明かりの消えた「ダークファクトリー」が都市へ広がる理由

昨年12月、金正観産業通商資源部長官が北京の亦荘（イーヂュアン）にあるシャオミの電気自動車工場を視察した後、SNSに投稿した内容が話題となった。

「注文から納品までの全過程が データ基盤で運営されていた。人が常駐せず、照明をつける必要さえない、いわゆる『ダークファクトリー』がすでに現実のものとなっていた」という内容だった。

ダークファクトリーとは、人と照明なしでもロボットと人工知能だけで24時間稼働する無人工場のことを指す。暗くても支障がないことからついた名前だ。

第1編で取り上げた新質生産力という政策が、実際にどのような形で具現化されているのか、今回はその現場を一つずつ辿ってみることにした。

結論から言えば、この自動化は工場の塀の中にとどまらず、都市全体に広がっていた。

市場規模から触れると、グローバル市場調査機関のグランドビューリサーチは、ダークファクトリー市場が2024年から2030年まで年平均8.7%ずつ成長し、2030年には約1946億ドル（約275兆ウォン）規模に達すると予測した。

台湾のTSMCも2023年に竣工した後工程専用ファブに32キロメートルの自動物流システムとAIディスパッチングアルゴリズムを適用し、人の介入なしの完全自動化を開始したため、ダークファクトリーは中国だけの実験ではない。

ただ、その規模とスピードにおいて中国が確実に先を行っている様子だ。

同じ概念をめぐり、台湾が半導体の後工程の一箇所に集中したのに対し、中国は電気自動車・スマートフォン・建設機械など業種を問わず同時多発的に押し進めているという違いも際立っている。

亦荘のダークファクトリー、全工程の91%がロボットの手の中に

長官が訪問したシャオミの北京亦荘電気自動車工場は、コア工程100%、全工程の91%を自動化したとされる。500台余りのロボットアームが組み立て作業を100%自動で処理する。かつて人が行っていた判断の領域、つまり生産と品質、設備や物流運営までも、今はAIがデータを見てリアルタイムで決定する。

かつて我々の製造業が注力してきたのは、デジタル転換、すなわちデータを集めて工程を自動化することだった。

しかし今、中国の工場を覗いてみると、すでにその次の段階、つまりAIが自ら判断する人工知能転換へと移行していることが見て取れる。

金長官もSNSでこの違いを正確に指摘した。過去の方式が、人が経験と感覚で判断していたことをデータに移す作業だったとすれば、今の中国工場はその判断自体をAIに任せる段階へと移行したということだ。

ダークファクトリーへの転換がこれほど急激に拡散するのには、単なる技術誇示以上の理由がある。

照明・暖房・人件費を丸ごと排除しながらも、設備の稼働率と生産の一貫性を引き上げることができ、交代勤務や休憩時間も不要なため、年中無休の生産が可能になる。

ただし、この効率の裏側には大規模な雇用代替という構造的課題も伴うという点を指摘しておかなければならない。単純組み立てや反復労働中心の仕事から影響を受ける可能性が高いというのが、業界の共通した指摘だ。

亦荘という地域自体も、偶然選ばれた場所ではない。

北京の南西部に位置するこの場所は、中国が「国家インテリジェントコネクテッドカー政策先行区」に指定した自動運転産業の心臓部でもある。自動運転車を開発する都市に自律的に動く工場が併設されたわけで、亦荘という一つの地域の中に「自律」というキーワードが二重に重なっている姿だ。道路上の自動車と工場内のロボットが、同じ町で並んで「自ら判断する方法」を学んでいる。

1秒に1台のスマートフォン、シャオミ昌平自動化工場のスピード

同じ会社、別の工場の話もある。

シャオミは2024年10月、北京の昌平（チャンピン）に約5000億ウォンを投資し、次世代スマートフォン工場を開設した。年間生産能力は1000万台。インテリジェントロボットがプリント基板の組み立てから部品検査、最終テストまで全過程を24時間処理し、1秒に1台のペースで完成品を作り出す。

