「作る前に試す」工場へ

Jun 19

PepsiCoがデジタルツインで実現した、検証の場所の移動

工場の改善には、これまで物理的な試行錯誤が伴ってきました。ラインを止め、設備を入れ替え、結果を見る。失敗のコストは大きく、試せる回数も限られていました。PepsiCoの取り組みは、この制約を別の場所へ移しています。

同社はCES 2026で、SiemensおよびNVIDIAとの業界初の協業を発表しました（PepsiCo / Siemens, 2026年1月）。米国の製造・倉庫施設を高精細な3Dデジタルツインに変換し、機械、コンベア、パレットの動線、作業者の経路までを物理レベルの精度で再現。AIエージェントが仮想空間上で変更をシミュレーション・検証できるようにしました。結果として、物理的な改修を行う前に、潜在的な問題の最大90%を特定できるとしています。初期導入ではスループットが20%向上し、設計検証はほぼ100%、設備投資(CAPEX)は10〜15%削減されたと報告されています（Siemens公式, CES 2026）。

変わったのは「試行が起きる場所」

ここで起きているのは、試行の場所の移動です。これまで現場（物理）でしか試せなかったことが、仮想空間で試せるようになりました。

この変化の意味は、検証のコストが劇的に下がる点にあります。改修して失敗すれば、設備も時間も無駄になります。けれど仮想空間でなら、低いコストで何度でも試せます。Siemensの表現を借りれば、「現実世界で一つの原子を動かす前に、製品設計から工場のロジスティクスまで、ライフサイクル全体を仮想空間で検証する」ことが可能になります（Siemens公式）。

PepsiCoのGatorade工場の一つでは、3ヶ月以内にスループットが20%向上したと報告されています（Siemens, Hannover Messe 2026）。新しい施設を建設することなく、既存設備に隠れていた能力を引き出した結果です。

「無人化」ではなく「非効率の除去」

注目したいのは、これが「無人化」の話ではない点です。

デジタルツインが置き換えているのは、人ではなく、物理的な試行錯誤という非効率です。人は、増えた検証結果をもとに、より多くの意思決定を、より低いリスクで下せるようになります。PepsiCoのCEO、Ramon Laguarta氏は「農場から棚まで、当社の事業の規模と複雑さは膨大であり、AIを業務全体に組み込んでいる」と述べています（PRNewswire, CES 2026）。

製造業に限った話でもありません。「本番の前に、低コストで何度も試せる環境」をどう作るかは、あらゆる業務プロセスに通じる問いではないでしょうか。

エンタープライズが今対応すべき設計の問い

PepsiCoの事例を、自社に引き寄せて整理すると3点になります。

試行錯誤を「物理」から「仮想」に移せる領域はどこか。改修・再配置・投資判断など、物理的コストの高い試行を、シミュレーション可能な形に置き換えられる業務を特定できているか。
検証の結果を意思決定に接続できているか。最大90%の問題を事前に特定できても、その結果が投資判断や設計変更に反映されなければ意味がありません。検証と意思決定の間に、仕組みがあるか。
AIを「人の代替」ではなく「非効率の除去」として設計できているか。PepsiCoが置き換えたのは作業者ではなく、物理的試行錯誤というムダです。AIの適用を、人員削減だけで発想していないか。

問いはこう立ちます。「AIで何を自動化するか」ではなく、「意思決定の前に、どれだけ安く、何度試せる環境を作れるか」。

AIxができること

AIxでは、REWIREフレームワークをベースに、エンタープライズのAI変革を支援しております。

① AI人材のマッチング・チーム組成

物理的・時間的コストの高い試行錯誤を、シミュレーション可能な形に再設計できる専門人材を、要件定義からアサインまで一貫してサポートしております。

② 経営層・AI推進担当者向けアドバイザリー

REWIREの6次元のうち、特にR（Resource）とE（Evaluation）の観点から、検証コストを下げ、結果を意思決定に接続する設計を診断し、優先順位と打ち手を整理。ご関心のある方はお気軽にお問い合わせください。