業界展望2026年 産業機械製造業

日本語版発行に寄せて

本レポートは、Deloitte USが発行した「業界展望2026年 産業機械製造業」の日本語版である。貿易政策の不確実性と関税に起因するコスト増・投資抑制を招く厳しい事業環境の下で、競争優位性の維持・強化に資する機会と戦略を分析している。米国の視点を前提としつつも、サプライチェーンの混乱、人手不足・人材育成、電力コスト・供給制約などは日米共通の課題であり、これらへの打ち手は日本の製造業にとっても重要な示唆に富む。

本レポートが特に注目するのは、自律的に推論・計画・実行する「エージェントAI」の活用である。これは単なる業務効率化ツールに留まらない。例えば、サプライチェーン管理では、多層サプライヤーの可視化と地政学リスクや気象事象の常時監視、代替サプライヤーの特定から契約交渉の開始までを自律的に支援する。また、アフターサービスでは、機器の故障予兆を起点に自動発注・サービス担当者の訪問計画、配送管理までを連鎖させ、使用状況に応じたSLA（サービスレベル合意）を動的に運用することで、事業のあり方そのものを変革する。

次の波として、フィジカルAIの導入も進む。フィジカルAIは現実空間で自律行動するロボット群で、エージェントAIが「頭脳」、ロボットが「手足」として連携する。アフターサービス領域では、広域サイトの巡回点検（温度・振動・漏えい・計器読取）、高所・狭所・有害環境での検査、夜間自動巡視、工場内の部品搬送・キッティング、据付・改修の支援が即効性の高い用途である。人の安全確保と省人化、データ網羅化により予兆保全の精度が向上し、訪問回数や停止時間の削減につながる。視覚と言語を統合した基盤モデルや力制御の進化により、変動するレイアウトや予測不能な動的要素、足場や路面の凹凸・段差など、整備が行き届いていない非構造環境への対応力も高まっている。

同時に、「人材」の重要性は増している。熟練労働者の獲得競争とスキル要件の高度化は日米共通の深刻な課題であり、本レポートは「育成（Build）・採用（Buy）・外部調達（Borrow）」から成る適応型人材計画フレームワークを提唱している。AIは人間を代替するのではなく、その能力を拡張するためのパートナーであり、創造性や批判的思考といった人間特有の能力の重要性は一層高まる。本レポートは、グローバルな不確実性が常態化する時代において、製造業が俊敏性とレジリエンスをいかにして獲得するかという問いに対し、技術と戦略の両面から具体的な道筋を示している。本レポートが、日本の製造業関係者が将来の事業戦略を構想する上での一助となれば幸いである。

熊本 祥明
ディレクター
合同会社デロイト トーマツ

2025年、米国の製造業は厳しい経済環境に直面した。米サプライマネジメント協会（Institute for Supply Management、以下「ISM」）の製造業購買担当者景気指数（PMI）は、年間を通じて大半の期間で50を下回り、同セクターの縮小を示唆した¹。コストは上昇し、雇用は減少し²、新規施設や施設拡張への投資指標である製造業建設支出は着実に減少した³（図1）。これらの課題は、主に貿易政策の不確実性と関税に起因するものであった⁴。全米製造業者協会（National Association of Manufacturers、以下「NAM」）が実施した2025年の四半期見通し調査では、回答した製造業者の4分の3以上が、一貫して貿易の不確実性を最大の懸念事項として挙げている⁵（図1）。

こうした課題はあるものの、2026年の米国製造業者には新たな機会が見え始めている。一般にOne Big Beautiful Bill Act（大型税制改正を含む予算調整措置法案、以下「OBBBA」）と呼ばれる大型税制・歳出法案が可決され、コスト削減と製造業投資を促進しうる複数の税制優遇措置が盛り込まれた⁶。また、英国やベトナムと締結されたような追加の改定米国貿易協定が発表されれば、不確実性の低減に寄与する可能性がある⁷。さらに、金利の引き下げは製品需要の再燃に資するかもしれない⁸。これらの好材料が見込まれる一方で、製造業者は、現状の市場環境の継続、景気後退の可能性、あるいは新たな成長という複数の経済シナリオに備えるべきである⁹。 

業界のリーダーたちが2026年に俊敏性を持ち、レジリエンスを構築し、新たな機会を発見するための一助として、デロイトの「業界展望2026年 産業機械製造業」では、以下のトレンドを探求する。

