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【日本J36】 中国で AIを使って最も成功したBtoB企業「創新奇智」2026.07.26

 

【結論】
創新奇智（AInnovation）の成功の本質は、AIを
研究室の理論から、「油まみれの製造現場」へ引
きずり下ろし、 汗と鉄粉の匂いの中で 徹底的に
実装し続けたことにあります。

 

2018年創業、2022年に香港市場へ 「AI+製造」領
域で初めて上場したこの企業は、 華麗な基盤モデ
ル開発競争ではなく、 鉄鋼・半導体・自動車部品
といった以下に賭けました。

　・泥臭い現場での画像検査
　・予知保全の実装

 

この実直な戦い方こそ、日本の「モノづ
くり魂」にこそ深く突き刺さる示唆です。

 

 

 

 1. 創新奇智とはどんな会社か

① 創新奇智科技集団股份有限公司（AInnovation） は、
2018年2月 李開復率いる創新工場から生まれた AI企業。

 

2020年12月に本社を青島へ移し、2022年1月27日、
商湯科技（SenseTime）に続く「AI＋製造」領域
では、香港取引所で初の上場企業となりました。

 

 

②同社は自社開発の機械視覚プラットフォーム
「ManuVision」、 エッジ映像プラットフォーム
「MatrixVision」、 分散学習基盤「Orion」を核
に、鉄鋼冶金・ パネル半導体・ 3Cハイテク・ 
自動車設備・エネルギー電力・建設・食品飲料
の幅広い重厚長大産業へ AIを実装してきました。

 

 

③一見すると華やかさに欠けるこの企業が、
なぜ、中国全土の工場で「AI実装企業」と
して存在感を放っているのか。

 

　理由は３つに集約できます。

・製造現場への異常な没入
・再現可能なAIプロダクトのパッケージ化
・重厚長大産業の壁を突破するスピード
　　　↓
　この３つが噛み合ったとき、初めて「実験室で動
　く AI」は「現場で本当に稼ぐAI」へと変わります。

 

 

 

 2. 現場を AIより現場に詳しくさせる執念

①創新奇智は基盤モデルの開発競争には参戦していません。

むしろ、鉄鋼、自動車部品、半導体といった現
場で、熟練工の目の代わりをする「画像検査AI」
や「予知保全アルゴリズム」を、 何千回とチュ
ーニングし続けてきました。
　　↓
この「泥臭さこそ」が競合が容易に真
似できない、参入障壁になっています。

 

 

②テクノロジーの目新しさではなく、
以下が、彼らの本当の技術資産です。

「現場に何千回も、足を運ぶ地道さ」

 

実証の現場では、ベルトコンベアを実際に動
かしながら、金属表面の微細な傷を AIに見つ
けさせる訓練が延々と続けられます。
　　　↓
照明の角度や油膜の映り込みまで 計算し尽くす
この「現場主義」が、 工場の照明が一本切れた
程度では動じない頑健な AIを育て上げました。

 

この感覚は日本の現場が長年誇ってきた
「カイゼン」と近い匂いを持っています。

 

 

 

 3. 現場の知恵を業界ごとにパッケージ化する

①創新奇智のもう一つの強みは、ある工場で
磨き上げた AIソリューションを、他の工場へ
「横展開する仕組み」にあります。

 

同社の MMOCプラットフォームは、AIの学習パ
イプラインをモジュール化しており、 新しい工
場ごとの「少量データ」を追加学習させるだけ
で、その現場特有のクセに素早く適応できる設
計になっています。
　　　↓
これは日本のシステムインテグレーターが長
年やりたくてもできなかった「匠の暗黙知の
ソフトウェア化」そのものです。

 

 

②2023年以降は生成AIを組み込んだ工業大モデル
「AInnoGC」も投入し、感知から分析・意思決定
・生成までを 一気通貫で提供する体制へ進化して
います。

 

 

 

 4. 失敗を前提とした爆速の実装プロセス

①中国の多くの製造業経営者は、新しいテクノロジ
ーに対して「まず入れてみて、ダメなら直せばいい」
というドライな判断をします。

 

 

②創新奇智は この「意思決定の速さ」に完全
に同期し、契約から最初の AIモデル稼働まで
を短期間でこなす体制を敷いています。

 

これは失敗できないから時間をかけるという
守りの論理ではなく、以下の攻めの論理です。

「速く試すからこそ、最速で本当の正解にたどり着く」

 

 

③この背景には、中国という巨大な実
験場ならではの構造的要因もあります。

 

人の入れ替わりが激しく、品質のばらつきに
長年、苦しめられてきた中国の製造現場では、
以下への支払い意欲が極めて高い。

　・AIによる自動検査
　・AIによる品質安定化

 

 

④創新奇智はこの需要を吸収し、業界横断で
「不良品データ」を蓄積することで、アルゴ
リズムの精度を引き上げてきました。

データこそが「AIの燃料」であるとすれば、彼
らは油田の真上に本社を構えたようなものです。

 

 

 

 5.「一模一体両翼」戦略と生成AIエージェントへの進化

①2025年、創新奇智は、AInnoGC工業大モデルを
土台とし、 AIエージェントをエンジンとして、 産
業用ロボットと、 工業ソフトウェアの両輪を駆動
させる「一模一体両翼」という戦略を掲げました。

