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公開：2024-08-22

SUPWATと東洋炭素が機械学習活用の協業を開始、カーボン材料の研究開発効率化へ

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• SUPWATと東洋炭素が機械学習活用の協業を開始
• カーボン材料の特性予測や製造条件最適化を実施予定
• AIによる暗黙知の継承と研究開発効率化を目指す

SUPWATと東洋炭素の機械学習活用協業開始

SUPWATは製造業のエンジニアリングチェーンを最適化するDXプラットフォーム「WALL」を展開する企業であり、2024年7月より東洋炭素の研究開発部門にインフォマティクス技術の導入を図るべく、機械学習を活用した協業を開始した。2024年8月以降は、カーボン材料の主要な特性値を材料や製造条件などで予測する機械学習モデルを構築し、材料の配合比および製造条件の最適化や、影響度分析などを実施する予定だ。^[1]

SUPWATが開発・提供を進める「WALL」は、製造業のエンジニアリングチェーンにおける技術開発・設計・生産技術工程に特化して開発されたプラットフォームである。このプラットフォームは、エンジニアリング業務における実験および解析サイクルを効率化・高速化、形式知化し、エンジニアリングチェーンのDXを実現するプロダクトだ。

東洋炭素は、1941年の創業以来、高機能分野に特化した独創的で革新的なカーボンの開発に挑戦しており、最新鋭の設備による世界最大規模の生産能力と、広範な分野をカバーする事業領域、技術力を背景に、高機能カーボンのリーディングカンパニーとしての地位を確立している。今回の協業により、AIとデータを活用し熟練者の専門的な暗黙知を形式知化し社内伝承を図ること、また実験や解析の効率化、高速化を図ることを目的としている。

SUPWATと東洋炭素の協業内容まとめ

エンジニアリングチェーンについて

エンジニアリングチェーンとは、製造業における設計部門を中心とした製造プロセスの一連の流れを指しており、主な特徴として以下のような点が挙げられる。

• 企画や受注から始まり、設計、製造準備、製造、保守保全等までを含む
• 設計を中心とした一連の業務プロセスを網羅する
• 製造業の競争力向上に直結する重要な要素

SUPWATが開発・提供を進める「WALL」は、このエンジニアリングチェーンにおける技術開発・設計・生産技術工程に特化して開発されたプラットフォームである。WALLの活用により、エンジニアリング業務の高速化や暗黙知の形式知化が可能となり、製造業のDX推進に貢献することが期待されている。

SUPWATと東洋炭素の協業に関する考察

SUPWATと東洋炭素の協業は、製造業における研究開発プロセスの革新という点で非常に意義深い取り組みだと言える。特に、熟練者の暗黙知を機械学習モデルによって形式知化し、社内で共有可能にする点は、技術継承の課題を抱える多くの製造業にとって参考になるだろう。一方で、AIモデルの精度向上や、実際の製造現場への適用には時間がかかる可能性もある。

今後起こりうる課題としては、AIモデルの予測と実際の製造結果との乖離や、従来の職人技に頼る文化との軋轢などが考えられる。これらの問題に対しては、AIモデルの継続的な改善と、従来の経験則とAIの予測を融合させた新たな開発アプローチの確立が解決策となるだろう。また、研究開発者がAIツールを効果的に活用するためのトレーニングプログラムの導入も重要になってくる。

将来的には、AIによる材料設計の自動化や、複数の製造パラメータを同時に最適化する高度なシミュレーション機能の追加が期待される。SUPWATと東洋炭素の協業が成功すれば、他の製造業分野にも波及効果をもたらし、日本の製造業全体の競争力向上につながる可能性がある。今後の両社の取り組みから目が離せない。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「SUPWAT、東洋炭素と機械学習を活用した協業を開始インフォマティクス技術を研究開発工程に導入 | 株式会社SUPWATのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000028.000081631.html, (参照 24-08-23).

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