STAFF INTERVIEW

生技開発部 DE開発グループ／2018年入社
工学部機械工学科卒

H.Y

デジタル技術で既成概念を変える挑戦。
“超ものづくり”進行中！

01仕事について

AIで超複雑な工程解析を実現

社内で開発した新工法「プレスクエンチ」の、「いつもと違う」をAIで解析し検知する。その実用化を進めています（詳細はこちら）。今やっているのは、ある1工程だけではなく、品質に影響する複数工程の変化に早期に気付いて対策を打ち、将来的には品質が予測できるようにすること。工程ごとの温度や圧力、冷却水の温度や量、それぞれの時間など・・・全部で100を超える条件（変数）の中から、最適解を見つけ出す。量産で得られたビッグデータをAIで解析しながら、超複雑な工程解析に取り組んでいます。

データ収集の仕組みやAIを使ったシステムを自作で開発

まず手がけたのは加工データの収集です。工程のいたるところにセンサーを取り付け、データを集める。加工機を制御するPLCをネットワークで同期させ、どの製品がどのような条件で加工されたのかを追跡するシステムを開発しました。
こうして集めた数万～数十万件のデータを、100を超える加工変数に照らし合わせて解析するには、表計算ソフト程度では追い付かないため、ビックデータを扱えるAIを使う必要があります。ところがサービスプロバイダでAIを利用するには、年間1千万円もコストがかかってしまう。「なら自分でプログラミングしちゃおう」と、AIを使ったシステムを自作で開発してしまいました。（笑）

02会社について

でっかいものにはロマンがある

学生時代は機械工学科でトライボロジー(※)について研究してきました。研究データの解析に機械学習の手法を学び、興味を持ちました。物理現象の多くは基本式の解明はされていますが、外乱の影響や変化についてのメカニズムはとても複雑です。それをAIで解明したい、という思いが強くありました。だからものづくりの会社で仕事をしたいと思うようになりました。どうせやるなら、でっかい機械を使う工場がいいなあ、と。なぜって？　大きな機械には、ロマンがあるでしょう？（笑）
※トライボロジーとは潤滑、摩擦、摩耗、焼付き、軸受設計を含めた「相対運動しながら互いに影響を及ぼしあう二つの表面の間に起こるすべての現象を対象とする科学と技術」

あらゆる分野のプロから学べる

例えば、加工機を制御するPLCはまったく未経験の世界で、苦労しました。悩んでいると「別の部署に詳しい人がいる」と聞きつけ、相談に押しかけました。制御のプロ中のプロ。私が想像さえしなかったアイデアを次々に繰り出して、加工データ収集のためのプログラムを書き、内容の解説までしてくれました。また工場から送られてくるデータを本社コンピュータで解析、見える化して工場のモニタにフィードバックするのですが、これをオンラインでリアルタイムに行うネットワークシステムの構築には、また別の社内のプロが力を貸してくれました。問題に突き当たったら、解決に導いてくれる先生が社内にいる。この人材層の厚みが、当社の大きな力ではないでしょうか。

03未来について

10年後、
データとAIで、革新的な工法も・・・

これまで色んな加工方法が長い経験を経て開発されてきました。実験室レベルでは「こういう条件で加工すればいい」と分かっても、実際の工場ではそうはいかない。さまざまな「外乱」が発生し品質に影響を与えます。それをビッグデータ＆AIで解明できれば、品質不良の事前予測や対策もできるし、新しい工法のヒントも見えてくる。ものづくりを徹底的に解明し、真の要因を紐解いていく。これからもそんな課題に挑んでいきたいと思っています。

工場はまだまだ進化する

自動車の電動化によって、構成する部品は大きく変化していこうとしています。しかし自動車がどのようなものになっても、そこには必ず「もの」がある。ものがある限り、ものづくりがあり、工場はある。自動車が進化するように、工場も進化していく必要があります。ものづくりの未知を解明し、工場を進化させる。それが私の仕事だと思っています。