箱根駅伝の電動化は序章：AIが製造業の脱炭素を進める方法

2026年の箱根駅伝で、トヨタが提供する運営車両が**「全て電動車」になる。台数は合計40台**。先導する共同カメラ車や大会本部車にはオリジナルの燃料電池車（FCV）を投入し、医務車・緊急対応車はEV、大学運営管理車はHEVに**低炭素ガソリン（E10）**を組み合わせる。こうした“本番環境での一括切り替え”は、製造業にとっても強いメッセージだ。

私がこのニュースを「単なるイベント協賛」だと思わないのは、ここに製造業の現実が詰まっているから。脱炭素は理想論では回らない。車両の種類が増え、エネルギー源が分岐し、運用条件も厳しい。つまり、現場は複雑化する。その複雑さを、品質・コスト・納期を落とさずに扱い切るための道具がAI（人工知能）と自動化だ。

この回では「AIが日本の製造業をどのように変革しているか」シリーズの流れで、箱根駅伝の電動化を手がかりに、AIが脱炭素・電動化を“実装できる形”に変えるポイントを掘り下げる。

箱根駅伝の「全車両電動化」が示す、現場の難しさ

結論から言うと、今回の取り組みが示すのは「電動化は車を作る話ではなく、運用を含めたシステム設計の話」という現実だ。

トヨタが提供する40台は、EV/FCV/HEVという“電動車”の中でも構成が多様だ。大会本部車の「センチュリー」や共同カメラ車の小型トラック、バスの「コースター」、荷物車の「グランエース」は大会向けオリジナルFCV。復路のみの本部車や会長車、広報・報道車は市販FCV「クラウンセダンFCEV」。医務・緊急対応はEV「e-Palette」、技術総務車はEV「RZ」。そして運営管理車22台はHEV「ノア／ヴォクシー」にE10を給油する。

ここで重要なのは、動力が違えば当たり前に運用が変わること。

• FCV：水素充填の計画、供給体制、安全管理
• EV：充電計画、ピーク電力の調整、待機時の電力マネジメント
• HEV＋E10：燃料調達、品質管理、混合比のトレーサビリティ

箱根駅伝は「止められないイベント」だ。正月の交通量、長距離移動、時間制約、緊急対応。ここで電動化を成立させるには、**設計（車両）×運用（燃料・充電）×現場（オペレーション）**を一体で最適化する必要がある。

そして、この“最適化”を日常業務として回していくのが、製造業が今まさに直面している課題でもある。

電動化の裏側で効いてくるのは「AIによる最適化」と「データ基盤」

答えはシンプルで、電動化が進むほど、製造業はAIで意思決定を速くする必要が出てくる。理由は、変数が増えるからだ。

1) 生産は「車種が増える」だけで難度が跳ね上がる

EV/FCV/HEVが並立すると、工場は“作り分け”が増える。部品点数、検査項目、サプライヤー、規格、安全要件が変わり、ライン計画は複雑になる。

ここでAIが効く代表例が、生産計画の最適化（APS）と需要予測だ。

• 受注・在庫・部材納期・設備稼働・人員スキルを統合して、日次〜週次で組み替える
• EV向け部材（電池関連）、FCV向け部材（スタック周辺）、共通部材の優先度を動的に調整する

「経験者が頑張れば回る」は、変数が増えた瞬間に破綻する。AIは現場の勘を否定するのではなく、勘が活きる範囲を広げるための補助輪になる。

2) 品質保証は“検査強化”ではなく“予兆管理”へ

電動化は安全要求が高い。だからと言って、検査を増やすだけではコストも納期も持たない。

製造現場が取りにいくべきは、**不良の早期検知（予兆）**だ。画像検査AI、異音・振動の異常検知、工程データの相関分析が中心になる。

例えば、

• ねじ締結トルクの微妙な傾向変化
• クリアランス測定値のドリフト
• バスバー周りの外観の微細な乱れ

こうした“手遅れになる前の兆し”をAIが拾えるようになると、手戻りが減り、結果として脱炭素にもつながる（再加工・廃棄・物流のムダが消える）。

3) エネルギー管理は、AIなしでは「部分最適」に落ちる

脱炭素でありがちな失敗は、設備更新や再エネ導入をしても、運用が追いつかずピーク電力や待機損で効果が薄まることだ。

そこで必要なのが、工場のエネルギーを“見える化”したうえでのAI最適化。

• 設備ごとの消費電力を時系列で統合
• 生産計画と連動させて、ピーク時間帯を避ける
• 需要家側でのデマンドレスポンス（DR）に対応

箱根駅伝で言えば、車両を電動化しただけでは不十分で、充填・充電・待機・移動の全体設計が必要なのと同じ構図だ。

脱炭素は「設備投資」より先に「運用設計」で差がつく。運用設計を回すエンジンがAIだ。

「FCV・EV・HEV併用」は、製造業の“現実解”になり得る

結論として、日本の製造業が直面しているのは「単一解」ではなく「併用前提」の最適化だ。今回の40台も、EVだけに振り切っていない。FCVとHEV＋低炭素燃料を組み合わせている。

