきた。今回、LLM（Large Language Model；大規模言語モデル）を活用し、エンドユーザーがロボットに自然言語で指示するだけでタスクプログラムが自動生成される仕組み構築を目指す。従来のロボットシステムにおいて動作変更を行う場合、エンドユーザーからの変更要望をSIerがヒアリングし、ロボットプログラムの修正・デバッグ・現地調整等を行うプロセスが必要となる。このため、たとえ軽微な変更であっても、一般的に完了までに1週間（稼働日約5日）程度の時間を要していたが、このプロセスと比較して80%以上削減し、20%以下とすることを定量目標とする。この先は、当ツールビジネスにより、高収益型ビジネスモデルへの転換を推進する。特に、同社がハードとソフトを一体で提供することができる点は競合他社に対して明確な差別化要素であり、参入障壁の構築にも資すると考える。(2) では、ロングテール市場特有のニーズに応える技術的支援の基盤を構築する。柔軟物の取り扱いは従来の産業用ロボットが苦手とする領域であり、その動作設計には高度な予測やシミュレーション技術が不可欠である。同社はAIを活用した高精度な挙動解析技術を構築し、ワイヤーハーネスや食品包装など変形しやすく多様な対象物を自動処理可能とすることにより、ロボティクスの適用領域を拡大していく。単なる技術開発に留まらず、顧客のプロセス改善・省人化など経営課題へのソリューションに直結するものであり、高付加価値化が期待される。(3) では、将来に向けた成長オプションとして戦略的な意義を持っていると見られる。製造現場などリアルなフィールドを活用した実証実験を通じて、実効性あるソリューションの開発を図るだけでなく、パートナー企業との共創を前提としたオープンイノベーションの枠組みを採用することにより、社会実装フェーズまでを見据えた取り組みが可能となる。ここでの生成AIの活用は、人間の判断力や柔軟な意思決定を代替し得る可能性を秘めており、単純作業の自動化から、より複雑なタスクへの適用へと領域を拡大させる布石ともなり得よう。

これらの先行投資は単なる事業拡大ではなく、同社のビジネスモデルをスケーラブルかつ高収益型に転換するための布石であり、AIロボティクス領域における競争優位性の確立を目的としている。中長期的には、ソフトウェア資産の蓄積と再利用により、収益性の向上が期待される。これらの取り組みは労働集約型から知識集約型への構造転換を後押しするものであり、製造業に共通する課題に対する有効なソリューションとなり得る点において、戦略的意義は大きいと評価されよう。

（執筆：フィスコ客員アナリスト　吉林拓馬）



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