1. スマートマニュファクチャリングとオペレーション：エージェントAIを含むテクノロジーへの継続的な投資が、競争力と俊敏性を向上させる。
2. サプライチェーン：新たなデジタルツールが、グローバルサプライチェーンの複雑性を管理するための変革的なソリューションを提供する。
3. 製造業への投資：新たな優遇措置、データセンターブーム、そして半導体への継続的な需要が、投資と成長を牽引する。
4. アフターマーケットサービス：エージェント型アフターマーケットサービスが、顧客体験を変革する。
5. 人材：適応型人材計画フレームワークが、不確実性と高度化するスキル要件への対応を支援する。
   

1. スマートマニュファクチャリングとオペレーション：エージェントAIを含むテクノロジーへの継続的な投資が、競争力と俊敏性を向上させる

製造業者が不確実性と複雑性に直面する中で競争力、俊敏性、そしてレジリエンスの向上を模索するため、スマートマニュファクチャリングへの投資は2026年も継続する可能性が高い。デロイトが2025年に600人の製造業幹部を対象に実施した調査では、大多数（80%）が改善予算の20%以上をスマートマニュファクチャリングの取り組みに投資する計画であり、特に基礎的なツールや技術（自動化ハードウェア、データ分析、センサー、クラウドコンピューティング）に重点を置いていることが明らかになった¹⁰。同調査によれば、回答者の多くは、生産量の向上、従業員の生産性向上、そしてボトルネック解消による生産能力の向上といった利点により、スマートマニュファクチャリングが今後3年間の競争力を牽引する主要因であると見なしている（図2）¹¹。

また、推論、計画、自律的な行動を可能にするエージェントAIは、スマートマニュファクチャリングとオペレーションを新たな次元に引き上げるものとして期待される。産業界への導入¹²は、今後数年で大幅に進むだろう¹³。エージェントAIは、バックオフィスから生産現場、フロントオフィスに至るまで、製造業者が以下のような課題に取り組むことを支援し、大きな価値を生み出すことができる¹⁴。

• サプライチェーンの寸断に対応し、代替サプライヤーを特定して契約を締結する
• 退職する従業員から組織知を継承し、若年層にとってより魅力的な職務を創出する
• 自律的に生成されるシフト引継ぎ報告書や作業指示書により、生産稼働時間を最大化する
• 設備の修理を簡素化・迅速化することで、顧客体験を向上させる

さらに、エージェントAIは、より高度な自律性を持つロボットである「フィジカルAI」の基盤を築くものであり、2026年には製造業者からの追加投資を呼び込む可能性がある。製造業リーダーシップ評議会が2025年初頭に実施した調査の回答者のうち、4分の1近く（22%）の製造業者が、わずか2年以内にフィジカルAIの利用を計画しており、これは現在の9%から2倍以上の増加である¹⁵。その例としては、生産現場のような非構造化環境を移動し、特定部品の輸送、仕分け、設置といったタスクを遂行できる人型ロボットが挙げられる¹⁶。

エージェントAIが普及する未来に備えるため、製造業者は、本格展開に必要となるコスト、人材、データ、テクノロジー、ガバナンス、そしてワークフロー変革といった主要要素を考慮すべきである¹⁷。このアプローチは、エージェントAIの試験的導入から本格実装へと移行するために不可欠であり、この傾向は2026年以降、加速する可能性が高い¹⁸。

2. サプライチェーン：新たなデジタルツールが、グローバルサプライチェーンの複雑性を管理するための変革的なソリューションを提供する

変動する貿易・関税情勢は、2025年の米国製造業者に不確実性をもたらし、コストを増大させた。これに対し、各企業は在庫の前倒しでの積み増しからサプライチェーン構造の再評価に至るまで、様々な戦略で対応している（図3）¹⁹。こうした努力にもかかわらず、NAMの「2025年第3四半期製造業者見通し調査」に回答した製造業者の78%が、貿易の不確実性が依然として最大の懸念事項であると報告しており、今後1年間で投入コストが平均5.4%増加すると予測している²⁰。

しかし、将来的には貿易の確実性が高まる可能性がある。米国は英国、ベトナム、日本、インドネシア、フィリピン、韓国、そして欧州連合と関税協定を締結しており、さらなる合意が続く可能性もある²¹。また、米国・メキシコ・カナダ協定の再交渉も開始されており²²、これは米国の製造業にとって最大級の輸入相手国である2カ国との安定した関税率を確立する可能性がある²³。とはいえ、サプライチェーンの変動が続く中、また交渉が進行中であるため、調達に関する課題は今後も続くと考えられる。

