ものづくりの技を次世代
につなぐこともAIの役割

製造業での生産性の向上、あるいは高齢化社会における移動の確保といった社会課題に対して、省力化や最適化に貢献するAI技術の実装が期待されています。しかし、AIの導入には膨大な量のデータを取得する必要があることが普及の妨げになっていました。新PMはこうした課題に対して「AIの導入に対するコストと手間を簡易化することが、社会実装の拡大につながります」と話します。

また造船、繊維、建設、溶接、研削といった日本のものづくりには熟練者の技やノウハウが蓄積されていますが、生産年齢人口の減少等の影響で後継者が不足しており、習得に長期間かかる匠の技は継承も難しい状況にあります。これについても新PMは「日本の強みであるものづくりの技を次の世代に受け渡せるように、日本独自のAIを構築することもプロジェクトの目的の一つです」と説明します。

NEDOは、これまで開発・導入が進められてきたAIモジュールやデータ取得のためのセンサー技術、研究インフラ等をインテグレートして、AI導入を飛躍的に加速させる基盤技術を開発するとともに、産業分野に蓄積されている経験や勘といった暗黙知の伝承と効率的な活用を支えるAI技術の研究開発を進めています。

プロジェクトのテーマは、例えば「プラントのガス漏洩源の位置、流れ方向、危険度をより正確に把握する可視化するシステム」や「布製品の製造工程をAIに学ばせ熟練者の負担を軽減するシステム」「地方の中小建設現場で大型ダンプに後付けで実装できる自動化システム」、あるいは「鉄道やバスがカバーできない地域のニーズに合わせてルートを最適化して走る乗合型交通」等があり、「レーザ加工にAIを導入し、応用開発期間の短縮と不良品を出さないものづくり」や「ミクロン単位の精密加工を行う金型生産システム」等、多様です。

ものづくりの現場で長い年月をかけて蓄積された技術やデータと、最新のAI技術とを掛け合わせることで、直面している問題を解決するだけでなく、新しい応用領域にも挑戦しようとしています。その成果の一部として、今回は造船業の匠の技である線状加熱のノウハウをAIに学習させ、非熟練者でも作業ができるようにサポートするプロジェクトを紹介します。