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産業用ソフトウェアへのAI組み込みと基盤の強化、独シーメンスが戦略を説明

中村 仁美（ITジャーナリスト）
2026年9月4日

顧客の要望に応えるAI機能を各ソフトウェアへ実装

　拡充されたソフトウェア群に、シーメンスはAI技術をどのように組み込んでいるのか。同社 PLM製品担当エグゼクティブ・バイスプレジデントのジョー・ボーマン（Joe Bowman）氏は「顧客から寄せられるAI技術への代表的な要望は（1）新人技術者の教育、（2）開発期間の短縮、（3）設計支援の3つだ」と説明する（写真2）。

写真2：Siemens Digital Industries Software PLM製品担当エグゼクティブ・バイスプレジデントのジョー・ボーマン（Joe Bowman）氏

　具体的な声として、電子部品大手の米モレックス（Molex）は、毎年雇用する数千人のエンジニアの研修にAI技術を活用したいと要望。半導体製造装置の蘭ASMLのエンジニアリングチームからは材料評価にかかる時間の短縮、航空宇宙の米SpaceXからは構造設計やモデリング支援への要望があったという。

　これらの声に応えるため、シーメンスはXceleratorに含まれる設計・解析・製造管理の各工程にAI機能を組み込んできた。ボーマン氏は「（1）信頼できる成果、（2）よりスマートな実行、（3）より速いエンジンの3つのテーマに注力して投資してきた」と説明する。

テーマ1＝信頼できる成果：AI基盤と買収技術の融合

　信頼できる成果の基盤になるのが、2026年6月に発表した産業用AI基盤「Intelligence Center X」である（図2）。信頼できる成果を得るには「正確なデータとセキュアな環境が欠かせない」とボーマン氏は強調する。

図2：産業用AI基盤「Intelligence Center X」のアーキテクチャー

　Intelligence Center Xは、PLMやERP（Enterprise Resource Planning：企業資源計画）、CRM（Customer Relationship Management：顧客関係管理）、社内の業務システムに分散した情報をつなぎ合わせる。そのためにナレッジグラフやオントロジーの技術を組み込み、米Snowflake、米Databricks、米Palantir Technologiesといった外部のデータ基盤とも連携する。

　また、アルテア買収の成果として「Graph Studio」と「AI Studio」を統合している。Graph Studioは、種々のデータをリアルタイムに統合し、AI技術が推論する環境を構築するためのツール。PLMソフトウェア「Teamcenter」へのセキュアなアクセスにも対応するという。

　一方のAI Studioは、専門知識がなくても業務データから高精度な機械学習モデルを作成できるツール。「統計的なプロセスコントロール（Statistical Process Control）で大きな力を発揮する」とボーマン氏は説明する。またローコード開発基盤「Mendix」では「あらかじめガードレールを敷いた開発環境で、統制の効いたAIエージェント開発環境も提供」（同）する。

　Intelligence Center Xの活用成果として、製薬大手のグラクソ・スミスクライン（GSK）は、クロスドメインのインサイト（洞察）を得るためのリードタイムを90％削減した。また板ガラス製造のブラジルVIVIXは、生産上の問題解決にかかる時間を90％短縮したという。

AIアシスタントと処理スピードの向上で現場を支援

テーマ2＝よりスマートな実行：AIアシスタントの導入と活用

　よりスマートな実行の代表例は、ユーザーを支援するAIアシスタントである。3D（3次元）設計向けの「Designcenter Copilot」は「PoC（Proof of Concept：概念実証）ではなく本番環境で、直近30日間（発表会当時）でも50万回以上の利用回数を数える」（ボーマン氏）とする。

　また、PLM向けの「Teamcenter Copilot」では「1000人の新規ユーザーのシステム運用を効率化し、導入から定着までのオンボーディング期間を50％短縮した」（ボーマン氏）実績がある。新人技術者の教育ツールとしての貢献もする。

　3D設計ソフトウェア「Designcenter」とTeamcenterの連携を強化する企業には米Metaがある。同社はスマートグラスの開発・製造で、部品や図面の情報を管理。それらデータを「設計から量産までの各部門で共有している」（ボーマン氏）という。

　実際ジョーンズ氏も、Teamcenterは「ハイテクや電子部品業界を中心に導入が進んでいる」強調する。同様の動向は、統合型の製造オペレーション管理サービス「Opcenter」でも見られるという。

テーマ3：より速いエンジン＝処理速度の向上とAIシミュレーション

　より速いエンジンへの投資により、ソフトウェアの基本性能も高めている。ボーマン氏によれば「Teamcenterは部品の分類作業にかかる時間を10分の1に、Designcenterは処理速度を50％向上」した。さらに「Opcenterは、製造工程表や電子作業指示の作成時間を10分の1に短縮」（同）してもいる。

　また、シミュレーション領域ではAIソフトウェア「Simcenter PhysicsAI」を開発した。過去の解析結果から形状と性能の関係を予測する「代理モデル」技術により「シミュレーション時間を1000倍に短縮」（ボーマン氏）するまでに至った。

　ほかにも工場設計を支援するAIエージェント「Eigen」では「自動化設計を2～5倍高速化できる」（ボーマン氏）とするなど、周辺作業の効率を高めるためのAI適用も広げている。