製造業DXフォーラム2024 ～未来の製造業を創る「AX」デジタル変革とAIの力～

By マイクロソフトエンタープライズチーム

2024年10月31日

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ビジネス全般

主催：東洋経済新報社

協賛：日本マイクロソフト

自然言語でプログラムを扱うことを可能にした生成AIは、デジタルの取り組みに大きなインパクトを与えている。2024年9月18日、19日の2日間にわたってオンラインで開催された「製造業DXフォーラム2024　未来の製造業を創る『AX』：デジタル変革とAIの力」でも、生成AIを活用したDX「AX」が、注目テーマとなった。

近年、デジタル変革 (DX) は人工知能 (AI) の活用で飛躍的に進歩しており、AI は DX を加速させるための重要なツールとなっている。製造業ではグローバルな競争環境の中で、AIを使いこなしたデジタル変革を更に進める取組みがはじまっている。「AX」という新しい概念は、こうしたAIによるデジタルトランスフォーメーションを指すものであり、製造業における革新の鍵となる。

本フォーラムでは、AI を活用し DX を実現されている企業ユーザーを中心に、最新の技術動向や成功事例を共有し、製造業の未来を共に考えた。

【DAY1】

事例講演①　

多様な事業や職種へ生成AIの導入を加速する東芝の取り組み

トップダウン×ボトムアップの複合的なアプローチによる生成AI活用

株式会社東芝

CPS×デザイン部シニアフェロー

殿塚芳和氏

自然言語を使える生成AIは、人・システム・IoTの間を人の言葉で理解可能にすることができる。その可能性を見据える東芝は、Microsoft 365 Copilotの利用者１万人を当面の目標として、幅広い社員が生成AIを利用できるようにする「民主化」に取り組んでいる。「とはいえ、『よいツールだから使って』と呼びかけるだけでは浸透しない。普及に向けた仕掛けが必要だ」と殿塚芳和氏は語る。

推進プロジェクトは、社員らに初歩的なツールの使い方を教えるところからスタート。ガイドライン、利用・運用環境を整え、活用事例をまとめたユースケースカタログを使って利用イメージを想起してもらうなど、出だしは伴走型で手厚く支援した。幹部に対しては１on１教育を行って理解を促し、AI活用に向けた「地ならし」をトップダウンで進めた。一方、プロジェクトチームが、ワークショップを開催して、現場の業務課題を吸い上げ、解決のための生成AIアプリケーションの試作に関わるなど、現場の声を聞くボトムアップ型施策で生成AI活用の定着を促進した。殿塚氏は「トップダウンとボトムアップの両輪を回すことが大事」と語った。

事例講演②

経験こそ最強の武器だ！

生成AI時代の波に乗るアズビルのベテラン技術者たち

アズビル株式会社

AIソリューション推進部

佐藤適斎氏

　制御・計測機器メーカーのアズビルは、生成AIを「革新的技術」として利用推進プロジェクトを展開してきた。中でも、業務で使うプロンプト（生成AIに対する指示文）のテンプレートを次々に作成し、公開したエンジニアリング部門の取り組みは、社長から「技術伝承のプロトタイプ」と高く評価された。理由は、ベテラン社員たちが、仕事をどう指示したらAIに伝えられるかを試行錯誤することで、プロンプトの中に、伝承が難しかったナレッジが形式知化された形で反映されていたからだ。佐藤適斎氏は「ベテランが生成AI活用を牽引してくれている」と語る。

　生成AIは強力なツールだが、真の価値を理解する前に離脱する利用者も多い。そこで、2023年にエンタープライズ版生成AIチャットサービスを導入すると「社内に生成AIを長く使ってくれるファンづくりが大切」（佐藤氏）として、生成AIに関する情報を頻繁かつ継続的に発信。ユーザー同士をつなげる口コミコーナーも用意した特設サイトを開設するなど“ファンクラブ活動”を展開した。１年間の取り組みの結果、利用者は全社員の約77％に到達。佐藤氏は「当初は懐疑的な見方もあったが、浸透してきた」と手応えを口にした。

graphical user interface, text, application

事例講演③

Power Platformで実現する市民開発文化の醸成と検討事例のご紹介

三菱ケミカル株式会社

オペレーション（日本）本部広島事業所企画管理部 DX・ものづくり強化グループ

笠井一希氏

三菱ケミカル株式会社

ビジネストランスフォーメーション本部データエクセレンス部データサイエンスグループ

堀愛美氏

　三菱ケミカルは、Microsoftのローコード開発プラットフォーム、Power Platformを導入し、専門知識のない社員でも業務システムを開発できる「市民開発」を推進してきた。堀愛美氏は「市民開発文化の醸成で、従業員が現場ニーズに基づく業務システムを開発し、それを共有することで、業務改善アイデアの共有も進む。また、内製化によるコスト削減・開発期間短縮もできる」と期待する。

