生成AIを自社でも使いたいが、何から手を付ければよいかわからない。製造業の方から、そうしたご相談をいただくことが増えました。公開されている導入事例は自社の現場に当てはめにくく、汎用のAIツールを契約しても、AIに読ませる現場の記録がなければ、判断の助けになる答えは返ってきません。
石川県かほく市で樹脂射出成形と金型製作を手がける株式会社室島精工様は、この問いに現場のデータを集めるところから取り組まれています。当社は株式会社ウイズ・ワンと共同でその伴走支援を担っており、これまでに形になったのは、現場の会話を文字起こしして蓄積する音声データベースと、成形機と作業者への割り当てを自動で組む生産スケジューラの2つです。それぞれで何を決め、どう開発したかを、開発側の視点で紹介します。
取り組みの背景
室島精工様は、少人数で試作から量産までの射出成形を手がけるメーカーです。少人数ゆえに、業務の細かなマニュアルはあえて作らない方針をとられています。マニュアルにできないノウハウが多いためです。たとえば熟練者は、材料や金型の状態、その日の条件から経験に基づく100通りほどの選択肢を思い浮かべ、1つに絞ることができます。経験の浅いうちは思い浮かぶ選択肢が限られ、仮に100通りを示されても絞り込むには経験が必要です。
生成AIに期待したのは、この「100通りから数個に絞る」部分の補助です。ただし、そのためにはAIに読ませる現場のデータが必要です。室島精工様は当社がご支援を始める前から、現場のやり取りを録音して文字起こしし、データベースにする試みを始めておられました。データを集めることがAI活用の出発点になるとお考えだったためです。
展示会でお会いしたことをきっかけに当社とウイズ・ワンが加わり、週に1回ほどの打合せで方針を決め、その間に開発を進める伴走の形をとっています。技術の選定と実装は当社が担い、現場での検証と要望の整理は室島精工様に実施いただいております。
進め方の判断
最初に決めたのは、順番です。AIに何かを答えさせる前に、まず現場のデータを確実に集められる基盤を作ることにしました。室島精工様が想定されていた段階は次のとおりです。
- 現場の音声を集めてデータベースにする基盤を作る
- 集めたデータからAIが要約や検索結果を返す仕組みを作る
- 蓄積したデータから、トラブルが起きやすい行動パターンを分析する
- 作業中にAIから注意点をリアルタイムで返す
現在は1と2が稼働しており、3以降はデータが蓄積されてから取り組む計画です。データの活用方法は、実際にデータが集まってから見えてくる部分も多いためです。
もうひとつ決めたのは、記録の対象です。室島精工様では作業そのものより振り返りを重視されています。トラブルの当事者はその場では問題に気づきにくく、あとから「これをしていなかったか」と掘り下げて初めて原因がわかることが多いからです。この振り返りを全員の知見にするために、作業中の解説や打合せの会話を音声で残すことにしました。話すことで、作業者自身の理解が深まる効果もあります。
音声データベース
構成は次のとおりです。
音声認識サービスは切り替えられるようにした：
現場の録音には機械音が入り、樹脂や金型の専門用語も多く、方言もあります。日本語の精度、ノイズ耐性、用語の辞書登録、話者の分離を要件にして、大手クラウド各社や音声認識専業の会社など複数のサービスを比較しました。比較の結果、専門用語と機械音にもっとも強かったものを既定にしつつ、Web版では5つのサービスを設定で切り替えられるようにしています。音声認識の精度は数ヶ月単位で変わるため、切り替えられる設計にしておけば、新しい版が出たときに同じ録音で比べ直せます。
文字起こしを構造化してから保存する：
文字起こしの文章をそのまま保存すると、あとから目当ての記録を探しにくくなります。そこで軽量の生成AIモデルで、作業内容の要約、出来事の一覧、タグを生成してから保存しています。データベースはクラウドの軽量なものを使い、文章の意味で検索できるベクトル索引を持たせました。これにより「過去に同じような材料で起きたトラブル」のような質問を、AIチャットの画面から尋ねられます。
録音の種類を3つに分けた：
作業中の解説を録音する「作業録音」、経営者の考えや判断を残す「社長音声」、打合せなどの「業務記録」です。話者や日時などの付帯情報の付け方が違うため、画面は共通にしつつ、保存先と検索の絞り込みを分けました。
Windows版ではAIに送る音声を減らす：
最初はブラウザで動くWeb版を作り、その後、現場のパソコンで動くWindows版を追加しました。長時間の録音では無音の時間が多いため、Windows版では音声区間の検出を行い、話している部分だけを音声認識に送ります。送信する音声データ量が減る分、費用と処理時間を抑えられます。共有フォルダに置かれた録音を1分ごとに取り込む自動処理も入れ、同じ音声を二重に処理しないよう、ファイルの内容から算出したハッシュ値で照合しています。
※実際の画面ではなく、記事用に当社で作成したサンプル画面です。データも架空のものです
