日本の製造現場がいま、劇的な進化を遂げようとしています。2019年07月02日、人工知能（AI）を活用して工場の作業を効率化する技術が、ついに実用レベルに達したというニュースが飛び込んできました。少子高齢化に伴う深刻な人手不足が叫ばれる中、この技術は多品種少量生産を支える救世主として大きな期待を集めています。SNS上でも「ついにSFの世界が現実に」「日本の職人芸とAIの融合が楽しみ」といったポジティブな反応が相次いでおり、産業界の熱気は高まるばかりです。
特に注目したいのが、大阪大学の原田研介教授と産業技術総合研究所が手掛けるロボット技術です。これまでロボットが苦手としていた、複雑な形をした部品のピッキング作業において、9割以上の成功率という驚異的な精度を実現しました。箱の中にバラバラに積まれた部品をカメラで正しく認識し、絡まることなく取り出すという工程は、これまで人間の繊細な感覚に頼るしかありませんでした。この自動化の進展は、工場の組み立てラインにおける生産性を根底から覆す可能性を秘めていると言えるでしょう。
「深層学習」の魔法が1カ月の学習をわずか1日に短縮
今回の技術革新の鍵を握るのが、AIの手法の一つである「深層学習（ディープラーニング）」です。これは、コンピューターが大量のデータから自動的に特徴を学び取り、人間のような判断力を身につける技術を指します。従来のAIでは、ロボットを実際に何度も動かして学習させる膨大な時間が必要でした。しかし研究チームは、コンピューター上でのシミュレーションを活用することで、これまで1カ月以上かかっていた学習時間を、なんと2019年07月02日時点の報告ではわずか1日にまで短縮することに成功したのです。
このスピード感こそが、現代の製造業が求める「柔軟性」に直結します。今後はS字型の部品やつかみにくい形状のものにも対応範囲を広げる計画とのことです。もし失敗しても、重さを検知して振り落としたり、再度挑戦したりといった「試行錯誤」を自ら行う賢さを備えつつあります。新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）の支援や、物流大手ダイフクとの共同研究もスタートしており、産学連携による実用化へのカウントダウンが始まっていると言っても過言ではありません。
三菱電機の「AIカイゼン」が職人の無駄な動きを見逃さない
一方で、三菱電機が開発したAIは「人間の動作」に焦点を当てています。工場で働く人のわずかな動きを分析し、作業の無駄を徹底的に排除する「カイゼン」を支援するシステムです。2018年11月からは自社工場での試験導入も始まっており、3次元カメラで撮影した手首の動きから、標準的なパターンと異なる動きを瞬時に割り出します。例えば、部品を誤って2個取って戻すといった、人間では気づきにくい一瞬の停滞やミスも、AIの鋭い眼光なら見逃すことはありません。
驚くべきは、その分析スピードです。かつてはストップウオッチを手にビデオを何日もかけて解析していましたが、このAIは事前の学習がほぼ不要で、わずか数分で工程分析を完了させます。三菱電機の奥田晴久氏は、一人ひとりに合わせたパーソナルな分析が可能であると語っています。AIが人間を監視するのではなく、より楽に、より効率的に働けるようにサポートしてくれるパートナーになるという視点は、これからの労働環境において非常に大切な考え方ではないでしょうか。
生産プロセスの欠陥を予見するNECと産総研の挑戦
さらに、NECと産総研が共同開発した技術は、工場の「設計段階」でのトラブルを未然に防ぎます。新しいラインを動かす前に、どこで停滞が起きるかをシミュレーションで予測するのですが、従来は専門家が1週間かけても予測できなかった複雑なパターンがありました。これをAIが学習することで、わずか1日で発見できるようになったのです。神戸製鋼所のシミュレーターを用いた実験でも、その圧倒的な効率が証明されています。見えないリスクを可視化する力は、まさに現代の予知能力と言えます。
顧客のニーズが細分化される現代において、企業が生き残るためには「多品種少量生産」への対応が不可欠です。それにはAIの力が欠かせませんが、一方でAIを扱う人材の不足も懸念されています。私は、こうした優れた技術が現場に浸透することで、日本の「ものづくり」の伝統がデジタルという翼を得て、再び世界をリードしていく姿を確信しています。技術への信頼を深め、人間とAIが手を取り合う未来を、2019年07月02日の今日という日から力強く一歩踏み出していくべきでしょう。
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