 

同年3月には、 ローコード・ビジュアル操作で大モ
デルベースの「業務自動化」を構築できる、AIエー
ジェント開発プラットフォームを発表しました。
　　　↓
以下のような複数領域への実装を進めています。

　・設備保守
　・生産データのインテリジェント分析
　・実技教育

 

 

②興味深いのは、AInnoGC工業大モデルがDeepSeek-R1
の蒸留技術を取り込み、 AInno-75Bモデルの 推論能力を
引き上げながら、工業知識への深い理解と 低コストなオ
ンプレミス展開という強みを両立させている点です。

 

生成AIによる工業設計ソフト「ChatCAD」は 試験段階
から実運用段階へと踏み出し、 自律的にタスク計画を
立てる産業用具身知能ロボット技術 「ChatRobot」の
開発も進んでいます。
　↓
これは、 単発の画像検査AIベンダーから、 工場全体
の意思決定と実行を担う「AI+製造」の統合プラット
フォーマーへと、 事業モデルそのものを 進化させて
いることを意味します。

 

 

③日系企業は AI導入を「個別のツール選定」から始めがち。

創新奇智は最初から「現場データが循環する基盤」
を作り、その上にエージェントという知性を段階
的に乗せていく順序を徹底しています。

 

 

 

 6.【FAQ】
Q. 創新奇智の成功は単に中国市場の巨大な需
要と 豊富なデータのおかげではないのですか？

 

A. それだけでは説明がつきません。

中国国内には、他にもAI企業は多数存在しますが、
創新奇智は、現場への異常な没入と、ソリューシ
ョンをモジュール化して「業界横断」で展開する
仕組みを組み合わせたことで、香港取引所におけ
る「AI＋製造」領域初の、上場企業という地位を
確立しました。

 

2025年上半期には、売上高が前年同期比 22.3%増の
6億9,900万元に達し、赤字幅も大きく縮小するなど、
実装力を収益に転換する実績を積み上げています。

 

同時期に香港市場では、 AI第一株の商湯科技をはじめ
多数の AI企業が上場していますが、その中で、創新奇
智だけが一貫して「製造業の現場」という一点に事業
を絞り込み続けてきたことも他社との差別化要因です。

 

　巨大な市場は追い風に過ぎず、本質は以下にあります。

「現場に潜り泥をかぶり、失敗を恐れず、AIを使い倒す実行力」

 

 

 

 7. まとめ（日系企業への処方箋）

①創新奇智の成功は、日本の製造業が AI活用で
出遅れている原因を、 鏡のように映し出します。

日系企業は「匠の技」という言葉に甘え、それを
デジタル化する努力を、怠ってきたのではないか。

 

 

②彼らが実践したことに特別な魔法はなく、
現場に深く潜り、失敗を恐れず「AIを道具」
として使い倒す、ただそれだけです。

 

日系企業に逆転の芽はあります。
　　　↓
理由は既に世界最高水準の「現場」を既に持っているから。

 

 

③あとは、以下の順序を注射するだけでいい。

・その現場に創新奇智が示したような実装スピード
・データを資産化する発想
・基盤の上にエージェントを乗せること

 

 

④ホームページや、ECサイトの制作といったデ
ジタル領域においても、 この「現場に深く潜り、
小さく試し、素早く直す」という姿勢は、業種
を問わず、通用する共通言語だといえます。

 

 

⑤ある夜の上海の卸売市場で見かけた、
一台の古い日本の旋盤を思い出します。

 

それは油にまみれながらも、信じら
れない精度で金属を削っていました。
　　↓
もしこの旋盤に AIの目がついたら、あるいは音
で、異常を感じ取る職人の耳を AIが学習したら。

 

 

あなたの工場の片隅にある熟練の知恵を、AIとい
う名の新しい徒弟に「継承させる第一歩」を始め
るとき、日系企業の真の反撃は始まると考えます。

 

 

 

■創新奇智の公式ホームページの特徴は、テスラ
やシーメンスのような製品訴求型ではなく「受賞
歴・提携発表・認証取得」というニュースリリー
スを主軸とした権威性訴求型の構成です。

 

   上部メニューには、工業大モデルAInnoGC、AI
   エージェント開発基盤、工業ソフトウェア、工
   業ロボット、技術基盤MMOCが並びます。

   トップページ本体は「智能製造優秀企業賞受賞」
「大学との提携」「業界初の認証取得」 といった
   実績告知で占められています。

 

   重視されているのは、即決を促す演出ではな
   く、政府機関や、大手製造業の調達担当者へ
   以下を証明することです。

「技術的信頼性と実績の蓄積」

 

 

■参考までに、これまでの３社の比較です。

・テスラ：削ぎ落とし×即決（コンバージョン最優先）
・シーメンス：事例の厚み×信頼構築（BtoB向けストーリー）
・創新奇智：受賞・認証×権威性（中国BtoB特有の実績訴求）

 

 

 

■著者プロフィール（おおつき）：
アジアにおける、BtoBマーケティングのプロフェ
ッショナルを自認する中国上海に住む日本人です。
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