韓国のIT大手各社が、ロボット工場を稼働させるソフトウェア基盤を構築

韓国を代表する4大ITサービスコングロマリットが、同国の次世代ロボット中心型工場を稼働させるソフトウェア層の主導権を握るべく、一斉に動き出している。POSCO DX、SK AX、 LG CNS、サムスンSDS――韓国四大財閥のIT部門――は、それぞれ競合する物理AIプラットフォームを構築している。これらは、ロボットや設備が自律的に作業判断を行い、人間の作業員とタスクを分担し、統一されたデータ層を通じて生産、物流、品質管理を連携させる工場のオペレーティングシステムとして機能するよう設計されている。 この競争は、ロボットそのものをめぐるものではなく、ロボットを大規模に活用可能にするインテリジェントインフラをめぐるものだ。

4社は、それぞれの親グループ特有の製造環境を反映した異なる角度から、同じ課題に取り組んでいる。POSCO DXは製鉄所における重機の自律化に注力している。SK AXは、半導体および造船工場向けの導入前リスク検証システムを構築している。 LG CNSは、韓国初の大規模「ロボット・データ・ファクトリー」を構築するため、LGエレクトロニクスと1,897億ウォン（約1億3,200万米ドル）の契約を締結した。サムスンSDSは、米国を拠点とするWalden Roboticsに戦略的投資を行い、異種ロボットと製造実行システム（MES）を統合するためのロボットオーケストレーション・プラットフォームを開発している。

4社すべてが取り組む課題

各社が取り組んでいる課題は同じである。異なるメーカーのロボットが複数導入されている工場では、通常、各ロボットが独自のソフトウェアを実行し、独自のプロトコルで通信し、独自のフォーマットでデータを生成している。 これらのロボットを生産設備、工場制御システム、データプラットフォームに接続してプロセスフローを最適化するには、統合レイヤーが必要ですが、これはまだ商用製品として存在していません。20年以上にわたり親グループ向けの製造システム導入に携わってきたITサービス企業は、

その層を構築する企業としての地位を確立しようとしている。

LG CNSの関係者は、その戦略的論理を次のように率直に説明した。「スマートファクトリーやロボットへの投資は、単なる生産設備の短期的な拡張ではなく、人件費の高騰、生産現場の人手不足、そして品質・安全基準の厳格化に対処するための戦略的投資である。 当社の目標は、フィジカルAIの商用化における新たな基準を打ち立て、最終的にはロボット中心の自律型オペレーティングシステムを実現することです。」この発言は、工場がロボットを大規模に導入する上で最大のボトルネックとなっているのはハードウェアではなく、ソフトウェアの統合問題であるという、業界全体の広範なコンセンサスを反映している。

POSCO DX：数トン級の設備の自律制御

POSCOホールディングスのIT部門であり、ソウルに本社を置くPOSCO DXは、鉄鋼・素材分野における産業オートメーションとデジタルトランスフォーメーションを専門としている。 同社は、ヒューマノイドロボットや移動型ロボットに焦点を当てるのではなく、韓国の製鉄所で稼働する大型の固定設備――鉄鋼製品を運搬するクレーン、ヤード内で原材料を移送するリクレーマー、原材料用の船舶荷役機――をターゲットとしている。 これらの機械は数十トンもの重量があり、作業員にとって危険な環境で稼働しており、現在、安全に運転するためには、数十年にわたる暗黙知を持つ熟練したオペレーターが必要とされています。

POSCO DXの「設備ロボット化」プログラムは、フィジカルAIをこれらの機械と組み合わせることで、自律的な判断と制御を可能にする。同社は、定年退職を控えたベテラン作業員が持つ暗黙知を、AIトレーニング用の構造化データに変換している。これは、自動化という目標と人材の継承という課題の両方を同時に解決する知識移転の一形態である。 光陽（クァンヤン）および浦項（ポハン）の製鉄所では、現在このプログラムが試験運用段階にあり、2026年下半期の商用化を目指している。成功すれば、重工業分野におけるフィジカルAIの初期導入事例の一つとなるだろう。

