編集部
製造業は今、大きな転換点に立たされています。これまで強みとしてきた高品質な「モノづくり」だけでは、持続的な成長が難しくなっていると感じている方も多いのではないでしょうか。
実際、デジタル化の遅れや人材不足、環境規制への対応など、製造業を取り巻く課題は年々複雑さを増しています。その中で注目を集めているのが、製品販売を起点にサービスで価値を拡張する「サービタイゼーション」という考え方です。
本記事では、国内外の最新動向や具体的な企業事例、AIやデジタルツインといった技術進化を手がかりに、サービタイゼーションがなぜ今これほど重要視されているのかを整理します。製造業の未来像を俯瞰し、自社や自身のビジネスにどのような示唆が得られるのかを考えるヒントをお届けします。
製造業を取り巻く環境変化と価値転換の必然性
2026年の製造業は、外部環境の急激な変化によって、従来の価値観そのものが問い直される局面に立たされています。かつて競争力の源泉とされた高品質・高性能な製品を、いかに効率よく大量に供給するかという発想だけでは、持続的成長が難しくなっています。背景にあるのは、デジタル技術の進展、労働力構造の変化、そして社会的要請の高度化が同時進行で起きている現実です。
経済産業省が警鐘を鳴らした「2025年の崖」は、単なるIT老朽化問題ではなく、製造業が価値を生み出す前提条件そのものが変わる転換点でした。2026年現在、多くの企業がレガシー刷新を進める中で明確になったのは、IT投資の目的がコスト削減や効率化から、サービスとして価値を継続提供するためのデータ基盤整備へと移行している点です。経済産業省やRIETIの分析によれば、DXの成否は技術導入の有無ではなく、事業モデル変革と一体で進められているかどうかに左右されるとされています。
同時に、労働力不足は製造現場に構造的な制約を与えています。生産年齢人口の減少により、人手を前提とした生産拡大は現実的ではなくなりました。自動化・高度化された設備は、稼働後の保守、最適化、運用支援といった付随価値を不可欠とし、製品単体では完結しない価値提供を企業に求めています。この結果、製造業は「作る企業」から「使われ続ける状態を設計する企業」へと役割を変えざるを得なくなっています。
| 環境変化 | 従来の前提 | 2026年の現実 |
|---|---|---|
| デジタル技術 | 補助的な効率化手段 | 価値創出の中核インフラ |
| 労働力 | 現場の熟練人材に依存 | 人手不足を前提とした設計 |
| 顧客ニーズ | 性能・価格重視 | 成果・体験・継続価値重視 |
さらに無視できないのが、サステナビリティと循環経済への要請です。経済産業省の「成長志向型の資源自律経済戦略」が示す通り、製品の所有から利用、そして循環へという流れは不可逆的です。製品を売り切るモデルでは、使用後の価値や環境負荷を管理できません。一方で、利用状況を把握し、保守・再生・再利用まで関与するモデルは、長期的な顧客接点と安定収益を同時に生み出します。ここに、サービス化が倫理的要請と経済合理性を両立する理由があります。
国際的な調査でもこの傾向は裏付けられています。IFSとアクセンチュアによる「State of Service 2025」では、製造業リーダーの94％がサービスモデルが自社に影響していると回答しました。これは、サービス化が先進企業の選択肢ではなく、環境変化への適応行動として必然化していることを示しています。価値転換を先送りすることは、競争力を失うリスクを内包する選択に他なりません。
このように2026年の製造業を取り巻く環境は、製品中心の価値観を維持できる余地を急速に狭めています。デジタル、人口動態、政策、社会要請が重なり合う中で、価値転換は戦略的挑戦であると同時に、生存条件としての性格を強めているのです。
サービタイゼーションとは何か：モノ売りから価値提供へ
サービタイゼーションとは、製造業が従来の「モノを売って終わり」という取引型モデルから脱却し、製品を起点に継続的な価値を提供するビジネスモデルへ転換する考え方です。単なる付加サービスの追加ではなく、顧客が得たい成果や体験そのものを提供対象とする点に本質があります。