これらの潜在的な課題を軽減するため、製造業者はデジタル技術への投資を継続することができる。トムソン・ロイター研究所が2025年3月に調査した285人のグローバル貿易専門家の過半数が、自社で既にテクノロジーを活用し、貿易ルートの評価、リスクの特定、潜在的なコスト削減、シナリオモデリングを実行していると回答した²⁴。エージェントAIは、サプライチェーンのリスクを自律的に検知・軽減しつつコストを最適化することで、可視性と俊敏性を高め、新たなレベルの機能を提供する²⁵。例えば、エージェントAIは以下のタスクを実行できる。

• Tier 1およびTier 2サプライヤー（(およびそれ以降）を可視化して、貿易政策、関税、または気象事象による混乱やリスクの潜在的な原因を監視する
• 問題が検知された際に、適切な担当者へ警告を発する
• 影響を受ける部材の「あるべきコスト（シュッドコスト）」²⁶や出荷遅延の見積もりなど、潜在的な財務的・運営的影響を定量化する
• リスクとコストのバランスを考慮した代替サプライヤーを推奨する
• 人間の承認を得た上で、契約交渉を含む緩和措置を開始する

サプライチェーンの複雑性が今後も増大し続ける可能性が高いことを考えれば、エージェントAIを含むデジタルツールへの的を絞った投資は、製造業者が2026年以降も競争優位性を維持するために不可欠となるだろう。

3. 製造業への投資：新たな優遇措置、データセンターブーム、そして半導体への継続的な需要が、投資と成長を牽引する

リショアリング・イニシアチブ（Reshoring Initiative）が2025年初頭に500社以上の製造業者を対象に実施した調査によれば、米国の政策も後押しとなり、複数の要因が米国内へのリショアリング（国内回帰）をさらに促進する可能性があることが示された²⁷。これらの要因には、高度なスキルを持つ米国人労働者の層の厚さ、ドル安、法人税率の引き下げ、規制改革、そして全輸入元国からの全輸入品に適用される15%の追加関税が含まれる²⁸。この結果は、たとえ投入コストの上昇につながる可能性があったとしても、貿易政策がより高い確実性を提供すれば、米国の製造業への投資をさらに後押ししうることを示唆している。

最近の政策変更は、投資インセンティブのさらなる強化を目指すものである。例えば、OBBBAは、2017年の減税・雇用法で定められた法人税率（21%）を維持し、新規設備の全額即時償却や国内の研究開発費の即時償却といった、他の節税規定を恒久化した²⁹。また、トランプ政権は、米国のAIリーダーシップに向けた政策ロードマップである「America’s AI Action Plan」を発表した。これは、データセンターの急増や関連製造部品への需要を加速させると同時に、新たな半導体製造施設に対する規制緩和や許認可の合理化を促進する可能性がある³⁰。

データセンターの成長は既に相当な需要を創出し、大規模な投資を牽引しており、この傾向は2026年も続くと予想される。例えば、小型モジュール炉（SMR）に特化したスタートアップは、2024年に39億米ドルの資金を調達しており、これは2023年の10倍である³¹。複数の大手OEM（相手先ブランドによる生産）は、変圧器、開閉装置、電力管理装置、発電システムといった主要部品を生産するための複数年契約を報告しており、中には数年先まで受注が埋まっている企業もある³²。また、様々な製造業者が、これらの部品に対する需要増に対応するため、米国内での生産を拡大する計画を発表している³³。

半導体製造への投資もまた、成長を続ける可能性が高い。2025年7月時点で、各社は米国の半導体製造エコシステムを再活性化させるために5,000億米ドル以上の民間投資を表明しており、2032年までに国内生産能力を3倍に増強すると予測されている³⁴。これらのプロジェクトは、米国内で50万人以上の雇用を創出すると期待されている³⁵。OBBBAはまた、先端製造投資税額控除を25%から35%に引き上げており、これが米国の半導体製造への投資インセンティブを強化する可能性がある³⁶。

2026年にこれらの成長機会を捉えられる製造業者は、特に経済の不確実性が続く局面において、将来に向けてより有利な立場を築くことができるだろう。

4. アフターマーケットサービス：エージェント型アフターマーケットサービスが、顧客体験を変革する

アフターマーケットサービスは、産業機械メーカーにとって重要な収益源であり、利益の牽引役となりうる。その利益率は機器単体の販売に比べて2倍以上に達する³⁷。また、予測可能で景気変動の影響を受けにくい収益源と戦略的差別化を生み出すこともでき、これらは経済の不確実性が続く中で競争力を維持するうえで不可欠となる。エージェントAIのような新たなツールが、製造業者がアフターマーケットサービスを新たな次元へと引き上げる。

