AIの主戦場は もはやソフトではない：COMPUTEX TAIPEI 2026 視察レポート

COMPUTEX TAIPEI｜開催概要
日時：2026年6月2日（火）〜 6月5日（金）
会場：台北南港展覧館 ホール1・2（TaiNEX 1 & 2）
視察日：2026年6月3日（水）

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■はじめに ── 会場で感じた、小さな違和感

JDX（日本デジタルトランスフォーメーション推進協会）の視察団の一員として、「COMPUTEX TAIPEI 2026」を視察してきました。浜松からはDX経営塾のつながりで私を含め4名が参加。開幕前夜にNVIDIAのジェン・スン・フアンCEOのキーノートがあり、その余韻で初日は会場が大混雑するというので、私たちはあえて2日目に足を運びました。

── 余談ですが、これは私にとって初めての台湾であり、自分で初めて宿と航空券を取って出かけた海外ひとり旅でもありました。50代にして「はじめてのおつかい」です（笑）。普段は皆さんに「自走しましょう」と言っている私が、まず自分から自走してみた🏃‍♀️……というわけです（爆）

6月の台北はとにかく蒸し暑く、ハンカチを片手に南港展覧館駅を降り、会場へ入りました。意外だったのは ── あれだけ電源やサーバーラック、冷却機器がひしめいているのに、機器の動作音らしき音がそれほど聞こえなかったことです。ファンクーラーの展示がそこかしこにあるのに、です。
静けさの奥でもう一つ気づいたことがあります。AIを謳った展示会であるのに、会場を埋めていたのは、華やかなソフトウェアのデモよりも、むしろ電源・冷却・サーバー・関連部品といったハードウェアだったということです。「AI Together」を語る展示会の足元を支えていたのは、見慣れた機器の進化版でした。

この違和感が、今回のレポートの出発点です。AIの競争は、もはやソフトウェアだけが本丸ではない。私はそう感じながら、会場を歩きはじめました。本稿はCOMPUTEXの視察報告というよりも、日本のものづくりに携わる方々── 中小製造業の経営者、工場長、技術部門の責任者、DX推進担当、そしてFA・ロボティクス関連の企業に向けた、ささやかな問題提起のつもりです。

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第1章：「AI Together」 ─ エッジAIとフィジカル AI

今年の公式テーマは「AI Together（AI 共創未來）」。AIと人が共にある、という宣言です。そのなかで私が強く印象に残ったキーワードが二つありました。「エッジAI」と「フィジカルAI」です。

エッジAI（EdgeAI）とは何か

エッジAIとは、クラウド側ではなく、端末機器（エッジデバイス）そのものの上でAI処理を完結させる仕組みを指します。手元の機器でローカルLLM（その場で動く言語モデル）などを動かし、データの取得から推論、実際の動作までを現場で完結させる。会場では、この方向性を打ち出す展示が数多く見られました。

ローカル処理で通信遅延を極小化する

現象把握（各種センサ）→ 推論（エッジAI）→ 実行（デバイス・アクチュエーター）。この一連の流れを現場の閉じた空間で行えば、判断をクラウドへの往復に頼らずに済み、通信遅延を極小化できます。工場の製造ライン、あるいは医療の最前線。コンマ数秒の遅れが歩留まりや人命を左右する場面では、この「待たせない速さ」が大きな意味を持つだろう、と感じました（🤔「ゼロ遅延」と表現されることもありますが、厳密には遅延がゼロになるわけではありません。クラウドを往復する遅延を大幅に減らせる、という理解が正確です）

フィジカルAI（Physical AI）、 AIが実世界につながる

もう一つのキーワードが「Physical AI（身体性AI）」です。これまでのAIが画面の中で「答える」存在だったとすれば、Physical AIはロボットや産業機器として現実世界で「働く」存在になる、という考え方です。エッジAIは、その身体を動かすための、現場の頭脳にあたります。

