金属素材を製造する工場では、製品ができあがるまでのプロセスにおいて、圧延や精製といった複数の工程が存在します。この工程間に一時的に保管される仕掛品を中間在庫と呼びますが、これが工場の生産性維持において非常に重要な鍵を握っているのです。もし、ある工程で作業の遅れや予期せぬトラブルが発生した場合、この中間在庫が溜まりすぎてしまい、工場内の保管スペースの許容量を超過すると、結果として生産ラインそのものが停止してしまうという深刻なリスクを抱えています。
従来、工場ではこのような事態を防ぐため、稼働前に熟練の専門家がシミュレーション（模擬実験）を繰り返し、中間在庫が保管場所の容量を超えないよう細心の注意を払って生産計画を策定していました。しかし、現代の工場では多種多様な製品を同時に製造することが多く、その場合の工程の組み合わせは膨大な数となり、計画の策定に多大な時間を要していました。さらに、人間の目や経験だけでは、複雑に絡み合ったリスクのあるパターンを見落としてしまう危険性も存在していたのです。
こうした製造現場の大きな課題に対し、NECと産業技術総合研究所（産総研）は、人工知能（AI）を駆使した革新的な技術を共同で開発されました。この新技術は、膨大な数の生産計画データの中から、専門家でも発見が困難だった、中間在庫が保管容量を超えるリスクを秘めたパターンを効率よく、しかも正確に見つけ出すことができる画期的な手法です。このAI技術は、まず生産計画の全体像をシミュレーションで迅速に把握した上で、特に注意が必要な箇所に焦点を絞って重点的に分析を進めていくのが特徴です。
実際に工場でこの技術を試したところ、驚くべき成果が確認されています。熟練の専門家が1週間かけても想定しきれなかったリスクの高い生産パターン25通りを、AIはわずか1日という短時間で見つけ出すことに成功したのです。これは、従来の人の経験と時間 নির্ভরの計画策定に比べ、効率と精度において桁違いの進歩であり、製造業の生産管理に大きな変革をもたらす可能性を秘めていると言えるでしょう。
この先進的なAI技術は、工場にとって最適な生産計画を自動で導き出すAIシステムの開発へとつながり、2020年度中の実用化を目指しているとのことです。私自身の意見としましては、この技術は単に中間在庫を減らすというだけでなく、突発的なライン停止による機会損失を防ぎ、工場の安定稼働と利益率向上に直結する非常に価値のあるイノベーションだと感じています。特に、昨今注目されているDX（デジタルトランスフォーメーション）の波は製造業にも押し寄せており、このようなAIを活用した予知・最適化技術は、日本の製造業が国際競争力を高めるための重要な一手になるのではないでしょうか。
この発表がされた2019年6月18日以降、この技術に対するSNSでの反響も非常に大きく、「熟練工の勘と経験をAIがサポートする時代になったか」「これは製造業の未来を変える技術だ」「うちの工場にもぜひ導入したい」といった、期待や驚きの声が数多く寄せられています。このNECと産総研の取り組みは、AIが人間と協調し、専門家でさえ気づけない盲点を補完しながら、より高度な生産体制を実現していくという、未来の工場の姿を鮮明に描き出していると言えるでしょう。
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