　しかし、市民開発を普及させて製造DXを進めるには、製造現場の社員のデジタル技術の不足という課題を乗り越える必要があった。そこで、DX担当者らが現場に入って、課題設定、アイデア立案からアプリ開発までを手厚く伴走支援した。また、成果発表会を開催したことで、市民開発の有用性を理解したマネジャー層が部下の市民開発を後押しするようになり、開発者のモチベーションアップにつながった。

　Power Platformを協創基盤とすることで、製造部門とデータ解析部門が連携して画像解析技術による重量測定アプリを開発。生成AIの回答精度を高めるRAG（検索拡張生成）のテンプレートを展開して、RAGの手軽な実装もできるようにした。笠井一希氏は「市民開発者は1500人以上になり、盛り上がってきている」と語った。

事例講演④

HoloLens2を活用した環境事業におけるDXのご紹介

クボタ環境エンジニアリング株式会社

DX推進部部長

橋詰和哉氏

　高度成長期に建設された社会インフラは耐用年数が経過し、保守管理の重要性が高まっている。しかし、人手が不足するインフラ業界では、熟練技術者から若手への技術伝承がなかなか進まない。環境インフラの保守管理を手がけるクボタ環境エンジニアリングは、複合現実（MR）デバイスのHoloLens2を使って、河川の水害を防ぐ排水機場設備の点検を標準化・効率化する仕組みを開発した。

　HoloLens2を通して現実空間の設備を見ると、設備の説明が吹き出しで表示され、仮想キーボードでメーターの数値を入力することもできる。入力データは同社の点検支援システムに登録され、国土交通省の維持管理システムに送られる。これにより、事前に点検箇所を把握していない非熟練者でも点検が可能になり、データ入力の手間を大幅に減らして、年間約380時間の労働時間削減につながった。「国や自治体などから大きな反響があった。今後も、持続的な社会インフラの運営管理に向けて、課題解決に取り組んでいく」と話した橋詰和哉氏は、AIを使った故障予知モデルやトラブル対処法の検索、ロボットによる巡視点検自動化の取り組みについても紹介した。

マイクロソフトセッション①

Microsoft Azureが支援する設計DX

マイクロソフトコーポレーション

グローバルブラックベルトアジア HPC／AIスペシャリスト

田中洋氏

　マイクロソフトでは、設計開発領域のDXに向けて、専門ベンダーとも提携したさまざまなソリューションをMicrosoft Azure上に展開している。「従来にはなかった設計開発環境がAzureで使えるようになっている」とした田中洋氏は、柔軟にリソースを提供できるハイパースケーラー（膨大なデータ処理とストレージを提供するクラウドサービス）としてのAzureや、Microsoftの各種製品に導入されている生成AIのCopilotが設計DXに果たす役割について解説した。

　設計DXのカギの１つとして、デジタルスレッド（効率的な情報共有を可能にするために、設計から製造、保守、廃棄まで製品ライフサイクル全体のデータの一貫性を保つこと）を挙げた田中氏は「製品ライフサイクル管理（PLM）は、使いこなすことが難しいツールなので、コラボレーション基盤であるTeamsや生成AIのCopilotを使ったデータ入力補助や、リポート作成といった支援が重要になる」と指摘。また、インダストリアルメタバース（現実世界を再現した仮想空間の産業分野での活用）実装に向けたHoloLens2やCopilotの活用例も紹介。「幅広いサービスを提供できることがMicrosoftの強みだ」と述べた。

マイクロソフトセッション②

2024年のChatGPT最新事情から見える「次」の一手

日本マイクロソフト株式会社

クラウド＆AIソリューション事業本部

畠山大有氏

２０２４年５月、開発者向け年次イベント「Microsoft Build 2024」で、人がコンピューターとの会話だけで、オンラインショッピングするデモ映像が流された。音声のやり取りのほか、人がカメラを通して示した実物の商品をAIが認識する場面もあり、生成AIのマルチモーダル化によって、五感を使ったスムーズな会話が可能になることが示された。「キーボードをいっさい使わないデモを見たのは初めて」と語った畠山大有氏は、急速な進化を遂げている生成AI、ChatGPTの最新機能を紹介した。

　ファンクションコーリング機能は、プロンプトの内容から、タスクを分類して抽出し、それぞれのタスクに応じたAPIを呼び出すことができる。例えば、出張のために飛行機・ホテルの予約を指示すると、航空券予約サイトのAPI、ホテル予約サイトのAPIを呼び出し、社内の出張規程も照合して、上限金額などの条件に合わせて手配ができる。