エッジAIとフィジカルAI、両者が組み合わさると、機器に載ったAIが推論から動作までを自律的に受け持ち、さらにAI同士が連携する、という世界が視野に入ってきます。AIエージェントが、IT（情報の領域）だけでなくOT（工場の制御・運用の領域）にまで広がってくる、ということです。

標準化という、避けられない論点

ここで一つ、技術的な論点が浮かびます。現場のAI同士が安全に連携するための、産業向けの共通ルール（標準プロトコル）です。現状のAPIやMCPの延長線上で語れるのか、それとも別の作法が必要になるのか。EtherNet/IPやCC-Linkといった既存の産業用ネットワーク規格と、AIがどう折り合いをつけるのか。いずれも、まだ答えの出ていない問いです。今後の重要な論点になる可能性が高い、と私は見ています。
さらに、ここにこそ日本の出番があるのではないか、とも思うのです。かつて電子楽器の世界で、ローランドが世界共通規格「MIDI」を主導しました。当時のローランドは創業10年ほどの一企業にすぎませんでしたが、各社が独自仕様を組み込める「余白」（システム・エクスクルーシブ）まで設計に織り込むことで、競合メーカーも安心して同じ規格に乗ることができたと伝えられています。協調すべき領域は共通化し、競争すべき領域は各社に開放する。標準化とは、囲い込みの反対側にある戦略なのだ、と教えてくれる史実です。

MIDI規格の成り立ち裏話：

日本の製造業は、世界共通の言語を「使う側」で終わるのか、それとも「提案する側」に回れるのか。会場の喧騒のなかで、期待と危機感の入り混じった気持ちが募りました。

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第2章：AIを支えるインフラ ─ 電力・熱・冷却という物理の現実

AI Togetherという「思想」も、高性能チップという「脳」も、それだけでは現実世界ではなにも起こりません。物理的にモノを動かすには、膨大な電力と、それが生む熱を処理するインフラが要ります。第1章で触れた違和感 ── 華やかなAIの足元にある物理技術が、最も色濃く表れていたのがこの領域でした。

オンプレミスサーバーのAI化と「トークン経済」

ローカルでAIを処理するということは、各社が自社の中にAI駆動型のサーバーを抱える時代が近づいている、ということでもあります。社内に置いたモデルでの処理は、情報を外に出さずに済むという、セキュリティ面の利点に加え、第1章で述べた通信遅延の最小化にも寄与します。

ジェン・スン・フアン氏は、これからは「トークン（AIの処理単位）が経済の単位になる」と語っていました。私たちは今日も「売上はいくらだったか」「どれだけコストを削減できたか」と話しています。近い将来、それと同じ温度で「当社はどれだけトークンを消費し、生成したか」を語る毎日が来るかもしれない ── 。トークンの収支が、そのまま利益や生産性の話になっていく可能性があります。

猛烈な熱を、どう逃がすか

ここからが、会場でいちばん肌で感じた部分です。エッジAIやローカルサーバーが普及するほど、ついて回るのが高性能チップ（とりわけGPU）の「膨大な電力消費」と「大量の発熱」です。これまで電力と熱は、巨大なデータセンターが抱える悩みでした。しかしエッジ化が進むということは、その「熱と電力」の宿題が、そっくりそのまま自社のオフィスや工場の中に降りてくる、ということでもあります。

会場では、ヒートシンクや各種クーラーの展示がとにかく目立ちました。「水冷（液体冷却）」はもはや珍しい技術ではなく、当たり前のインフラになりつつある。さらに展示の主眼は、その複雑な水冷システム自体をいかにAIで賢く制御し安定稼働させるか、という領域へ移っているように見えました。

考えてみれば、ファンの騒音は昔からの課題で、油煙やダストの舞う工場では、そもそもファンレスの機器が選ばれる場面も少なくありません。冒頭で感じたあの「静けさ」は、つまり、熱とどう向き合うかという長い戦いの「現在地」そのものなのだろう、と私は受け取りました。熱と戦う過酷な環境のサーバー室を、人に代わって協働ロボットが点検してまわるデモも、あちこちで見かけました。

