大手製造業でも、CPSは「導入フェーズ」に入った

サイバーフィジカルシステム（CPS）とは、現場（フィジカル空間）のセンサーデータをAIで解析し、デジタル空間（サイバー空間）に高精度な仮想プロセスを再現、その結果を再び現場の判断や制御にフィードバックする一連の仕組みです。長らく「概念」として語られてきたCPSですが、2025年後半から、大手製造業による具体的な導入発表が相次いでいます。

• JFEスチールは2025年10月、国内で稼働する全7機の焼結鉱製造設備にCPSを導入したと発表。膨大なセンサーデータに基づく統計モデルと熱化学反応の物理モデルを融合し、将来の操業状態をリアルタイムに予測する仕組みを構築しました。これまでオペレーターの経験と勘に依存していた品質管理・操業判断を、データに基づく再現性のある形に置き換えています。※1
• 同社はすでに国内全8基の高炉にもCPSを導入済みで、焼結工程を含む製造プロセス全体への展開を進めています。※2

市場規模の予測も、この動きを裏づけています。世界のCPS市場は2025年に約1,258億5,000万米ドル、2026年には約1,442億4,000万米ドルに達し、2032年までに約3,405億1,000万米ドル規模へ拡大すると予測されています（CAGR15.27％）。※3

課題は「AIモデル」ではなく、現場との接続にある

CPSの本質は、優れた予測モデルを作ることそのものではありません。センサーからのデータ収集、AIによる解析、仮想空間での予測、そして現場へのフィードバックという一連のサイクルを、実際の業務環境の中で途切れずに回し続けることにあります。特に、超高温・高粉塵といった環境ではセンサー設置自体が難しく、現場ごとに異なる制約への対応が求められます。

経済産業省も、CPSが社会全体の価値創出とデータ駆動型社会の実現に重要な役割を果たすとし、その戦略的な導入を後押ししています。※4

アプリズムの取り組み ― 「データを集める」から「現場を変える」へ

株式会社アプリズムは、画像認識・エッジAI・IoTセンサー・システム開発の技術を組み合わせ、CPSの考え方を現場に実装する取り組みを行っています。

01現場データの収集とセンシング設計

カメラ・センサーから現場のデータを継続的に収集できる仕組みを、業種・環境に応じて設計します。目視で行っていた点検・検査業務を、画像認識AIによるセンシングに置き換えることで、これまで数値化されていなかった現場の状態をデータとして扱えるようにします。

02AIによる解析とサイバー空間での再現

収集したデータをAIで解析し、異常検知や予兆把握につなげます。統計的な手法だけでなく、対象領域の物理的な特性を踏まえたモデル設計を行うことで、現場の状態をより高い精度で再現します。

03クラウドとエッジの使い分け

学習や大規模な分析はクラウドで、リアルタイム性が求められる判断は現場のエッジで処理する、Cloud to Edgeの設計を行います。通信環境や現場の制約に応じて、最適な処理配置を選定します。

04現場へのフィードバックとサイクル化

分析結果を現場の判断や制御に反映し、その結果を再びAIにフィードバックする循環を構築します。単発のシステム導入で終わらせず、PoCから本導入、そして継続的な改善サイクルまでを見据えた設計・運用支援を行います。

製造・点検業務で想定される適用領域