2026年7月16日、日本は製造業の未来について語るだけでなく、実際に資金を投じました。
日本政府、NVIDIA、そしてファナック、安川電機、富士通、日立、川崎重工業、コマツといった国内有数の産業企業が連携し、国家規模の「フィジカルAI」インフラを発表しました。NVIDIAの次世代チップを基盤とした政府支援のAIファクトリーは、製造・物流・医療分野におけるデジタルツイン、自律型ロボティクス、AIエージェントを支えるものです。日本はこの取り組みに約60億ドル規模の投資を行い、自国開発のAIモデルと、2040年までに10業種以上で1,000万台のAI搭載ロボットを稼働させるという国家目標を掲げています。
これは遠い未来の話ではありません。すでに毎日CAD・CAE・シミュレーションソフトウェアを活用しているエンジニアリングチームを抱える企業で、まさに今起きていることです。
エンジニアリング部門にとって、これが意味すること
フィジカルAIは意欲だけでは実現しません。その基盤となるのは設計の反復作業です。デジタルツイン、環境に適応するロボット、工場が実際に建設される前のシミュレーション——そのすべてが、企業が既に導入しているエンジニアリングソフトウェア（CATIA、ANSYS、SolidWorksなど）から始まります。
AIが設計・シミュレーション・再学習のスピードを加速させるほど、ライセンス需要は減るどころか、むしろ増大します。同時実行されるシミュレーションが増え、並行して検証される設計バリエーションが増え、複数拠点の多くのエンジニアが、限られた高額ライセンスを同時に求めるようになります。明確なエンジニアリングライセンスのコスト削減戦略がなければ、この需要増加はそのままソフトウェアコストの無駄につながります。
この次のフェーズで勝つ企業は、最も優れたAIを持つ企業だけではありません。自社のエンジニアリングライセンスが実際にどう使われているかをリアルタイムで把握し、ボトルネックがプロジェクトを止める前に再配分できる企業です。
「見える化」こそが新たな競争優位性——そして最速のエンジニアリングライセンス コスト削減策
これこそ、OpenLMが解決するために生まれたギャップです。エンジニアリングライセンス利用状況のリアルタイムな可視化。未使用ライセンスの自動回収（License Harvesting）。憶測ではなく、ソフトウェアライセンス監査、ITAM（IT資産管理）レポート、予算検討に使える明確で信頼できるデータ。多くのエンジニアリング企業にとって、ライセンス最適化はエンジニアリングソフトウェアのコスト削減における最も効果の早い一手です。無駄はすでに使われていない既存のライセンスの中に存在しており、新たな投資は必要ありません。
日本はこれから、エンジニアリングソフトウェアにこれまで以上の役割を求めていきます。問題は、その裏側で実際に何が起きているのかを、御社が見えているかどうかです——誰もが目指すフィジカルAIの未来と、御社の間に立つボトルネックになる前に。
OpenLM Japan — 見える化する。最適化する。必要な瞬間に、ライセンス不足を起こさない。
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