NVIDIAのキーノートで語られた「トークン経済」というビジョンが、足元の冷却技術や電力インフラの展示に裏打ちされている。抽象的な未来像と、極めて物理的な現実が同じ会場に同居していたことが、今年のCOMPUTEXのいちばん面白いところでした。

NVIDIA 公式映像：

ここで一つ、強調しておきたいことがあります。AIの競争力は、もはやソフトウェアだけでは決まりません。 冷却技術、電力制御、そしてこの後に述べる直動機構やアクチュエーターといった物理技術が、これからの競争力を左右する。地味な領域こそ、日本の製造業がもともと強みを持ってきた場所のはずです。

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第3章：AIを動かす「身体」 ─ 直動機構とアクチュエーター

ここまで、「脳（AI）」と、それを支えるインフラの話をしてきました。次は、その指令を現実の動きに変える「身体」、つまり機械部品の話です。

HIWIN ── 機械メーカーが、AIの土俵に上がってきた

台湾の主要機械メーカー「HIWIN（ハイウィン・上銀科技）」が大きな話題を集めていました（実は私はこのブースを見逃してしまいました……。混雑は避けられても、見落としは避けられず、です。汗）

HIWINはもともと、ボールねじやリニアガイドウェイ（機器の直線運動を支える部品）で世界トップクラスのシェアを持つ「直動機器の会社」です。AIとは対極にあるような機械メーカーが、今回COMPUTEXに初出展した。その背景にこそ、AIが画面の中から物理世界へ出てくる「Physical AI」の潮流がある、と私は受け止めています。

報じられているところでは、HIWINは米Qualcommと組み、エッジAI向けプロセッサ「Dragonwing」を半導体パッケージ製造設備の搬送・受け渡し部に組み込もうとしているようです（🤔会場で直接確認できたわけではなく、報道ベースの情報です）機械が「自ら状態を判断し、その場で動作を補正する」今後の方向性を示唆する動きだと言えます。物理空間を象徴するような企業が、AIの土俵に静かに踏み込んできたのです。

鍵を握る部品 「遊星ローラーねじ」

現場がソフトウェア定義（Software-Defined Manufacturing）へ進んでいくなかで、私が機械の急所だと考えているのが「遊星ローラーねじ（Planetary Roller Screw）」です。

自転車の変速機にも使われている「遊星ギア」の機構を応用した遊星ローラーねじは、回転運動を直線運動に変える部品で、一般的なボールねじが「点」で接触するのに対し、複数のローラーが「線」で接触します。荷重を分け合えるため、同サイズならボールねじのおよそ3倍という大きな負荷容量を発揮できるとされています。地味な部品ですが、今後の産業機器における要所になると、私は睨んでいます。

「遊星ローラーねじ」の仕組みについては、こちらの現役機械設計者による解説記事が非常に参考になります。

なぜ、いま重要なのか

理由は、世界中で開発競争が過熱するヒューマノイド（人型ロボット）の「関節」「筋肉」として適しているからです。細いのに強い。だから腕や脚を動かすリニアアクチュエーターとして欠かせません。テスラの「Optimus」にも採用されているとみられ、関節部に十数本が組み込まれていると言われています（報道に基づく推定です）。

近年は中国企業が超小型品で急速に台頭しています。一方でこの部品に関しては、現時点で日本勢の存在感が必ずしも大きいとは言えません。しかし、日本はボールねじやリニアガイドの分野で長く世界を支えてきた実力があります。だからこそ、ロボティクスの要となる重要部品だという認識が広がれば、十分に主導権を握りうる領域だと私は考えています。問題は技術力ではなく、ここが戦場だという認識の有無なのかもしれません。

賢くなった機械がもたらす、新しい悩み

もっとも、機械が賢くなれば、現場には新しい悩みも生まれます。ロボットが妙な動きをしたとき、それが「機械的・物理的な故障」なのか、「AIの誤判断（ハルシネーション）」なのか、ひと目では見分けがつきません。誰かが切り分け、検証する必要がある。便利になったはずなのに、保守はかえって難しくなる── 。「メンテナンス・パラドックス」とでも呼ぶべき新しい壁だと感じています。物理機器にAIを宿す以上、避けて通れない課題です。