アフターマーケットサービスの重要な目標は、プロアクティブな計画へと移行し、必要な時にサービス提供現場で適切な専門知識、部品、ツールを確実に利用可能にすることである。これにより、対応時間を短縮し、顧客のダウンタイム（稼働停止時間）を最小化できる。エージェントAIは、ディーラーの在庫、サービススケジュール、顧客プラットフォーム、製造実行システム（Manufacturing Execution Systems、以下「MES」）といった複数の社内外システムにまたがるデータに対して自律的にアクションを起こすことで、この目標の達成を促進する³⁸。例えば、最終承認を人間が行うことを前提に、エージェント型アフターマーケットサービスは以下のことが可能になる。

• 機械部品の摩耗を使用パターンから検知し、その上で自律的に部品を発注、在庫を再配分、サービス計画を策定、部品配送を管理、さらにはリアルタイムの需要と稼働状況に基づいて部品の製造量を最適化する
• 機器の使用状況とリスクパターンに基づき、サービスレベル合意（Service-Level Agreements、以下「SLA」）を動的に調整する。例えば、建設機械群の中で頻繁に使用されているブルドーザーを、エージェントAIが自律的に優先サービス対象へ格上げする
• 産業機械のテレメトリーデータを評価し、不適切な使用を検知、申し立て内容を検証し、さらには保証申請の承認または却下まで行う

2026年に向けてエージェント型アフターマーケットの準備を始めるにあたり、企業は以下のことに取り組むことができる。

• アフターマーケットにおけるペルソナの特定： アフターマーケットサービスの各工程を分解し、エージェントAIをどこに導入できるか、その役割は何か、そしてリスクを管理しつつ人間の能力を拡張するために、いかにして最良のパートナーシップを築けるかを特定する
• データに基づいたアプローチの採用： 試験導入から本格展開へと成功裏に移行するために、大規模展開時に必要となる主要なリソースを特定することから始める³⁹

5. 人材：適応型人材計画フレームワークが、不確実性と高度化するスキル要件への対応を支援する

製造業者が高度なデジタルツールやスマートマニュファクチャリング施設に投資するにつれて、熟練労働者の獲得競争は依然として激しいままである。事実、デロイトが2025年に600人の製造業幹部を対象に実施した調査では、3分の1以上が最大の懸念事項として「スマートマニュファクチャリングとオペレーションの可能性を最大化するために必要なスキルと知識を労働者に身につけさせること」を挙げた⁴⁰。また、企業が変動する関税コストに対応して収益性を最大化するために製品ポートフォリオを調整する場合、必要とされるスキルセットも変化する可能性がある。そして、たとえ企業が米国内の既存の生産能力を活用したとしても、リショアリング（国内回帰）の傾向が加速すれば、熟練労働者の供給はますます逼迫するだろう。2024年には米国の製造業における生産職の4分の1近くを移民労働者が占めていたことから、変動する移民政策は労働力プールにさらなる影響を与える可能性がある⁴¹。

2026年も続く可能性のある経済の不確実性は、これらの課題をさらに深刻化させかねない。需要の変動や新規施設建設計画の変更は、製造業における労働力ニーズの予測不能かつ急激な変化を引き起こす。しかし、新規労働者の採用と訓練には長いリードタイムが必要なため、こうした変動に効果的に対応することは困難である。人材計画において「育成（Build）、採用（Buy）、外部調達（Borrow）」というフレームワークに従うことは、たとえ初期コストが増加する可能性があったとしても、製造業者が将来に向けた労働力を構築・強化し続けながら、俊敏性を維持する一助となるであろう。この概念は以下の要素を含む。

• 育成（Build）： 事業の中核にとって最も重要な人材に対し、賃金、スキル、従業員体験を含めて投資する。保育、交通、住宅への支援の可能性など、非金銭的な投資の重要性も増している⁴²。また、テクノロジーを活用して仕事をより柔軟にし、従業員の成長を支援、技術的に魅力あるものにすることも、現在および将来の従業員にとっての魅力を高める⁴³。
• 採用（Buy）： 社内で育成するには時間またはコストがかかる重要な専門知識を持つ外部人材を採用する。
• 外部調達（Borrow）： 事業の中核への影響が比較的小さい職務において、変動する需要に対応するために臨時従業員や第三者を活用する。