これは工場にも、そのまま当てはまる。

• すぐに全電化できない熱源（炉・乾燥工程）
• 電力契約・受電容量の制約
• 工場立地による再エネ調達の差

現実的には、当面は以下のような“混成”になるケースが多い。

1. 電化できる工程：電化＋ピークカット最適化
2. 難しい工程：燃料転換（バイオ燃料等）＋効率改善
3. 全体：AIでエネルギーと生産を統合最適化

箱根駅伝のE10採用（ソルガム由来エタノール10％混合）も、まさに「今できることを積み上げて排出を下げる」実務の象徴だ。

製造業が明日から始める「AI×脱炭素」実装ステップ

答えは、いきなり大規模AIに行かないこと。まずはデータを“使える形”にし、効果が出やすい場所から攻める。

ステップ1：KPIを3つに絞る（数字が曖昧だとAIが死ぬ）

おすすめはこの3点セット。

• 不良率（FPY / 直行率）：手戻り削減はCO2削減に直結
• エネルギー原単位（kWh/個）：工程別に分解できる形で
• 計画順守率：最適化の“効き”が見える

ステップ2：データの「粒度」を決める

現場で詰まるのは、データがないことより、粒度がバラバラなこと。

• 設備：秒〜分単位
• 品質：ロット単位
• 生産：日次

最初は、分単位で設備・エネルギー、ロット単位で品質くらいに揃えると進めやすい。

ステップ3：ユースケースは“予兆”か“最適化”に寄せる

PoC（試行）で終わらせないために、テーマ選びが重要だ。

• 画像検査AI：外観不良の一次判定を自動化し、人は判断が難しいケースに集中
• 異常検知：振動・温度・電流の逸脱を検知して、停止前に保全
• 生産×電力最適化：設備稼働の山を平準化し、契約電力とコストを抑える

「チャットボットを入れました」だけでは製造は変わらない。現場の利益が出るのは、工程に食い込むAIだ。

ステップ4：現場に“拒否権”を残す（これが定着のコツ）

AIが提案し、最終判断は現場が持つ。この設計にすると定着が速い。

• なぜその判断なのか（根拠）を画面に出す
• 誤検知・見逃しを記録して、モデルを改善する

運用で学習が回り出すと、AIは“導入したシステム”から“育つ仕組み”に変わる。

よくある疑問：電動化とAIは、結局どちらが先？

答えは「同時に進める」だ。電動化は設備や製品の変更、AIは運用の変更。片方だけだと効果が頭打ちになる。

• 電動化だけ：運用が追いつかず、コスト増・現場疲弊
• AIだけ：最適化しても、そもそもの排出源が変わらない

箱根駅伝のように、車両（モビリティ）だけでなく燃料（E10）や運用（車両配置）をセットで設計する。その発想を工場にも持ち込むのが近道だ。

2026年以降、日本の製造業で「勝ち筋」になるもの

箱根駅伝の全車両電動化は、象徴的な出来事に見える。でも私は、もっと実務的な合図だと捉えている。**“複雑な混成システムを、止めずに回す時代”**が来た、という合図。

その時に差がつくのは、設備の新しさよりも、

• データを集めて使える形にする力
• AIで現場の意思決定を速くする力
• サプライチェーンとエネルギーを同時に最適化する力

ここだ。

もし貴社が「電動化・脱炭素に取り組みたいが、現場の負荷が心配」「AIに興味はあるが、どこから始めればいいか分からない」と感じているなら、まずは工程データとエネルギーデータの統合から始めてほしい。そこが整うと、打ち手の選択肢が一気に増える。

2026年の箱根路で走る電動車は、モビリティの話で終わらない。日本の製造業が、AIと一緒にどこまで“実装”を進められるか。その予告編になっている。次はあなたの工場が、本番環境で成果を出す番だ。