タイヤ開発における体系化が困難な匠のノウハウをAI化
PRワイヤー 2022年11月15日 11:07:00
発行:2022年11月15日
住友ゴム工業株式会社
日本電気株式会社
タイヤ開発における体系化が困難な匠のノウハウをAI化 ～技能伝承とともに技術開発体制を強化～
住友ゴム工業株式会社(代表取締役社長：山本悟、以下住友ゴム)と、日本電気株式会社(代表取締役 執行役員社長 兼 CEO：森田隆之、以下NEC)は協業で、タイヤ開発における匠（熟練設計者）のノウハウのAI化に成功しました。
官能評価の解釈は熟練の設計者とテストドライバーのコミュニケーションにより成り立っており、これまで体系化が非常に困難な領域でした。今回、住友ゴムの熟練設計者とNECのデータサイエンティストが共同で、官能評価の解釈に関するコミュニケーションをAIが学習できるデータに体系化することで、官能評価の解釈および改良案考案のAI化を実現しました。また、これまではOJTによる属人的な伝承が中心だった匠の思考プロセスを見える化し、経験が浅い設計者への改良案考案過程やノウハウなどの技能伝承も可能にします。住友ゴムは今後、本AIの活用により若手設計者をより高度な技術開発に集中させてまいります。
【画像：https://kyodonewsprwire.jp/img/202211159779-O1-O9SsLa4S】
近年、製造業では生産年齢人口の減少による人手不足や、熟練技術者・設計者の高齢化が進む中、技術・経験・ノウハウを次世代に伝承するとともにデジタル技術を活用し、これらを見える化することが急務となっています。そこで、住友ゴムでは、設計や材料開発などのタイヤ開発の様々な業務でAI活用の取り組みを進めています。
＜官能評価のAI化プロジェクトの概要＞
【従来の状況】
タイヤ開発における官能評価では、究極の完成度を求めてテストドライバーの定性的な評価に擬音が使われることがあり、同じ現象でもドライバーによって表現が異なることがありました。また、官能評価の解読には経験・ノウハウが必要で、評価結果から改良案を導くノウハウが熟練設計者に集中していました。
【解決方法】
NECのデータサイエンティストは熟練設計者と共同でテストドライバーの定性評価を項目化し、評価を読み解く経験・ノウハウを体系化したAIの学習データへ加工しました。さらに、熟練設計者は過去に開発したタイヤの官能評価を項目分けした体系化データを作成し、結果に紐づく改良案も体系化しました。
【今後の展開】
住友ゴムとNECは、AIによって答えを出すだけではなく、匠の思考プロセスを見える化することで、若手設計者の理解を深め真の技能伝承を目指すために、グラフAI※1を活用する計画です。
住友ゴムは、こうした業務改革によって若手設計者の開発効率向上を図るとともに、新しい働き方へのシフトを加速してより高度な技術開発に集中させてまいります。
※1 NEC独自技術「グラフベース関係性学習」（https://jpn.nec.com/techrep/journal/g19/n01/190121.html）を適用予定
【表：https://kyodonewsprwire.jp/prwfile/release/M103622/202211159779/_prw_OT1fl_dtGJ96kO.png】
住友ゴムは2023年から開発するモーターサイクル用タイヤで本システムを活用し、その後乗用車用タイヤなど他のカテゴリーにも展開していきます。また、材料開発などと連携してタイヤ開発AIプラットフォームを構築していく計画です。住友ゴムは本システムをはじめ、AIやビッグデータをより効果的に活用することで創造的かつ生産性の高い研究開発環境を整え、持続可能なモビリティ社会の実現に貢献する安全・安心な高性能タイヤ開発に繋げてまいります。
NECは今後も住友ゴムの本システム活用を軸足においた様々な領域での業務改革を支援していきます。また、今回の取り組みから獲得した匠の技能伝承をAI化したノウハウを、同様の課題を抱える様々な企業に展開していきます。
■会社概要
住友ゴム工業株式会社
【表：https://kyodonewsprwire.jp/prwfile/release/M103622/202211159779/_prw_OT2fl_9rn4EuLE.png】
日本電気株式会社
【表：https://kyodonewsprwire.jp/prwfile/release/M103622/202211159779/_prw_OT3fl_q4sJZD0F.png】
■本件に関するお問い合わせ先
日本電気株式会社 第二製造ソリューション統括部
E-Mail：nec@news202211.jp.nec.com
情報提供元： PRワイヤー
記事名：「 タイヤ開発における体系化が困難な匠のノウハウをAI化 」