サービス・ドミナント・ロジックの提唱者であるバルゴとルッシュの理論によれば、価値は企業が一方的に作るものではなく、顧客との使用プロセスの中で共創されるとされています。2026年時点では、この考え方が製造業の主流になりつつあり、IFSとアクセンチュアの共同調査では、製造業の94％が新たなサービスモデルが自社のオペレーションに影響していると回答しています。
| 観点 | 従来のモノ売り | サービタイゼーション |
|---|---|---|
| 価値の中心 | 製品スペック | 顧客の成果・アウトカム |
| 収益構造 | 一時的な売切型 | 継続的・定額・成果連動型 |
| 顧客関係 | 取引終了で希薄化 | 長期的パートナーシップ |
重要なのは、製品が「価値提供の終点」ではなく「価値創出の入口」になる点です。例えば建設機械であれば、顧客が求めているのは機械そのものではなく、工期短縮や稼働率向上といった経営成果です。この成果を実現するために、遠隔監視、予兆保全、運用改善支援まで含めて提供することで、初めて価値が完成します。
経済産業省のものづくり白書でも、製造業の競争力はハードの性能差ではなく、データとサービスを組み合わせた価値提案に移行していると指摘されています。サービタイゼーションとは、モノを手放すことではなく、モノを通じて顧客の成功に責任を持つ経営への進化だと理解すると、その意義が明確になります。
ポストDX時代における製造業の競争軸
ポストDX時代の製造業において、競争軸は単なるデジタル導入の巧拙から、顧客価値をいかに継続的に創出・獲得できるかへと明確に移行しています。2026年現在、DXは前提条件となり、その先で問われているのは、データとサービスを軸にしたビジネスモデルそのものの優劣です。製品性能や品質といった従来の強みは依然重要ですが、それだけでは差別化が困難になっています。
この変化を象徴するのが、サービタイゼーションを前提とした競争構造です。IFSとアクセンチュアによるState of Service 2025によれば、製造業の94%がサービスモデルが自社に影響していると回答していますが、実際に競争優位につなげられている企業は限られています。ここで差を生むのが、アウトカム志向での価値設計と、それを支えるデータ活用能力です。
| 競争軸 | 従来型 | ポストDX型 |
|---|---|---|
| 提供価値 | 製品性能・品質 | 成果・稼働率・効率 |
| 収益モデル | 一括販売 | サブスク・成果連動 |
| 顧客関係 | 取引ベース | 継続的パートナー |
例えば、設備メーカーにとって重要なのは「どれだけ高性能な機械を売るか」ではなく、「顧客のダウンタイムをどこまで減らせるか」です。経済産業省のものづくり白書2025でも、予兆保全や遠隔監視を含む稼働保証型サービスが、新たな競争力の源泉として位置づけられています。ここではAIやデジタルツインの導入有無よりも、それらを用いて顧客の経営指標を改善できているかが評価軸になります。
また、競争は個社単位からエコシステム単位へと拡張しています。ウラノス・エコシステムに代表されるように、サプライチェーン横断でデータを共有し、カーボンフットプリントや需給変動に対応できる企業群が、市場から選ばれやすくなっています。ハーバード・ビジネス・スクールのサービス・ドミナント・ロジックの研究でも、価値は企業内ではなく顧客との相互作用の中で共創されると指摘されています。
結果として、ポストDX時代の競争軸は、技術力そのものではなく、技術を通じてどれだけ深く顧客の業務と経営に入り込み、成果を共有できるかに集約されつつあります。この軸を確立できた製造業は、価格競争から脱却し、長期的かつ安定した成長軌道を描きやすくなっています。
世界調査が示す製造業サービス化の現在地
世界規模の調査データは、製造業のサービス化が「認知の段階」を明確に超え、「実装の質」が問われるフェーズに入ったことを示しています。IFSとアクセンチュアが2025年に発表したState of Service 2025では、世界の製造業リーダー800人のうち94%が、サービスモデルが自社のオペレーションに実質的な影響を与えていると回答しています。サービス化は例外的な挑戦ではなく、もはや業界の共通言語になっています。