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第4章：AI時代の新しい脅威 ─ OTセキュリティとゼロトラスト

ここからが、いちばん語られにくく、しかし最も大事な話です。

エッジAIによって、これまでインターネットから切り離された「閉じた世界」だったはずの工場や医療の最前線（OT領域）が、サイバー空間と直接つながります。これは見方を変えれば、AIの推論基盤そのものが攻撃の標的になりうる段階に入った、ということでもあります。

そこで重視されているのが、内側であっても無条件には信用しない「ゼロトラスト」という考え方です。今回も、IT・OTを統合したゼロトラスト・アーキテクチャは大きなトレンドとして語られていました。
ゼロトラストを和訳するとすれば「何も信用しない」。従来のセキュリティは「社内ネットの内側は安全」という前提に立っていました。ゼロトラストはその前提を捨て、内側であっても「毎回確かめる」という考え方です。

本当に怖いのは、「派手な攻撃」ではない

ここで本当に警戒すべきは、システムを完全に停止させるような派手な攻撃ではない、ということです。むしろ怖いのは、「人にもシステムにも気づかれないよう、ほんの少しだけ品質を劣化させる」という「静かな改ざん」です。

たとえば、現場のAIが乗っ取られ、外観検査AIが「不良品を正常」とこっそり判定し続けたら──。見かけ上のエラーはゼロのまま、規格外の製品が市場に流れ続け、企業の信頼は土台から崩れます。医療の現場であれば、わずかな誤判断が患者の安全に直結しかねません。

これに似た、物理設備を狙った歴史的な事例が実際にあります。2010年に発覚したマルウェア「Stuxnet（スタックスネット）」です。標的はイラン・ナタンズのウラン濃縮施設。外部から遮断された閉じた施設だったにもかかわらず、感染したUSBメモリを介して侵入し、管理画面には「すべて正常」という偽の数値を映しながら、裏で遠心分離機の回転数を揺さぶり、長期間気づかれることなく多数の設備を物理的に損なったとされています。

当時、隔離されていたはずの施設で起きたことが、エッジAIで現場がつながる時代には、形を変えて再び起こりうる。これは断定ではなく、私が抱いている懸念です。「あのとき遠心分離機で起きたことが、自社の検査ラインでは起きない」と誰が言い切れるでしょうか。一度、立ち止まって考える価値はあると思います。

「プロンプトインジェクション」が物理世界に持ち込まれると

生成AIの世界で警戒されている「プロンプトインジェクション（悪意ある指示の注入）」が、現場に持ち込まれるリスクも見過ごせません。AIへの入力に巧妙な罠を仕込み、開発者の想定外の動作を外から誘発する攻撃手法です。

AIチャットであれば「おかしな回答が返ってきた」程度で済んだかもしれません。しかし、エッジAIが工場のロボットや制御機器と直結する物理世界（Physical AI）では、これが「物理的な事故の引き金」に変わりうる、というのが私の懸念です。たとえば、AIが読み取る図面やコードの印字、カメラが捉える映像のなかに、人の目には判別しづらいノイズ（敵対的サンプルと呼ばれます）を仕込んでおく。それを読んだAIが、不正な命令と気づかぬまま“正しい指示”として実行してしまう ── 。そうした事態も、理屈の上では考えられます。不正アクセスを仕掛けるまでもなく、「汚れたデータを見せるだけ」で現場を狂わせてしまう。だからこそ、入力データの検証が重要になります。

免疫システムは、後から足せない

今回の視察で私が強く感じたのは、エッジAIを進めるうえで、セキュリティは「後回しにできるオプション」ではない、ということです。設計の最初から組み込む必須要件（セキュリティ・バイ・デザイン）として扱う必要がある。ウイルス対策ソフトを一本入れる、という次元の話ではありません。「AIの推論結果が改ざんされていないか」を継続的に検証する仕組みと、ITとOTを分け隔てなく統合管理する組織文化が、これからの製造業・医療には求められます。

