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横浜ゴムがたどり着いた“自動化しないAI活用”、仕様検討時間「50％短縮」実現のワケ
多くの企業が「いかに業務をAIに丸投げするか」「いかに完全自動化するか」に躍起になる中、まるで逆行するかのようなアプローチで成果を上げている企業がある。横浜ゴムだ。同社はAIに「正解」を求めない。さらには、設計開発の要所においても「あえて自動化しない」という選択をしている。それなのに確実に「成果」が出ているという。本稿では、横浜ゴムのユニークなAI活用術を明らかにする。AIは「正解」を提示する仕組みではない
製造業におけるAI活用といえば、大量のデータから「最適解」を自動ではじき出し、業務を効率化することがゴールとされがちだ。しかし、横浜ゴムでAI・DX推進をけん引する小石正隆氏のアプローチはまったく異なる。
同社のタイヤ設計開発では高度なAIシステムを導入し、仕様検討にかかる時間を「50％短縮」させるという劇的な成果を上げている。これほどの成果を出していながら、驚くべきことに横浜ゴムはAIに「最適解」を計算させていない。つまり、最もAIが得意とするはずの「自動で最適な答えを導き出す」機能をあえて捨てているのだ。
一見すると非効率なこの選択だが、成果は設計開発にとどまらない。たとえばゴム混合工程では、AIがはじき出したデータを巡り、データ重視のサイエンティストと熟練の材料エキスパートの意見が真っ向から対立する事態が発生した。普通ならAIの分析に従いそうな場面だが、彼らはここでもAIに「答え」を委ねなかった。しかし結果として、ゴムの品質向上と混合時間短縮を見事に両立させている。
では、どのようにして圧倒的な成果を生み出しているのか。一見遠回りに見える「あえて自動化しない」プロセスが最大の効果を発揮する理由と、その具体的な実践手法を解き明かしていく。
同社のタイヤ設計開発では高度なAIシステムを導入し、仕様検討にかかる時間を「50％短縮」させるという劇的な成果を上げている。これほどの成果を出していながら、驚くべきことに横浜ゴムはAIに「最適解」を計算させていない。つまり、最もAIが得意とするはずの「自動で最適な答えを導き出す」機能をあえて捨てているのだ。
一見すると非効率なこの選択だが、成果は設計開発にとどまらない。たとえばゴム混合工程では、AIがはじき出したデータを巡り、データ重視のサイエンティストと熟練の材料エキスパートの意見が真っ向から対立する事態が発生した。普通ならAIの分析に従いそうな場面だが、彼らはここでもAIに「答え」を委ねなかった。しかし結果として、ゴムの品質向上と混合時間短縮を見事に両立させている。
では、どのようにして圧倒的な成果を生み出しているのか。一見遠回りに見える「あえて自動化しない」プロセスが最大の効果を発揮する理由と、その具体的な実践手法を解き明かしていく。
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・横浜ゴムは、設計開発でどのように「AI活用」をしているのか？
・AI活用の鍵を握る「文脈」と「スキーマ」の重要性
・エージェンティックAI時代に求められる人の役割とは
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