一方で、同調査は楽観視できない現実も浮き彫りにしました。新しいサービスモデルを既存の業務プロセスや評価制度に完全に組み込めている企業は25%にとどまっています。多くの企業はPoCや限定的な導入には成功しているものの、全社的な利益創出モデルへ昇華できていません。このギャップは、戦略と現場、テクノロジーと組織設計の断絶が主因だと分析されています。
| 調査項目 | 世界平均の結果 | 示唆 |
|---|---|---|
| サービス化が事業に影響 | 94% | 不可逆的トレンド |
| 長期成長の中核と位置付け | 39% | 戦略テーマ化 |
| 完全に業務へ埋め込み済み | 25% | 実行力が課題 |
AI活用に関する結果も象徴的です。サービス提供の現場でAIを何らかの形で使用している企業は96%に達しますが、全社規模でスケールできている企業は4分の1未満にとどまっています。「AIは使っているが、競争優位にはなっていない」という状態が、世界の製造業に広く共通しているのです。これはデータ統合の不備や、部門ごとのサイロ化が主な要因とされています。
地域別に見ると、日本企業の特徴も際立ちます。日本の回答者の43%が、労働力の変化に対する抵抗やチェンジマネジメントを主要な障壁として挙げています。IFSの分析では、高度な品質文化を持つ組織ほど、データ主導・成果主導のサービスモデルへの移行に心理的摩擦が生じやすいと指摘されています。世界調査が示す現在地は、技術導入の問題ではなく、変革を受け入れる組織能力の問題だと言えます。
サービタイゼーションのパラドックスと収益化の壁
サービタイゼーションは成長戦略として語られる一方で、多くの企業が「売上は伸びたのに利益が出ない」という矛盾に直面しています。これが学術的にも実務的にも確認されているサービタイゼーションのパラドックスです。2026年時点でも、この壁を越えられずに停滞する企業は少なくありません。
トゥウェンテ大学やエメラルド社の研究によれば、製造業がサービス比率を高める初期段階では、利益率がむしろ低下するケースが頻発します。サービス提供にはIT基盤、人材、24時間対応体制など固定費が先行し、従来の製品販売の延長線では回収できない構造に陥りやすいためです。この現象はJカーブ効果として整理されています。
このJカーブの底で撤退してしまうことが、最大の失敗要因です。IFSとアクセンチュアの調査でも、サービスモデルを完全に業務へ埋め込めた企業は25%にとどまっています。多くの企業が「サービスを始めたが、事業として育て切れていない」状態にあるのです。
| 段階 | 主な状態 | 収益性 |
|---|---|---|
| 初期投資期 | 人材・IT・プロセス整備が先行 | 低下 |
| 転換停滞期 | サービスはあるが差別化不足 | 横ばい〜赤字 |
| 成熟期 | アウトカム型価値が定着 | 大幅改善 |
さらに深刻なのは、価値創造と価値獲得のズレです。MDPIに掲載された2025年の研究では、企業側が提供している高度なサービスと、顧客の支払意思額が一致していないケースがパラドックスを増幅させると指摘されています。顧客はAIやIoTそのものではなく、稼働率向上やコスト削減といった成果に対してのみ対価を支払います。
にもかかわらず、多くの企業は技術起点で価格を設定し、結果として「価値はあるが高すぎる」、あるいは「安いが利益が残らない」という両極端に陥ります。特に日本企業では、一律で手厚いサービスを提供し、コスト過多になる傾向が強いことが複数の国際比較研究で示されています。
この壁を越える企業は、プレミアム価格戦略と需要の見極めに注力しています。すべての顧客に同じサービスを提供するのではなく、ダウンタイム回避や成果保証に高い価値を感じる顧客層に焦点を当て、アウトカムベースで価格を設計します。アクセンチュアの分析によれば、このアプローチを採用した企業は、サービス部門の利益率が製品販売を上回る水準に到達しています。
サービタイゼーションのパラドックスは失敗の証ではなく、構造転換に伴う必然的な通過点です。重要なのは、短期の収益悪化を正しく理解し、価値を誰から、どの成果に対して回収するのかを設計し直せるかどうかです。その設計力こそが、2026年以降の競争力を分ける決定的要因となっています。
AIとデジタルツインが変えるサービスの解像度
