2026年10月28日、『MITテクノロジー・レビュー』は特集記事を掲載し、産業分野において「生きたデジタルツイン」と具身型知能エージェントAI（agentic AI）の導入が加速していることを明らかにした。これらの技術は、人間による監視を前提にしながら、生産システムのリアルタイムな状態把握、自律的な調整、そして閉ループでの実行を可能にしている。この技術は、サウジアラムコのヤンブー製油所、ネスレのネスカフェ工場、タイのSCGケミカル社、米国ロッキーマウンテン国立研究所の電力網制御室など、複数の実際の現場で既に導入されている。
従来の静的なデジタルツインとは異なり、「生きた」バージョンはデジタルスレッドを通じてエンジニアリング設計、リアルタイムの運転データ、IoTセンサーデータストリームを統合し、高精度な動的モデリングと物理世界への介入を支援する。例えば、ヤンブー製油所ではアルゴリズムが生産量を自動的に調整して閉ループで実行し、オペレーターは必要に応じて介入する。ラスタヌラ製油所ではアルゴリズムが提案を行い、最終的な意思決定権は依然として人間側に留められている。ネスレのネスカフェ工場ではAIが乾燥工程を最適化し、エネルギー消費を16％削減するとともに、製品品質と生産性も向上させた。また、SCGケミカルはエンジニアリング・運用・保守を横断するAIデジタルツインを導入し、わずか6カ月で設備信頼性を99％にまで引き上げ、投資収益率を9倍に達成した。
技術の急速な進展にもかかわらず、人間の役割は弱まるどころか、むしろより高度な機能へと移行している。すなわち、システムの健全性基準の設定、AIの行動範囲の明確化、モデルの偏差の検出と挙動の補正といった業務である。AVEVAのチーフプロダクトオフィサー、ロブ・マグリヴィ氏は、現在のAIは依然として「監督レベル」（supervisory）にあり、SCADAシステムにおける「S」のような位置づけであり、完全な自律性は極めて限定された狭い領域の作業にのみ適用されると指摘している。2026年の製造リーダーシップ委員会の調査によれば、66％の製造企業がすでに具身型AIを導入済みまたは導入計画中であり、40％が2030年までに一部の工場で自律運用を実現すると見込んでいる。一方で、デロイトの2025年の調査でも、経営幹部の65％が事業中断などの運用リスクを最重要課題として挙げていることが明らかになっている。
ガバナンスと協働メカニズムも同時に進化している。EUのAI法では、重要インフラにおけるAIセキュリティコンポーネントを高リスクと位置付け、人間による監督を義務付けている。AVEVAは責任あるAIガバナンス委員会を設置し、AI原則を公表している。しかし、AVEVAとIMDによる共同研究では、AIによって意思決定や責任の構造が顕著に変化したと報告した企業はわずか23％にとどまり、43％は変化がほとんどないと回答している。さらに、技術の統合も単一工場の枠を超え、「統合バリューチェーン」へと拡大しつつある。ロボット＋AI（例：点検ドローン）や施設間を跨ぐデジタルツインを活用することで、サプライチェーンの混乱、需要変動、地政学的要因の変化に対しても迅速に対応できるようになり、今日の複雑な環境下における企業のレジリエンスにとって「絶対不可欠な条件」とみなされている。