コードインタープリター機能は、プロンプトに応じてPythonコードを生成。さらに実行して、不具合があればエラーの補正まで行う。畠山氏は「生成AIを使って何ができるかを知り、仕事に変化がもたらされる未来に備えてほしい」と語った。

【DAY2】

事例講演 ⑤

日本の製造業における現実的な生成AI活用に向けて～三菱重工業の取り組みを通して～

三菱重工業株式会社

エナジードメイン技術戦略室

主幹技師

石垣博康氏

三菱重工業株式会社

デジタルイノベーション本部DPI部

モジュラーデザイングループ

グループ長

後藤大輔氏

　三菱重工は全社的なデジタルイノベーション「ΣSynX（シグマシンクス）」の中で、社内の技術をモジュール化し、共有リソースとして活用する取り組みを進めている。社内向けのChatGPTアプリ「TOMONI TALK（トモニトーク）」は、発電プラント保守管理ソリューション「TOMONI」（トモニ）のモジュールの１つとして2023年７月にチャット機能がリリースされ、その後、社内情報を効率的に活用したいという要望を受けてRAG（検索拡張生成）技術を組み込んだ。

　エナジードメインでは、このRAGを組み込んだ生成AIを使い、顧客から受け取った仕様書を分析して、必要な技術仕様などを抜き出せるアプリを開発した。石垣博康氏は「数百ページに及ぶ仕様書の分析を省力化できた。だが、社内データと生成AIをつなげばできるわけではない。高精度の回答を得るには、事前のデータ加工や、工夫したプロンプトをあらかじめいくつか用意する必要がある」と苦労を振り返った。トモニトークは、アンケートの結果80％の社員から業務効率化に寄与したと回答を得るまでに普及。後藤大輔氏は「今後、生成AIが業務に深く入ってくることは間違いない。教育も必要だが、使わなければわからないので、社員がそれぞれに生成AIを使ってみることも大事だ」と語った。

事例講演⑥

JERAのデジタル発電所が目指す新しい働き方～JERA-DPP　O&M変革ソリューション～

株式会社JERA

O&M エンジニアリング技術統括部

G-DAC部長

松田孝宏氏

　国際市場で戦えるグローバルなエネルギー企業体を目指し、東京電力と中部電力によって設立されたJERAは、発電所の運転・保守（O&M）をデジタル化する「Digital　Power Plant」（以下、DPP）の取り組みを進めている。DPPは、AIやIoT技術を駆使して、発電所の運転データをアプリで可視化、データを分析して運用、メンテナンスをサポート。故障の予兆検知による計画外停止の削減などに成果を上げている。

　「DPPの背景には、熟練者から若手へのナレッジの継承が進まないという課題がある。デジタル化で、高い価値を生み出す運用を、誰もができるようにする」と松田孝宏氏。さらに、この仕組みを使えば、日本の発電所の運用ノウハウを海外展開することも容易になるという。

プロジェクトは、20以上のアプリケーションを内製でアジャイル開発した。また、同社では高度なデータ分析を行うG-DAC（Global-Data Analyzing Center）を設置して、国内外69発電所の運転データをリアルタイムで収集、監視している。さらに将来に向けて、遠隔監視のハードルである、現場とのコミュニケーションを円滑化するためのインダストリアルメタバースの技術の開発にも注力している。

座談会

未来の製造業を創る：AI×ロボティクス座談会

～featuring 川崎重工業株式会社＆株式会社デンソー

株式会社デンソー

研究開発センター執行幹部

岐阜大学客員教授

成迫剛志氏

川崎重工業株式会社

執行役員技術開発本部

副本部長兼システム技術開発センター長

加賀谷博昭氏

マイクロソフトコーポレーション

製造・モビリティインダストリーディレクター／インダストリーアドバイザー

濱口猛智氏

Microsoft Research Asia

Senior Research Program Manager

鎌倉真音氏

　川崎重工業は、病院内で検体や薬剤を配送するロボットを開発した。加賀谷博昭氏は「産業用ロボットは柵の中のような空間で繰り返しの作業をするが、人の中で動くロボットは、人にぶつからずに動くことが求められる。究極には、人の道具を扱うことができるヒューマノイドがある」と語る。Co-Living（一緒に暮らす）ロボティクスに取り組むデンソーの成迫剛志氏は「生成AIによって、人との会話、周囲の状況から判断して、機械が自律行動できるようになる。ロボットに生成AIを導入するというより、「生成AIをリアルの世界に持ってくるという考え方で取り組みたい」と述べた。Microsoft Researchは「ロボティクスはAIを考えるうえで不可欠であり、エンボディドAI（物理的身体と環境の相互作用から学習するAI）に取り組んでいる」と鎌倉真音氏。