AIとデジタルツインの融合は、サービスの「解像度」を根本から引き上げています。ここでいう解像度とは、顧客の状態や課題をどれだけ細かく、立体的に把握し、それに応じた価値提供ができるかという意味です。2026年現在、製造業のサービスは、平均的な顧客像に向けた一律提供から、**個別の設備・現場・運用文脈に最適化された超精密サービス**へと進化しています。
従来のIoTベースのサービスは、稼働率や故障回数といった単一指標の可視化が中心でした。しかしマルチモーダルAIの実装により、映像、音、振動、テキスト化された作業記録までを統合的に解析できるようになり、サービス提供者は「何が起きたか」だけでなく「なぜ起き、次に何が起きるか」まで踏み込んだ判断が可能になっています。IFSとアクセンチュアの共同調査によれば、AIを活用する製造業の96%がサービス品質の向上を実感している一方で、**高度な価値提案まで到達できている企業は依然として少数**にとどまっています。
このギャップを埋める鍵がデジタルツインです。物理空間の設備や製品を仮想空間に再現し、リアルタイムで同期させることで、サービスは事後対応から事前設計へと質的転換を遂げます。NVIDIAが提唱する産業向けデジタルツインでは、設備の摩耗やエネルギー消費を条件ごとにシミュレーションでき、顧客ごとに異なる制約条件下で最適解を提示できます。これは、サービスが「経験則」ではなく「計算可能な知」として提供されることを意味します。
| 観点 | 従来型サービス | AI×デジタルツイン型サービス |
|---|---|---|
| 把握できる状態 | 過去・現在 | 現在・未来予測 |
| 対応粒度 | 機種・顧客単位 | 個別設備・運用条件単位 |
| 価値の中心 | 故障対応 | 成果最適化 |
例えば、シュナイダーエレクトリックとETAPの取り組みでは、電力インフラのデジタルツインを用いてAIファクトリー全体の電力需要を事前にシミュレーションし、顧客に対して「設備をどう使えばコストとリスクを最小化できるか」という運用レベルの提案を行っています。これは単なる保守契約ではなく、**顧客の意思決定そのものを支援するサービス**へと踏み込んだ好例です。
このように解像度が高まったサービスでは、価格の根拠も変わります。顧客は作業時間や人件費ではなく、ダウンタイム削減率やエネルギー効率改善といった成果に対して支払うようになります。学術研究でも、アウトカムが明確なサービスほど支払意思額が高まることが示されており、AIとデジタルツインはその前提となる可視性と信頼性を担保します。
結果として、サービスは「付加機能」ではなく、顧客の事業を構成するインフラの一部になります。**AIとデジタルツインがもたらすサービスの解像度向上とは、顧客の未来を共に設計できるレベルまで関与範囲を広げること**に他なりません。この変化を捉えた企業だけが、サービスを持続的な競争優位へと昇華させていくのです。
日本企業に見る先進的なサービス化モデル
日本企業におけるサービタイゼーションの先進性は、単なる欧米モデルの追随ではなく、自社が長年培ってきた現場力や運用知を起点に、独自のサービス化を実装している点にあります。2026年時点で特に注目されるのは、製品そのものではなく、稼働・成果・プロセス全体を価値として再定義している企業群です。**日本型サービス化の本質は、顧客の現場に深く入り込み、共に改善し続ける関係性の構築にあります。**
代表例がコマツです。建設機械にIoTを組み込み、稼働データをクラウドで一元管理するSmart Constructionは、すでに世界的な事例として知られていますが、2025年以降は遠隔管理機能を標準装備とし、現場訪問削減によるCO2削減効果まで定量化しています。これは、EUタクソノミーなど環境規制に直面する顧客にとって、機械性能以上の経営価値を持ちます。**建機メーカーが「生産性と環境対応を同時に保証するサービス事業者」へ進化している点が重要です。**
日立製作所は、Lumadaを中核とした協創型モデルで一線を画しています。JFEスチールとの「JFE Resolus」に象徴されるように、自社工場で磨かれた操業ノウハウやOTデータを体系化し、他社に提供可能なサービスへ転換しています。経済産業省のものづくり白書でも指摘されている通り、製造業がデータと知見の提供者になる動きは、日本の競争優位の源泉になりつつあります。
| 企業 | サービス化の中核 | 顧客価値の焦点 |
