［ビジネスマン向け］OpenAIが米国AI製造業の再興へ——国内サプライチェーン強化のRFP発行

2026-01-16

はじめに

　OpenAIが2026年1月15日、米国内のAIサプライチェーン強化を目的とした提案依頼書(RFP)を発行しました。データセンター関連機器から消費者向け電子機器、ロボティクス部品まで、AI産業を支える幅広い製造分野で国内パートナーを募集する取り組みです。本稿では、この発表の背景と具体的な募集内容について解説します。

参考記事

タイトル: Strengthening the US AI supply chain through domestic manufacturing
発行元: OpenAI
発行日: 2026年1月15日
URL: https://openai.com/index/strengthening-the-us-ai-supply-chain/

要点

OpenAIは、AI産業を支える国内製造能力の強化を目的に、米国内の製造業者向けにRFPを発行した
消費者向け電子機器、データセンター機器、ロボティクス部品の3分野で、重要コンポーネントの国内生産パートナーを募集している
Stargateイニシアチブの一環として、今後10年間で自社ハードウェアの製造と組み立てを米国内に大幅に移管する計画である
初期提案の締め切りは2026年6月、パートナー選定は2027年3月を予定し、順次審査を実施する

詳細解説

OpenAIの国内製造強化戦略

　OpenAIによれば、先進的なAIを支えるインフラ構築は、国内サプライチェーンの強化と「国の再工業化」を実現する歴史的な機会とされています。同社は約1年前に開始したStargateイニシアチブを通じて、10ギガワットのエネルギー容量確保に向けた投資を進めており、すでに目標の半分以上の容量を発表済みです。

　この取り組みは、単なる施設投資にとどまらず、地域経済の成長と雇用創出にも貢献していると説明されています。今回のRFPは、こうした投資をさらに拡大し、AI産業を支える国内製造基盤全体を強化する狙いがあると考えられます。

RFPが対象とする3つの製造分野

　OpenAIは、今回のRFPで以下の3分野における国内製造能力を求めています。

　消費者向け電子機器分野では、最終組立とテスト、エンコーダー、電子基板(PCB)組立、先進半導体、ディスプレイと光学部品、機械加工用ツール、電気機械モジュール、製造装置、包装と物流、材料などが対象です。この分野は、OpenAIが今後展開する可能性のある消費者向けデバイスの製造基盤を整えるものと推測されます。

　ロボティクス分野では、ロボット用アクチュエーターを含む電気機械モジュール、精密ベアリング(ボール、ローラー、ハーモニック)、ハーモニックドライブ/ストレインウェーブギア、ギアボックスとモーター、永久磁石、パワーエレクトロニクスなどが挙げられています。ロボティクス分野での動きは、同社がAI技術を物理世界に展開する将来的な構想を示唆していると言えます。

　データセンター分野では、バックアップ発電機、変圧器、自動転送スイッチ/静的転送スイッチ、無停電電源装置(UPS)、チラー、ドライクーラー、リアドア熱交換器(RDHX)、冷却液分配ユニット(CDU)、コールドプレートなどが対象となっています。

AIインフラの全体像

　OpenAIは、AI関連のインフラというとチップとデータセンターに話題が集中しがちだと指摘しています。しかし実際には、ラック、ケーブル配線、ネットワーク機器、冷却システム、電力システム、パワーエレクトロニクス、電気機械モジュール、テストと組立能力など、はるかに広範な物理コンポーネントのエコシステムが必要です。

　このような包括的な視点は、AI産業の成長を支えるには製造業全体の底上げが不可欠という認識を示しています。半導体のような先端技術だけでなく、それを支える周辺機器や基礎的な部品の製造能力も同様に重要と考えられます。

提案要件と評価基準

　RFPの詳細文書によれば、応募企業は25ページ以内のPDF文書で、現在および計画中の米国内製造施設について提出する必要があります。具体的には、立地条件、タイムライン、製造・技術要件、電力とユーティリティへのアクセス、コストと財務モデル、企業能力の6つのカテゴリーについて説明が求められます。

　評価基準としては、技術能力、コストと規模の競争力、セキュリティとコンプライアンス、リスク軽減、イノベーションと自動化の5つが挙げられています。特に注目すべきは、「イノベーションと自動化」の項目で、製造プロセス自体へのAI活用や、工場全体のインテリジェンス化による歩留まり、品質、コスト、回復力の向上が求められている点です。製造業自体がAI技術を取り入れることで、より効率的な生産体制を構築することが期待されていると思います。