製造業者はまた、きめ細かなスキルベースの人材モデリングと計画への移行を含め、人材の調達、選考、研修プロセスを強化するためにテクノロジーを活用することもできる。例えば、エージェントAIを用いて労働者の暗黙知を獲得し、標準作業手順書を生成することで、新入社員の受け入れ（オンボーディング）や研修を加速させることが可能である⁴⁴。

2026年に起こりうる不確実性と変動性を管理しつつ、世界クラスの労働力を創出するという長期的な目標に集中し続けることができる企業は、競合他社に対して大きな優位性を得られるだろう。

2026年の成長に向けた技術と戦略の活用

米国の製造業者は、2026年に競争優位性を維持し、イノベーションを推進し続け、経済状況にかかわらず持続可能な成長を達成するために、戦略の再重点化と的を絞った技術投資を優先すべきである。オペレーションとグローバルサプライチェーンがますます複雑化する中で、製造業者は先進技術を活用してコストを最適化し、意思決定を強化、顧客体験を向上させ、長年の課題に対する新たな解決策を創出できる。AIが牽引するデータセンターブーム、半導体製造への投資、そして支援的な政策は、新たな成長機会をもたらすだろう。しかし、俊敏性を優先しつつ、熟練した労働力の育成に重点を置き続けることが、2026年以降の成長を支えるために不可欠である。

未来展望：AIを活用した製造業の中心には、引き続き人間が存在する

AIが職場を再形成する中でも、米国の製造業は今後数年間にわたり、人的労働力を最優先事項とし続けるだろう。AIは研修、知識共有、遠隔での協業を加速させ、企業が長年の人材課題に取り組むのを支援する。しかし、創造性、協調性、批判的思考、適応性、そして情動的知能といった人間特有のスキルは、引き続き不可欠であり続ける⁴⁵。事実、熟練を要する実践的な仕事は、従業員にさらなる安定と目的意識を提供しうるものであり、製造業における総作業時間の81%以上は、引き続き人間が担うと予想されている⁴⁶。学習する文化を醸成し、人間の才能を代替するのではなく拡張するためにAIを活用することで、製造業者は人材ギャップを克服し、進化する業界環境の中で優れた業績を推進することができる。

発行人

加藤 康光
執行役員
合同会社デロイト トーマツ

熊本 祥明
ディレクター
合同会社デロイト トーマツ

高倉 琢史
マネジャー
合同会社デロイト トーマツ

本稿は、デロイト ネットワークが発行した原著を合同会社デロイト トーマツが翻訳・加筆し、日本語版として発行したものである。和訳版と原著「2026 Manufacturing Industry Outlook」の原文（英語）に差異が発生した場合には、原文を優先する。 

執筆者

Steve Shepley
Deloitte Global, USA

Kate Hardin
Deloitte Global, USA

John Morehouse
Deloitte Global, USA

Kruttika Dwivedi
Deloitte Global, India

脚注

1. Institute for Supply Management, “Manufacturing PMI® at 49.1%: September 2025 ISM® manufacturing PMI® report,” October 2025.

2. Deloitte analysis of employment data from the US Bureau of Labor Statistics.

3. Manufacturing construction spending refers to the dollars invested to build new or expand existing manufacturing facilities.

4. Institute for Supply Management, “Manufacturing PMI® at 49.1%: September 2025 ISM® manufacturing PMI® report”; Victoria Bloom, “NAM manufacturers’ outlook survey: Third quarter 2025,” National Association of Manufacturers, Sept. 16, 2025.

5. Victoria Bloom and Mary Frances Holland, “NAM manufacturers’ outlook survey: First quarter 2025,” National Association of Manufacturers, March 6, 2025; Victoria Bloom and Mary Frances Holland, “NAM manufacturers’ outlook survey: Second quarter 2025,” National Association of Manufacturers, May 30, 2025; Bloom, “NAM manufacturers’ outlook survey: Third quarter 2025.”

6. Congress-Gov, H.R.1 - One Big Beautiful Bill Act, July 4, 2025.

7. Tax Policy Center, “Tracking the Trump tariffs,” Oct. 24, 2025; Gavin Bade, Santiago Pérez, and Vipal Monga, “Trump prepares to start North American trade deal renegotiation,” The Wall Street Journal, Sept. 4, 2025.