|---|---|---|
| コマツ | Smart Construction | 現場全体の生産性と環境価値 |
| 日立製作所 | Lumada協創モデル | 操業知の外販と社会インフラ最適化 |
| オリンパス | 医療ソリューション | 治療アウトカムと病院経営効率 |
| パナソニック | IoT家電サービス | くらしの最適化と行動変容 |
医療分野ではオリンパスが象徴的です。内視鏡という高シェア製品を起点に、機器稼働管理、手技支援、病院ワークフロー改善までを包含するサービスモデルへ移行しています。専門家の間では、医療機器産業がアウトカムベース契約へ向かう流れが指摘されており、オリンパスの戦略はその日本的実装例と評価されています。**医師や病院の成果にコミットする姿勢が、価格競争からの脱却を可能にしています。**
BtoC領域ではパナソニックのIoT家電が示唆に富みます。冷蔵庫AIカメラによる食品管理サービスは、家電販売後も継続的に顧客データと接点を持つ設計です。環境省のモデル事業に採択された食品ロス削減の実証結果は、社会課題解決と事業成長を両立できることを示しました。**日本企業のサービス化は、社会的信頼と長期関係を前提に成立している点で、国際的にも独自性があります。**
中小製造業に広がるサービス化の現実解
中小製造業におけるサービス化は、理想論ではなく極めて現実的な経営対応として広がっています。背景にあるのは、価格競争の激化、熟練人材の不足、そして顧客側の調達行動の変化です。経済産業省のものづくり白書2025でも、**中小企業ほど製品単体では付加価値を維持しにくく、サービスを組み合わせた価値提案が収益安定に寄与する**と指摘されています。
重要なのは、大企業のようなフルスケールのサービタイゼーションを目指さないことです。現実解は「既存業務の延長線上でサービスを切り出す」アプローチにあります。たとえば、これまで無償対応してきた段取り支援、条件出し、トラブル相談を、明確なメニューとして言語化し、契約化する動きが各地で見られます。中小企業庁の調査によれば、2025年時点で製造業中小企業の約3割が何らかの有償サービスを開始しており、その多くが初期投資100万円未満で実現しています。
| 従来の姿 | サービス化後 | 現場負荷 |
|---|---|---|
| 無償の技術相談 | 月額サポート契約 | 低 |
| 単発の調整対応 | 条件最適化サービス | 中 |
| 属人的ノウハウ | データ化・レポート提供 | 中 |
こうした取り組みを後押ししているのが、SaaSとAIの普及です。DMG森精機のTULIPのようなノーコード基盤を活用し、**現場で生まれた改善ロジックをそのままサービス商品に転換する**事例が増えています。大学研究機関の分析でも、サービス化に成功する中小企業の特徴として「自社の暗黙知を外部化できている点」が挙げられています。
また、地域単位での横展開も現実解の一つです。埼玉県のAI活用事例のように、ある企業の成功モデルを自治体や支援機関が共有することで、**個社では小さなサービスが、地域全体では競争力の源泉になる**構図が生まれています。中小製造業のサービス化は、派手なDXではなく、足元の価値を収益に変える地道な設計から始まっているのです。
組織・人材はどう変わるべきか
サービタイゼーションを本質的に機能させるためには、組織構造と人材の在り方を同時に変える必要があります。最大の論点は、製品中心で最適化されてきた組織が、顧客の成果を起点に動けるかどうかです。IFSとアクセンチュアによるState of Service 2025では、サービスモデルを十分に組織へ埋め込めている企業が25%にとどまるとされ、制度と人のミスマッチが最大の障壁であることが示されています。
まず求められるのは、機能別組織から顧客価値別組織への転換です。製造、営業、保守、ITが分断されたままでは、アウトカム型サービスは成立しません。実際、マッキンゼーの分析によれば、サービス成長率の高い企業ほど、顧客単位で意思決定できるクロスファンクショナルチームを常設化しています。
この変化を整理すると、以下のような対比になります。
| 従来型 | サービス化後 |
|---|---|
| 製品別・部門別組織 | 顧客・用途別組織 |