稼働中の製鉄所規模の設備。

このアプローチはある意味で保守的である――POSCO DXはヒューマノイドロボットを導入したり、汎用プラットフォームを構築したりはしていない――が、多くのヒューマノイドロボットプログラムにはない、商業的な信憑性を備えている。 対象となる設備はすでに導入済みであり、ユースケースは明確に定義され、自動化の経済的根拠も明らかである上、親会社が初期検証のための専用導入環境を提供している。

SK AX：導入前のデジタルツインによる検証

SKグループのAI変革部門であるSK AXは、ロボット導入に先立つリスク管理の問題に取り組んでいる。 工場がロボットを導入する前に、その施設特有の物理環境においてロボットが安全かつ効果的に動作することを検証する必要がありますが、このプロセスには現在、費用と時間を要する実機試験が不可欠です。SK AXのフルスタックサービス「Manufacturing RX」は、デジタルツインを活用し、物理的なハードウェアを導入する前に仮想環境でその検証を行います。

このサービスは、デジタルツインによるシミュレーションと物理AIを組み合わせ、工場現場の仮想レプリカを構築する。これにより、オペレーターは実際の生産を中断することなく、ロボットの構成をテストし、衝突リスクを特定し、ワークフローの順序を最適化することができる。ロボットが導入されると、プラットフォームはそれらを製造実行システム（MES）や設備データとリアルタイムで統合し、工場全体の統合制御を実現する。

SK AXは現在、生産中断によるコストが極めて高く、それに応じて精度への要求も厳しい半導体業界において、このアプローチの検証を進めている。同社は、同様の複雑性という課題に直面し、かつ韓国の産業政策における主要な重点分野である造船業界への展開も計画していると表明している。 SK AXの関係者は、同社が「半導体分野において、現場データの蓄積、関連システム、および概念実証（PoC）モデルの検証を行っている」と述べた。

「産業分野で展開しており、これを造船業界にも拡大していく予定です。」

LG CNS：「ロボット・データ・ファクトリー」と「PhysicalWorks」

LGコーポレーションの子会社であり、ソウルに拠点を置くITサービス企業であるLG CNSは、LGエレクトロニクスと1,897億ウォン（約1億3,200万米ドル）の契約を締結し、韓国初の大規模「ロボットデータファクトリー」を建設することで、4社の中で最も商業的に注目される動きを見せた。 この施設は、実在のロボットがタスクを学習するために必要な映像データや動作データを収集・処理し、そのデータを用いてAIモデルを訓練するように設計されている。これは、ロボットのハードウェアとAIモデル層の間に位置するインフラの一種であり、現在、知能型ロボットを大規模に導入しようとしている企業にとって大きなボトルネックとなっている。

この「ロボットデータファクトリー」は、LG CNSが独自に開発したフィジカルAIプラットフォーム「PhysicalWorks」上で稼働し、ロボットのトレーニングから統合制御に至るまでの全サイクルを管理する。 このプラットフォームは、産業用ロボットの現場導入期間を、現在の統合プロジェクトで通常必要とされる数ヶ月から1～2ヶ月に短縮するとともに、メーカーが異なるベンダーのロボットを単一の統合システム内で運用できるように設計されている。 LG CNSは、LX PantosやKurlyを含む製造・物流分野の20社以上の顧客と概念実証（PoC）プロジェクトを完了しており、2027年からはLGエレクトロニクスとの契約を旗艦的な導入事例として活用し、LGグループ外の顧客への展開を計画している。

LG CNSのスマートファクトリー事業部門シニアバイスプレジデントであるシン・ジェフン氏は、 LG CNSのスマートファクトリー事業部門シニアバイスプレジデントであるシン・ジェフン氏は、「GPUを含むAIインフラの確保は、産業現場にフィジカルAIを導入するために不可欠である」と述べ、同社は「LGエレクトロニクスの『ロボットデータファクトリー』を旗艦的な事例として活用し、製造や物流など様々な業界へ事業を拡大していく」と語った。 この契約の規模――単一のインフラプロジェクトで1,897億ウォン――は、「ロボットデータ」が