電気自動車は亦荘で、スマートフォンは昌平で。一企業が異なる製品を異なる都市で、それぞれ完全自動化工場として量産している。一つの成功事例ではなく、会社レベルの戦略であると読み取れる。

この二つの工場を並べて見ると、自動化の性質が少し異なることもわかる。

亦荘工場が「判断をAIに任せる」方向に重きを置いたとすれば、昌平工場は「スピードと反復」に焦点を当てた。

同じ自動化でも、製品特性によって何を優先すべきかが変わることを示す事例だ。

電気自動車は部品数が多く工程が複雑なため判断力が、スマートフォンは大量生産が肝であるためスピードが重要だったのだろう。

昌平工場が処理する物量を改めて確認すると、年間1000万台という数字は、1日あたり約2万7000台、時間あたりで計算すると1秒に1台という計算になる。人がこのスピードで組み立てラインに張り付くことはできないため、最初から人を配置する方式そのものを捨てて設計された工場と見るべきだ。既存の工場にロボットを数台増やすレベルではなく、工場の設計図そのものを無人運営に合わせて描き直したということだ。

BYDはなぜ西安工場を97%自動化したのか

電気自動車会社としては、BYD（比亜迪）も欠かせない。

BYDの西安工場は、ロボットハンドリングシステムと無人搬送車（AGV）を活用し、溶接、塗装、バッテリーパックの組み立てなど生産工程の97%を自動化した。

第1編で扱ったBYDの海外販売急増、国内販売不振というK字型の成績表の裏には、このような生産現場の変化があった。

考えてみれば自然な流れだ。海外販売が70%以上伸びている会社なら、それだけ物量を速く一定に生産できるシステムが必要だ。人が行う組み立てラインでは、この程度の物量増加をこなすのは容易ではない。97%の自動化は、その物量の圧力に対するBYDなりの答えだったわけだ。溶接や塗装のように高温・粉塵・有害物質への露出が多い工程から優先的にロボットに任せたという点も注目に値する。効率だけでなく、作業環境の問題も自動化を推し進めるもう一つの理由だったはずだ。

興味深いのは、三つの工場がそれぞれ異なる答えを見つけたという点だ。

亦荘はデータ基盤の判断に、昌平はスピードに、西安は工程全般のロボット化に重きを置いた。自動化という同じ目標に向かって、異なる道を歩んでいる姿だ。

ロボットはどこから来るのか、杭州の「6小龍」

それでは、これらの工場を動かすロボットは誰が作るのか。答えの大部分は杭州へとつながる。

DeepSeek（ディープシーク）の創業者リャン・ウェンフォンと、ロボット企業Unitree（ユニツリー）の創業者ワン・シンシンは、どちらも杭州出身だ。この都市を拠点とするDeepSeek、Unitree、DeepRobotics、Game Science、BrainCo（脳・コンピュータインターフェース企業）、ManiCore（3Dプリンティング企業）の6社を、中国では**「杭州6小龍」**と呼ぶ。

深圳がファーウェイ・テンセント・BYDに代表される中国第1世代技術産業の本山なら、杭州は浙江大学や浙江工業大学のような新興工学名門から人材を輩出し、AIとロボット中心の第2世代技術を牽引する拠点だ。

杭州市政府が2015年から推進した人材誘致政策も一役買った。浙江大学コンピュータ学科は毎年2000人以上の修士・博士を輩出するが、その30%以上が杭州に残って起業する。DeepSeekの創立メンバー5人、DeepRoboticsの創業者も全員が浙江大学出身だ。

杭州市が掲げた政策の方向性もユニークだった。地域政府が先頭に立って企業を後ろから支える方式だったが、クラウドコンピューティング資源支援政策が施行された3年間で、企業のクラウド使用量が470%も増えたという。ManiCoreのような企業は、この支援のおかげで3Dグラフィックレンダリングのコストを業界平均の60%レベルまで下げた。北京・上海・広州・深圳のような「1線都市」に分類されない杭州がこれほどの成果を出したことは、地方政府一つの意思が産業エコシステムをどれだけ変えられるかを示す事例に感じられた。

