なぜ3.3億円でも売れるのか…？ 職人1時間→AIで1分、世界初「製造AI」のヤバい実力(2/2)

AIが「新人指導」を担い、熟練工は「より難しい業務」を

　一方で、世の中にはある意味無限に加工手法はあるし、マシンや工具も日々進歩している。そのため現在も新たなデータの追加や現場からのフィードバックを行い、加工や精度のさらなるパフォーマンス向上に努めてはいるそうだ。だが、そもそもベースが熟練工の知見となっている以上、熟練技術者の存在は大きいと2人は言う。

　現時点ではそれほど難しくはないけれど、熟練工でも1時間は要していたようなセットアップも含めた加工までを、アルムのマシンやソリューションが担う。そうして浮いた時間で、アルムのTTMCも含めた既存のNCマシンでは加工が難しい、専用マシンを使って手仕事でしかできないような微細な加工や超高精度な加工を、熟練工が行う。このような棲み分けを考えているという。

　また、計画段階ではあるが、新人教育にアルムのマシンやAIソフトウェアを活用するという。人材育成、教育系ソリューションの開発も手がけたいとの展望も話してくれた。

新ビジネスモデル「部品調達プラットフォーム」構想の中身

　さらには、これまで紹介してきたような部品調達におけるさまざまな課題を解決する、TTMCをハブとするまったく新しい部品調達プラットフォームも構想していることを教えてくれた。名付けて、「MMOP（Massively Multiplayer Online Production）」。


　従来のように設計図面をベースに、その下にずらりと商社や町工場が連なる部品調達ネットワークではなく、各地に点在するTTMCをクラウドならびに専用のAIでつなぐことで、依頼者は調達したい部品を設計した段階で、同データが各地のTTMCに共有される仕組みならびにプラットフォームである。

　具体的には、「PAI（製造系人工知能）」と呼ばれる専用のAIが、精度や納品スピード、価格などを加味した上で、ベストなTTMCならびに、同マシンを保有する町工場に依頼を飛ばすようなスキームとなっている。

　該当した工場が仕事の状況や価格面で折り合わずに断った場合には、次にベストな町工場に再び依頼する。依頼者にとっては工期も金額も納得いくものが、町工場においてはTTMCを置いておくだけで、依頼が入ってくるようなビジネスモデルの世界観だ。

　MMOPのような部品調達プラットフォームを国内で展開していく動きが進めば、それこそコロナ禍以降急激に広まった感のある、海を越えた部品調達がいかに社会情勢に左右されるかといった、経済安全保障にまで発展、寄与する取り組みにもなると、三島氏は熱く語った。

日本が最も強い「加工工程」を世界へ

　改めて最後に、今後、国内の中小町工場ならびに製造業が生き残るために必要な考えや姿勢について聞いた。大手の医療機器メーカーで製品の開発・設計業務などに携わっていた坂下氏は、次のように当時を振り返った。

「以前の自分は会社の規模が大きかったこともあり、ARUMCODEをローンチしたころのマーケットの反応と同じで、加工にAIを活用するとは思ってもいませんでした。でも今なら分かります。そういった常識をぶち壊した先に、新たな発展があるのだと」（坂下氏）

　一方で三島氏は、大手の製造企業などに勤め、ヨーロッパや中国などに赴任していた年月も長く、現地の製造業界の隆盛ならびに、日本の製造業界の凋落を肌身で感じると共に、危機感を覚えていたという。

　そして、そのような状況を打破することができるのも、こちらも坂下氏と同様、自分がこれまで所属していた大企業では難しく、常識を壊すことができるスタートアップしかない。

　その中でも、日本の職人の技術を詰め込んだ、さらには加工工程すべてを担うサービスラインを提供するアルムに魅力ならびに、ものづくりに携わるエンジニアとしてのロマンを感じ、ジョインしたとの熱き思いを語ってくれた。

「最後の最後、加工工程こそものづくり仕事の一番おもしろいところであり、ロマンを感じます。そして、日本企業ならびに日本の技術者が最も強いところでもある。日本での成功を糧に、世界を目指します」（三島氏）