生産スケジューラ
もうひとつの成果物が、成形工程の生産スケジューラです。注文ごとに、どの成形機で、誰が、いつ作業するかを組む仕事を自動化しました。
Googleスプレッドシートの運用を変えない：
室島精工様では、社内の発注リストや製品・成形機・作業者のマスタをGoogleスプレッドシートで管理されています。この運用を変えず、スケジューラはスプレッドシートを読み込んで計画を作り、進捗や実績をスプレッドシートへ書き戻す構成にしました。現場にとって新しい入力画面が増えず、スケジューラが止まってもスプレッドシートの運用は続けられます。
割り当てには生成AIを使わない：
注文の割り当てでは、次の制約を同時に満たす必要があります。
- 前段取り、成形、後段取り、仕上げという工程の順序
- 成形機と作業者を同じ時間に重複して割り当てないこと
- 作業者のシフト、休憩、休業日
- 1日の作業時間の上限
- 材料の乾燥に要する日数
生成AIに割り当てを組ませると、制約をひとつ満たしていない計画をもっともらしく返すことがあり、同じ注文でも実行のたびに結果が変わります。従来型の制約付きスケジューリングなら、こうした制約を満たす計画を生成AIより確実かつ速く求められ、同じ入力には同じ結果を返します。検討の初期に、古典的なアルゴリズム、機械学習、生成AIのどれで解くかを整理したうえで、割り当てそのものには生成AIを使わないと判断しました。
人が直すことを前提にする：
自動で組んだ計画が、現場の事情に合わないことはどうしても出てきます。カレンダー画面でドラッグして動かす、分割する、中止する、といった手直しができ、直したタスクを固定したまま残りを再計算できます。制約を満たさない配置には警告を出しますが、配置自体は禁止しません。例外を認めるかどうかは、現場の方が判断されるためです。
※実際の画面ではなく、記事用に当社で作成したサンプル画面です。データも架空のものです
試作から本番へ作り直した：
最初は試作向きの言語で短期間に動くものを作り、現場で使っていただきながら制約の抜け漏れを洗い出しました。要件が固まった段階で、静的型付けの言語で本番版を作り直しています。スケジュール計算は画面やデータの読み書きから切り離した独立のパッケージにし、制約を追加したときにも計算部分だけを試験できるようにしました。クラウドのサーバーは協定世界時で動くことが多いため、日本時間と協定世界時の両方でテストを通し、どちらで動かしても日付の境目で計画がずれないようにしています。クラウド上で運用し、社内の方だけがアクセスできるよう認証を設けています。
伴走支援の進め方
この取り組みでは、最初に大きな要件定義をしていません。打合せは週に1回ほどで、各回で現場の使用感を確認し、次の改修内容を決めます。音声データベースでは、録音の再処理が意図せず走る不具合、音声認識サービスが一時的に使えないときの停止と再開、データベース画面の見やすさなど、使ってみて初めてわかる課題が毎回出てきます。こうした課題を、その都度改修しています。
打合せの中で出てきた要望のうち、既存のツールで代替できるものは新たに開発せず、適したツールをご提案しています。作れば作った分だけ、お客様が保守していくものが増えるためです。
まとめ
室島精工様との取り組みは、AIに答えさせる前に、現場の会話を集める基盤を作るところから始まりました。一方で、制約を満たす計画を組む生産スケジューラには、生成AIを使っていません。
自社で生成AIの活用を検討される場合は、まずAIに読ませる現場の記録がすでにあるか、なければどの場面の会話や記録から集め始めるかを確かめると、最初に作るものを決めやすくなります。あわせて、自動化したい仕事が文章や会話を扱うものか、決まった条件を満たす答えを出すものかも見分けておくと、生成AIを使う部分と使わない部分の線引きができます。
生成AIの活用を自社で進めたいが、技術の選定や実装を任せられる相手がほしい。そうしたご希望をもつ方は、AI受託開発サービスのページをご覧ください。用途の整理から検証、開発、運用まで一貫して対応しています。
よくある質問
Q. 伴走支援ではどこまでやってもらえますか？
技術の選定、設計、実装、運用中の改修まで対応します。現場での検証と要望の整理はお客様にご担当いただき、週1回ほどの打合せで次の改修内容を一緒に決めていく形が基本です。
Q. 現場の録音は機械の音が入っても文字起こしできますか？
可能です。今回の事例では、作業者の口元に近いピンマイクで声を拾い、音声認識サービスを複数比較したうえで、専門用語と機械音に強いものを選びました。それでも誤認識はなくならないため、用語の辞書登録や事後の修正を組み合わせています。
Q. 生産スケジューラは他の製造業でも使えますか？
制約の整理から行えば可能です。工程の順序、設備と人の重複、シフト、材料の準備期間など、業種ごとに違う制約を最初に洗い出し、既存の注文管理の仕組みをそのまま活かして組み込むのが基本の進め方です。