8. The Wall Street Journal, “Where are fed interest rates headed? Here’s what traders think,” accessed Oct. 28, 2025.

9. Michael Wolf, “United States economic forecast,” Deloitte Insights, Sept. 30, 2025.

10. Tim Gaus and Michael Schlotterbeck, “2025 smart manufacturing and operations survey: Navigating challenges to implementation,” Deloitte Insights, May 1, 2025.

11. Ibid.

12. Agentic AI refers to autonomous generative AI agents that possess “agency”—the ability to both act and choose actions to take—which enables them to independently complete complex tasks and achieve human-defined objectives with minimal or no supervision. Multi-agent systems consist of multiple AI agents that complete specific objectives and collaborate to accomplish sophisticated workflows. We refer to agentic AI and multi-agent systems collectively as agentic AI.

13. Patricia Henderson, Ajay Chavali, Lindsey Berckman, Kate Hardin, and John Morehouse, “From vision to value: A road map for enterprise transformation in manufacturing with agentic AI,” Deloitte Insights, Sept. 23, 2025; Wolf, “United States economic forecast.”

14. Henderson, Chavali, Berckman, Hardin, and Morehouse, “From vision to value.”

15. Manufacturing Leadership Council, “Shaping the AI-powered factory of the future,” May 2025.

16. John Keilman, “America’s newest auto plant is full of robots. It still needs the human touch,” The Wall Street Journal, Aug. 25, 2025.

17. Henderson, Chavali, Berckman, Hardin, and Morehouse, “From vision to value.”

18. Insights gleaned from interviews with Deloitte subject matter specialists.

19. Jim Kilpatrick, Kristine Dozier, Kate Hardin, and John Morehouse, “Enhancing supply chain resilience in a new era of policy,” Deloitte Insights, April 1, 2025; Paul Berger, “US manufacturers are stockpiling parts and raw materials,” The Wall Street Journal, accessed Oct. 28, 2025; Thomson Reuters Institute, “2025 tariffs report,” April 17, 2025.

20. Bloom, “NAM manufacturers’ outlook survey: Third quarter 2025.”

21. Tax Policy Center, “Tracking the Trump tariffs.”

22. Bade, Pérez, Monga, “Trump prepares to start North American trade deal renegotiation.”

23. Kilpatrick, Dozier, Hardin, and Morehouse, “Enhancing supply chain resilience in a new era of policy.”

24. Thomson Reuters Institute, “2025 tariffs report."

25. Henderson, Chavali, Berckman, Hardin, and Morehouse, “From vision to value.”

26. Deloitte defines “should cost” as an estimate of what a part or product should cost, given all the factors that go into producing and distributing it, such as material costs, manufacturing costs, supplier profit, shipping costs, and even added costs due to import tariffs.

27. Harry Moser and Kathy Nunnally Anemogiannis, “2025 reshoring survey report,” Reshoring Initiative, June 2, 2025; Note: According to Reshoring Initiative, the survey was conducted from February through April 2025.

28. Ibid.

29. Congress-Gov, H.R.1 - One Big Beautiful Bill Act.

30. The White House, “White House unveils America’s AI Action Plan,” July 23, 2025.

31. Felix Salmon and Emily Peck, “Axios markets,” Axios, Aug. 9, 2024.

32. Deloitte analysis of company reports accessed from AlphaSense.

33. Ibid.

34. Semiconductor Industry Association, “State of the US semiconductor industry,” July 11, 2025.

35. Ibid; Note: As per the cited source, these jobs are likely to be created in construction, facilities related to semiconductor production, and supporting industries.

36. Congress-Gov, H.R.1 - One Big Beautiful Bill Act.

37. Paul Wellener, Robin Lineberger, Kerry Millar, Oliver B. Bendig, and Aijaz Hussain, “Aftermarket services: Transforming manufacturing in the wake of the COVID-19 pandemic,” Deloitte Insights, May 14, 2020.

38. Henderson, Chavali, Berckman, Hardin, and Morehouse, “From vision to value”; Wolf, “United States economic forecast.”

39. Ibid.

40. Gaus and Schlotterbeck, “2025 smart manufacturing and operations survey.”

41. Deloitte analysis of employment data from the US Bureau of Labor Statistics.

42. John Coykendall, Kate Hardin, John Morehouse, Victor Reyes, and Gardner Carrick, “Taking charge: Manufacturers support growth with active workforce strategies,” Deloitte Insights, April 3, 2024.

43. Ibid.

44. Henderson, Chavali, Berckman, Hardin, and Morehouse, “From vision to value.”

45. Ibid.

46. Ibid.