| 売上・台数KPI | 稼働率・成果KPI |
| 営業と技術の分業 | 混成チームによる提案 |
人材面では、専門分化を前提とした職能設計そのものが再定義されています。KDDIや日立製作所の実践に見られるように、2026年時点で重視されているのは、AIやデータを使って価値を構想できる人材です。コードを書けるかより、顧客の業務とデータを結びつけられるかが評価軸になっています。
特に重要なのが、現場知を翻訳できる中間層です。University of Twenteのサービタイゼーション研究でも、暗黙知を形式知へ変換できる人材の有無が、収益化の成否を分けると指摘されています。熟練工やサービスエンジニアがAI設計に関与する体制を作れる企業ほど、Jカーブを早く抜けています。
最後に評価制度です。日本企業では、挑戦が短期評価で不利になる構造が変革を阻んできました。IFS調査で日本企業の43%が変化への抵抗を課題に挙げた背景には、失敗を許容しない制度設計があります。成果が出るまで時間を要するサービス事業には、学習と改善を評価する指標が不可欠であり、ここを変えられるかが組織変革の成否を左右します。
これからの製造業に求められる戦略的視点
2026年の製造業に求められる戦略的視点は、個別施策の最適化ではなく、価値創造の軸そのものをどこに置くかという経営レベルの意思決定にあります。経済産業省のものづくり白書2025でも示されている通り、製造業はもはや単なるモノの供給者ではなく、データと成果を通じて顧客の経営課題に継続的に関与する存在へと役割を変えつつあります。
その中核となる視点が、プロダクトアウトからアウトカム志向への転換です。IFSとアクセンチュアによるState of Service 2025では、サービスを成長の中核と位置づける企業ほど、顧客の稼働率向上やコスト削減といった成果指標を契約条件に組み込む傾向が強いことが示されています。ここで重要なのは、技術の高度さではなく、顧客が実際に得る経済的・運用的成果です。
この戦略転換を具体化する上で、プライシングの再設計は避けて通れません。大学研究を含む近年のサービタイゼーション研究によれば、コスト積み上げ型の価格設定は収益性を損ないやすく、価値ベース・成果連動型の価格戦略がパラドックス回避に有効だとされています。製造業は原価管理に強い一方、顧客の支払意思額を測る視点が弱く、このギャップを埋めることが戦略課題となります。
| 視点 | 従来型 | これからの戦略 |
|---|---|---|
| 価値の定義 | 製品性能・品質 | 顧客の成果・アウトカム |
| 収益モデル | 一括販売 | 継続課金・成果連動 |
| 競争優位 | 技術力 | データと関係性 |
さらに重要なのが、エコシステム視点での戦略構築です。ウラノス・エコシステムに象徴されるように、企業単体で完結する価値創造には限界があります。サプライチェーン横断でデータを共有し、環境負荷や需給変動といった社会的課題に応えること自体が、新たなサービス価値となり得ます。ここでは、競争と協調を同時に設計する高度な戦略眼が求められます。
最後に、これからの製造業戦略は時間軸の捉え方も変えます。製品販売では売った瞬間がゴールでしたが、サービス化では導入後こそがスタートです。AIやデジタルツインを活用しながら顧客の利用データを学習し続け、価値提案を進化させる企業だけが、長期的な信頼と収益を獲得できます。戦略とは計画ではなく、学習を前提とした仕組みそのものであるという認識が、2026年の製造業には不可欠です。
参考文献
- 経済産業省：2025年版 ものづくり白書
- IFS：State of Service 2025: Manufacturing Transformation Report
- MDPI：Experience and Word-of-Mouth—Breaking the Servitization Paradox from the Perspective of Matching Hidden Demands
- NVIDIA：Develop Physical AI Applications | NVIDIA Omniverse
- 日立製作所：Lumada 事例紹介
- コマツ：スマートコンストラクションリモート標準装備に関するニュース