人間の身体にたとえれば、これは「免疫」にあたります。免疫は、病気になってから後付けできるものではありません。

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第5章：日本の製造業への問題提起 ─ 今後3〜5年で何が変わるのか

ここまでの内容を、経営の視点から整理しておきます。私が今回の視察で得たいちばんの実感は、次の三つに集約されます。

1. AIの競争は、ソフトウェアだけの競争ではなくなる。
冷却技術、電力制御、直動機構、アクチュエーター、ロボティクス── 。こうした物理技術が、これからの競争力を直接左右します。ソフトウェアは世界中から調達できますが、熱を逃がし、重いものを精密に動かす技術は、一朝一夕には真似できません。これは日本の製造業が元々強い領域です。

2. エッジAIの普及で、問いそのものが変わる。
これまでの問いは「AIを導入するかどうか」でした。これからの問いは、「AIを現場で安全に動かしきれるかどうか」に移っていきます。AI（ローカルLLM）導入はゴールではなく、スタートラインです。

3. 脳・身体・免疫は、分けて考えられない。
AI（脳）、機械（身体）、セキュリティ（免疫）。この三つを別々の担当・別々の予算で考えているうちは、現場は強くなりません。これらを三位一体として統合できる企業が、これからの国際競争では頭ひとつ抜きん出ると私は考えています。

そのうえで、日本企業への問題提起です。私たちはこれまで、世界の動きに対して「危機感を持つ」ことには長けてきました。しかしその危機感の議論で終わってしまっては前に進みません。危機感は出発点であって、答えではありません。世界はすでに、対極にある技術を平然と融合させ、次の一手を指しています。だとすれば、日本企業に求められているのは、危機感の表明から一歩進んで、標準化や共創の主導権を「取る側」に回ることではないでしょうか。

第1章で触れたMIDIの史実が示す通り、規格を制する者は、囲い込む者ではなく、共通の土俵を差し出す者でした。守りに入って自社規格を抱え込むのか、それとも共通の言語を提案して仲間を増やすのか。今後3〜5年で、この姿勢の違いが、企業間の大きな差になって表れてくる可能性が高いと、私は見ています。

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■ おわりに

最後にいちばん伝えたいこと。これは当社のパンフレットでも強調していることです。

AIの導入そのものは、目的ではありません。 目的は、現場の競争力をどう高めるか、その一点に尽きます。流行だから、便利そうだから、という理由だけで「とりあえず入れてみる」判断は、ときに、牙を剥いた脅威に自社を無防備に差し出すことにもなりかねません。

これからの製造業で本当に強くなるのは、AI（脳）・機械（身体）・セキュリティ（免疫）を、バラバラの技術としてではなく、目的を定めた上で、ひとつに統合できる企業だと私は考えています。また、その準備を今日から始めた企業と、先送りにした企業との間には、数年後、おそらく取り返しのつかない差が生まれます。これはいたずらに危機感を煽っている訳ではなく、今回の会場で見た世界のスピードから、私が率直に感じたことです。

とはいえ、最初の一歩は、決して大それたものでなくて構いません。自社の困りごとをまずは言語化してみる、現場のどこにAIが効きそうかを一つ書き出してみる。熱と電力に余力があるのかを点検してみる。セキュリティを「後から」ではなく「最初から」の議題に載せてみる── 。

そのような小さな一歩で、今は十分だと思います。

冒頭で書いた通り、私自身、50代にして初めて自分で航空券を取り、海外に出てみたところです。現時点でのエッジAIは、誰にとっても「はじめてのおつかい」なのです。

2026年6月3日。汗ばむ季節の台北、COMPUTEX会場の片隅で。

── さて、私たちは、何から始めましょうか。

もし、自社の現場で「脳・身体・免疫をどう統合するか」を一緒に整理してみたい方がいれば、いつでもお声がけください。いつでもディスカッションの相手になりましょう。製造現場で25年以上働いてきた実務家であり、考える伴走者として、ご一緒できればうれしく思います。