Unitreeのワン・シンシンは浙江工業大学電気機械工学科出身だが、彼が作ったヒューマノイドロボット「H1」が春節のガラショーで群舞を披露する映像を見ていると、これが研究室の試作品ではなく、すでに販売されている製品であるという事実に改めて驚かされる。

6小龍のうちロボット会社が2社（Unitree、DeepRobotics）あるという点も注目に値する。

杭州という一つの都市が、**AIモデル（DeepSeek）と、そのAIを収めるハードウェア（Unitree）**を同時に育て上げたわけだ。脳と体を同じ都市で一緒に育てただけに、この両者がいずれかの時点で互いの技術をやり取りし、シナジーを生み出す可能性も自然と伴う。

ヒューマノイドロボット、世界出荷台数の97%が中国製

これらのロボットが実際に市場でどれほど売れているかを見ると、数字はさらに驚くべきものになる。

市場調査会社スマート・アナリティクス・グローバル（SAG）によると、今年上半期の全世界のヒューマノイドロボット出荷台数は約1万9100台で、昨年の同時期より3倍以上増えた。このうち中国企業が占める割合は97%を超える。

企業別に見ると、上海のAgibotが8400台を出荷して44%で1位を、杭州のUnitreeが5900台で31%を占めて2位を記録した。2社だけで全世界の出荷台数の4分の3に達する。一方、テスラ、Figure AI、Agility Roboticsなど、米国企業の合計シェアは3%にも満たなかった。産業・商業現場に実際に投入されるロボットの割合も、1年前の約50%から現在は70%を超えたという。試演用ロボットから現場用ロボットへと重心が移っているということだ。

中国がこの市場を急速に掌握できた背景には、電気自動車やバッテリー、ドローン産業ですでに構築していたサプライチェーンがある。

モーター、減速機、センサー、バッテリー、電子部品を作るエコシステムがすでに整っていたため、その部品をロボットのボディに詰め込むだけでよかった。米国企業がAIソフトウェア開発に力を入れている間、中国企業は大量生産と現場配置において先に規模を拡大した姿だ。

政府の支援も欠かせない。

中国は2017年にロボット製造業を国家標準で独立産業として初めて分類し、2023年には産業用と特殊作業用などに分類をさらに細分化した。

今年からはスマートフィジカルロボットと清掃ロボットに別途の関税コードを新設して輸出通関手続きまで簡素化し、6月には国営輸出信用保険公社がAgibotのための保険証券を発行し、輸出までバックアップし始めた。

現在、中国には400以上のヒューマノイドロボットモデルが開発されており、これは全世界の半分を超える数値だ。一企業、一都市ではなく、国家全体がこの競争に飛び込んだと見るべき規模だ。

工場を超えて都市へ、杭州シティ・ブレイン

ここで自然と浮かぶ疑問があった。これほどロボットとAIが密接に絡み合っているなら、自動化が工場の塀の中で止まる理由があるだろうか。答えは杭州で再び見つけることができた。

アリババが2016年から杭州市と共に構築した「シティ・ブレイン（City Brain）」は、都市全域のCCTVと信号機のデータをリアルタイムで収集し、交通を制御する人工知能システムだ。蕭山区で初めて導入された際、走行速度が15%速くなり、その後杭州全域に拡大される中で、かつて中国でトップ5に入っていた交通渋滞都市が、今では57位まで順位を下げた。自動車1台が道路で過ごす平均時間も3分減ったという。

交通管制から始まったシティ・ブレインの役割はますます広がっている。

犯罪活動に対する自動警告が1日500件以上発生し、その精度は92%に達して実際の犯罪検挙にも活用される。最近では生成AIとデジタルツイン（現実空間をコンピュータ内にそのまま複製してシミュレーションする技術）まで加わった「シティ・ブレイン3.0」へと進化し、交通を超えて行政や都市安全まで管理範囲を広げている。

