射出工程の作業時間を28%短縮…現場経験が外部供給契約へ
第3四半期のロボット関連売上高は約27億ウォン…四半期売上高の約8%
アイエル（307180）が自動車部品工場で確保したロボット運用経験を、データ販売およびサブスクリプション事業へとつなげる。自社の生産ラインでロボットの作業能力を検証し、そこで蓄積した情報を顧客企業の製造環境に合わせて供給する方式だ。ロボットを販売した後も、学習データと運用ソリューションを通じて収益を継続させる構想である。
アイエルはマーケットタイムズとの書面インタビューで、9月に締結した2億2000万ウォン規模のロボット・データ供給契約の半分以上が、現場実証と人工知能（AI）学習データの対価として計上されたと明らかにした。同社は、実際の量産工場で蓄積した運用記録と突発状況への対応経験を、データ事業の競争力として提示した。
既存事業については、自動車電装とインテリジェント交通システム（ITS）の収益性改善、系列会社の運営効率化が利益増加を牽引したと説明した。本稿では、業績改善の背景と系列会社統合の効果、ロボット売上の構成、データ事業の収益化計画について詳述する。以下は一問一答である。
Q. 営業利益の増加と第3四半期の売上総利益率低下の背景は。
A. 2026年第3四半期累計の連結売上高は835億ウォンで前年同期と同水準だが、営業利益は51億ウォンと前年同期の8億ウォンから大幅に増加しました。同期間ベースでは創業以来最大の営業利益です。
改善を牽引したのは、自動車電装とITS事業の収益性改善です。売上規模を拡大するよりも、事業効率化と収益性中心の経営に集中したことが奏功しました。
2025年12月のアイトロニクス吸収合併によりITS事業の実績が2026年の通期に直接反映され、アイエルセリオンの天安移転などグループ次元の効率化が今年から効果を発揮しています。
第3四半期単独では売上高334億ウォン（前年同期比14.4%増）、営業利益21億ウォンで、四半期ベースで過去最高売上を記録しました。
売上総利益率の低下は、自動車電装などの材料原価上昇と、シリコンレンズ量産初期の投入に伴う一過性の原価費用が原因です。ただし、売上総利益率が低下したにもかかわらず営業利益が増加したことから、販管費の効率化効果が継続していると推定しています。
今後は自動車電装ラインの合理化およびロボットハードウェアの供給に加え、データ・管制・運用ソフトウェアを組み合わせたソリューション売上の比率を高め、新規事業の収益性を引き上げる計画です。
Q. アイトロニクス合併で何が変わったのか。
A. アイエルは2025年9月にアイトロニクスの残余持分を約38億ウォンで取得して完全子会社化した後、同年12月1日に吸収合併を完了しました。
アイトロニクスは全国の高速道路料金所437カ所のうち162カ所にハイパス車線制御システムを構築したITS専門企業で、シェアは約37%です。合併によりITSの実績が本社の財務諸表に直接反映され、上場企業間の重複構造による親会社価値の希薄化懸念を解消し、支配構造を単純化しました。
技術面では、アイトロニクスのC-ITS・V2X技術とアイエルのシリコンレンズ光学技術を結合し、スマートシティ・自動運転インフラの能力を内製化しました。
Q. アイエルモビリティを完全子会社化した理由は。
A. 2026年9月21日にアイエルモビリティの残余持分61万株を現金100億ウォンで取得し、持分100%を確保しました。目的はヒューマノイド産業の実証基盤強化とフィジカルAI運用データの競争力強化です。
アイエルモビリティは国内で初めてヒューマノイドを自動車部品の量産射出工程に投入して実証する拠点であり、完全子会社化を通じて研究開発（R&D）・生産・品質・運用機能を統合し、意思決定のスピードを高めました。
成果も出ています。アイエルモビリティの射出ラインで約2カ月間実施したアイエルボットの実証において、平均作業時間が30.0秒から21.6秒へと28%短縮されました。作業偏差は88.5%、射出機排出後の工程待機時間は92%減少し、1日の処理量も約1200個から1600個以上に増加しました。
この実証経験とデータが、9月の自動車部品メーカーを対象としたロボット・データ供給契約につながりました。今後はアイエルモビリティが保有する京畿道華城の敷地約7341坪に、延べ面積約3555坪規模のヒューマノイド・スマートファクトリーを建設する計画です。
Q. ロボット売上はどの製品と顧客から発生したのか。
A. 第3四半期の業績には、ヒューマノイド「アイエルボット」を含むロボット関連売上高約27億ウォンが反映されました。これは第3四半期の売上高334億ウォンの約8%水準であり、ヒューマノイド事業が技術開発・実証段階を超えて実際の売上につながり始めたことを意味します。
販売先は製造、物流、流通、エンターテインメントなどに拡大しています。現在はアイエルボットC2（セミヒューマノイド）、Y1（商業・サービス用）、L1（産業用四足歩行）などのラインナップを供給しています。
9月の自動車部品メーカーとの契約は、アイエルモビリティの射出工程で蓄積した実際の製造データを学習させ、顧客の生産ラインに合わせてロボットを供給する構造であり、実証が外部受注につながった代表的な事例です。
Q. フィデイタム（PHYDATUM）の競争力と収益化計画は。
A. フィデイタムは10月26日に公開したフィジカルAI運用データプラットフォームです。ロボットが製造・物流現場で生成する作業、移動、状態、障害発生と復旧データをリアルタイムで収集して標準化し、これをAI学習と性能改善を経て再び現場のロボットに適用します。ロボットが長く稼働するほどデータが蓄積され、そのデータが再びロボットの作業知能を高める構造です。
プラットフォームはデータ収集（Connect）、標準化・蓄積（Data）、AI学習（Intelligence）、運用・分析（Ops）の4段階で構成され、段階的に高度化する予定です。
産業用ヒューマノイドを保有していても、実際の現場学習データが不足している企業が、必要なデータの供給を受けて自社のロボットを学習させることができます。
競争力の面では、ほとんどの研究所やスタートアップは仮想シミュレーションや専用テストベッドでデータを収集しなければならず、コストと時間がかかります。アイエルは子会社アイエルモビリティの華城射出工場など、実際の量産現場でデータを蓄積しています。
ロボットのハードウェアは誰でも購入できますが、現場の運用データと突発状況への対応経験は短期間で複製することが難しいというのが当社の判断です。
収益化に関しては、9月に自動車部品メーカーと結んだ2億2000万ウォンの契約において、金額の半分以上がロボット本体ではなく、現場実証とフィジカルAI学習データの対価として計上されました。
今後はロボットとデータをセットで販売する方式に加え、データの単独販売とサブスクリプション型データ供給を導入します。初期購入費用が負担となる企業は一定期間に分けて費用を支払いデータを受け取る方式であり、価格は学習データの精度に応じて異なります。