「Factory」はパイロットプロジェクトではなく、量産規模での取り組みです。

LG CNSの2026年第2四半期のAIおよびクラウド事業による売上高は9,060億ウォン（約6億3,000万米ドル）に達し、前年同期比で3.9％増加したが、AIの物理的研究開発や人材獲得への投資拡大により、営業利益は9.2％減少した。 同社のCFOは、この利益の減少を構造的な問題ではなく「将来の成長に向けた積極的な投資」であると説明し、延期されていたプロジェクトが下半期の業績改善に寄与すると予測した。

サムスンSDS：ロボットのオーケストレーションとウォルデン・ロボティクスへの投資

サムスングループのITサービス部門であるサムスンSDSは、オーケストレーション層――異なるメーカーの複数のロボットを統合・制御し、製造実行システム（MES）と接続するソフトウェア――から市場にアプローチしている。 同社はサムスン・ベンチャー・インベストメントを通じて、米国を拠点とするウォルデン・ロボティクス（Walden Robotics）に戦略的投資を行った。この動きは、技術提携をもたらすだけでなく、すべての機能を自社内で開発するのではなく、グローバルなパートナー・エコシステムを構築するというサムスンSDSの意図を示すものとなっている。

サムスンSDSのロボットオーケストレーション・プラットフォームは、2030年までに国内外のすべての生産工場を「AI自律工場」へと転換するというサムスン電子の公約を実現するために設計されている。この公約は、サムスンSDSのプラットフォームにとって大規模かつ予測可能な独占市場を生み出すものであり、これはLG CNSがLGエレクトロニクスに対して有している立場と類似した構造的な優位性である。 直近の決算発表後の電話会議で、サムスンSDSは「グローバルなロボット企業との協力を拡大し、様々なロボットを統合・制御し、製造実行システム（MES）と連携させる『ロボットオーケストレーション』事業を推進する」と述べた。

ファクトリーOS競争の力学

これら4社は、まだ同じ契約をめぐって直接競合しているわけではないが、

その理由は、初期の導入がそれぞれの親グループ内に集中しているためだ。しかし、長期的な競争の論理は明らかである――どのプラットフォームが、実環境での導入データ、さまざまな業界にわたる導入事例、そして多様なロボットハードウェアとの幅広い互換性を最も多く蓄積できたかによって、市場が外部顧客に開放されるにつれて、構造的な優位性を得ることになるだろう。

スマートフォンOSの競争との類推は完全ではないが、参考になる。AndroidとiOSが成功したのは、発売当初に他のすべての選択肢よりも技術的に優れていたからではなく、開発者エコシステム、アプリケーションライブラリ、ユーザーデータを蓄積し、時間の経過とともに乗り換えコストを法外なものにしたからである。 POSCOの製鉄所、LGの家電工場、SKの半導体ファブ、そしてサムスンの電子機器工場で稼働する工場用OSは、トレーニングデータの優位性と、新規参入者が追随するのが困難な導入事例のポートフォリオを手にすることになるだろう。

率直に評価すれば、これら4つのプラットフォームはいずれも初期段階にある。「ロボット・データ・ファクトリー」はまだ稼働していない。SK AXの半導体検証は依然として概念実証（PoC）段階にある。POSCO DXの設備自律化プログラムは試験運用中だ。 サムスンSDSのオーケストレーション・プラットフォームは、大規模な公開デモンストレーションはまだ行われていない。競争は確かに存在するが、ゴールまではまだ数年かかり、勝者は今日の発表内容ではなく、導入の実行状況とデータの蓄積によって決まるだろう。 工場自動化への投資を検討している調達担当者にとって、実用的な意味合いとしては、プラットフォーム層はまだ標準化できるほど成熟していないということだ。しかし、それを構築している企業は信頼性が高く、十分な資本力を持ち、自動化への圧力が構造的かつ高まりつつある環境で事業を展開している。

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