KOTRA杭州貿易館はこれを指して、中国のスマートシティが単なるデジタル行政システムを超え、都市運営全般を扱う包括的プラットフォームへと発展していると評価した。

工場の中ではロボットが判断し、都市の中ではAIが信号機とCCTVを判断する。判断の主体が人から機械へ移る流れが工場と都市で同時に、それも同じ都市・杭州で起きているという事実が興味深かった。

工場一つを自動化することと、都市一つを運営することは規模からして全く異なる問題だが、その間に横たわる技術的原理、つまりデータをリアルタイムで集めて機械が即座に判断させる方式については、大きく変わらないということが、この二つの事例を並べてみるとより明確になった。

結局、ダークファクトリーとシティ・ブレインは、異なる名前を持つ同じアイデアの二つの適用事例に過ぎない。

このすべての自動化は、なぜ今起きているのか

この流れが特定の数社の成功談で終わるわけではないという根拠は、統計にもある。

世界経済フォーラム（WEF）とマッキンゼーが共同発行した「グローバル・ライトハウス・ネットワーク2026」レポートによると、第4次産業革命技術を活用して優れた成果を上げた、いわゆるライトハウス工場（生産性と品質において業界をリードする模範工場を指す国際指標）は全世界に223カ所あり、そのうち中国が99カ所を保有し、44.4%で1位を占めた。韓国が保有するライトハウス工場は5カ所に過ぎない。

このライトハウス工場が毎年400〜500カ所ずつ新設されたり、無人化へ転換されたりしているという点も注目すべき部分だ。

一つ二つ生まれる試験的な事例ではなく、すでに産業全般で標準として定着しつつあるスピードだという意味だ。

国際ロボット連盟（IFR）によると、全世界の産業用ロボット新規設置台数の54%も中国に集中しており、現在中国の製造現場には産業用ロボット約200万台が稼働中だ。世界2位の日本の約4.5倍に達する規模だ。2022年の一年間だけで中国が設置した産業用ロボットは29万台を超え、これは全世界の総量の52%に相当する。

これらの数字を第1編で扱った新質生産力政策と重ねてみると、絵がぴったりと合う。

政府が財政と銀行融資、資本市場まで総動員して半導体・AI・ロボットのような産業に力を入れた結果が、今、亦荘と昌平と西安の工場の床に、そして杭州の信号システムにそのまま現れているのだ。

政策文書で見た抽象的な数字が、実際には工場一つ一つ、ロボット一台一台として具体化されていた。

第1編が「お金がどこへ流れるのか」を示したとすれば、第2編はそのお金が実際に何を作り出しているのかを示すものだ。

次編では、この工場とロボットを動かすソフトウェア側、つまりKimiやQwenのような中国産AIモデルと「1人1エージェント」時代というスローガンが実際に何を意味するのかを掘り下げる予定だ。

これまで見てきたハードウェアの自動化がソフトウェアと出会うと、どのような絵が完成するのかが次の問いだ。

この流れは韓国でもすでに論争の種になっている。

現代自動車グループは2028年までのダークファクトリー商用化を目指し、グループ最高戦略会議で無人工場プロジェクト「DF247」を議論したが、これに対して労働組合は「代替・雇用なき成長のためのロボット投入は、大韓民国のすべての労働者を直撃するだろう」と反発した。

組合側は、ロボット投入が可能な海外工場へ物量が先に移り、国内工場が空になってから初めて自動化が極大化した新工場が入ってくる可能性があるという点を問題視している。

中国の工場を一つずつ見てきた今となっては、これは一企業の労使問題というより、産業全体が直面したスピードの問題に近いように見える。次編を準備しながらこの問いをずっと持ち続けようと思う。

結局、スピードを緩めるのか、追いかけるのか、そのどちらかを選択しなければならない時期が、思ったよりも近くに来ているということだ。