　現在のロボットは、一連の動きをあらかじめプログラムしているが、言葉の指示で動かすには、動きを生成する技術や、人の動作データを学ぶ方法が必要、といった課題も挙がった。濱口猛智氏は「かつてMicrosoft創業者のビル・ゲイツは『一家に一台ロボットを』と語った。その未来は近くまで来ていると感じた」と結んだ。

パートナーセッション

業務でのデータ活用のハードルを劇的に下げるデータ基盤とは

東京エレクトロンデバイス株式会社

クラウドIoTカンパニー

エッジクラウドソリューション部

ストラテジックプランニンググループ

辻野三郎氏

　製造業の現場でのデータ活用は、生産性向上に有効だが、データ基盤や分析システムを構築するコストの高さがハードルだった。2024年にリリースされたデータ基盤「Microsoft Fabric」は、データの統合、蓄積、分析、可視化といったデータ活用に必要な機能をオールインワンにしてSaaSの形で提供した。辻野三郎氏は「データ活用のハードルが一気に下がった」と語る。

　データストレージは、最新のレイクハウス型ストレージを採用。構造化・半構造化・非構造化にかかわらず、あらゆるデータを扱うことができる。また、データ仮想統合の仕組みがあるので、さまざまなデータソースとの効率的なデータ統合を実現できる。

　機械メーカーの製品サポート業務の事例では、Fabricで社内のデータを統合し、RAG機能を組み合わせて、サポートに必要な情報を迅速に引き出せるようにした。さらに、顧客の機械をリモートでメンテナンスできる「FalconLink」など、東京エレクトロンデバイスのソリューションも加えて「問題解決の時間を短縮、業務生産性と顧客満足度向上を図ることができる」と訴えた。

マイクロソフトセッション ③

生成AIによって描かれる未来と最新事例紹介

日本マイクロソフト株式会社

Microsoft Innovation Hub

業務執行役員

榎並利晃氏

　生成AIは、チャットボットから生成AIアプリケーションによる業務効率化、顧客体験向上へと活用の幅が広がっている。「生成AIの分野では、登場からわずか２年ほどの短期間にさまざまな技術革新が起きている」と話す榎並利晃氏はその最新動向を概観した。

　マイクロソフトは、生成AIをPCに組み込んで新たな体験を提供する次世代型PC「Copilot＋PC」を発売した。オフラインで生成AIのタスクを処理できるようにするため、AIのタスク処理に特化したNPU（ニューラル・プロセッシング・ユニット）を採用。ローカル環境でも動くCopilotのAIモデルにはLLM（大規模言語モデル）を軽量型にして、計算負荷を減らしたSLM（小規模言語モデル）を搭載した。Copilotは、さまざまなAIモデルの搭載が可能。Copilot Studioを使えば、用途に応じてオリジナルのCopilotをローコードで開発できる。

　榎並利晃氏は「これからのソフトウェアは、ロジックの代わりにAIの判断で実行するアーキテクチャーがトレンドになる。独自のAIアプリケーション開発は、最新の動きを理解することが重要。マイクロソフトも支援を提供する」と呼びかけた。

マイクロソフトセッション ④

製造業におけるAX（AI×DX）の提供価値と基盤構築

日本マイクロソフト株式会社

製造&モビリティインダストリーアジア担当

インダストリーアドバイザー

鈴木靖隆氏

生成AIが製造業のDXを加速させている。以前は人のデジタルスキル不足でできなかったことも、生成AIを使えばできるようになる。例えば、工場の生産現場で作業員が生産設備データを分析することは難しかった。しかし生成AIを活用すれば、分析プログラムを使わなくても、生成AIに言葉で指示してデータを分析し、オペレーションの改善提案や、設備故障時の対応策を引き出すことが可能になる。

ほかにも、価値の源泉が製品ハードウェアから、製品に組み込まれたソフトウェアの機能へと移行する、ソフトウェア・ディファインド・プロダクト化に対して、新たな機能のソフトウェアを迅速にコーディングするため、生成AIのコーディング・アシスタント・ツールを使うなど、生成AIを使ったDX（AX）にはさまざまな取り組みがある。

ただし、生成AIの導入を成功させるには、前提としてデータの標準化や、質の高いデータ環境を整えることが必要だ。鈴木靖隆氏は、AXの取り組みは十分な投資対効果を得られるようにすべきだとして「ユースケースを絞り、どのような価値を生み出すのかを明確にしてトライすることが大事だ」と語った。