シスメックスとJINGS、AIを活用した製造現場の知識の可視化に挑む

シスメックスとJINGSの革新的な取り組み

製造業において、効率的な生産体制を築くためには、熟練者の経験や知識が欠かせません。しかし、この「暗黙知」を次世代の生産基盤にどう活かすかは、業界の大きな課題です。今回は、シスメックス株式会社と株式会社JINGSが協力して、AIを活用した生産計画の高度化・標準化に向けた取り組みについて詳しく紹介します。

製造現場の課題

体外診断用医薬品の製造においては、充填設備とタンクの使用計画が重要な役割を果たしています。この時、工場では「タンク回し表」と呼ばれる、設備の使用順序やタイミングを決定する方法が gebruikt されています。

これまで、タンク回し表は長年にわたり熟練者の経験に基づいて作成されてきましたが、これには高度な判断力が求められ、多くの制約条件が絡んでいました。特定の担当者に作業が依存する状態では、業務の効率が悪化する恐れがあります。この問題を解決するためには、「どの設備を、いつ、どの順番で使用するか」という基準をAIを使って明確にする必然性が生じてきます。

AI活用の第一歩：現場の理解

シスメックスとJINGSは、まず現場での業務の実態を把握することから取り組みをスタートしました。ただAIツールを導入するのではなく、現場の担当者と協力し、彼らがどのような情報を元に判断を下しているかを理解しました。このプロセスを経て、以下のような要点を浮き彫りにしました：

- 設備の利用を決める際に確認すべき条件
- 複数の条件が重なった際の優先順位
- 明確にフレーム化できる判断と依存が必要な判断の範囲

これにより、熟練者の経験則を言語化し、AIで扱える業務要件への変換が進められました。

業務の透明化と標準化

約半年にわたり、シスメックスの製造現場において判断の整理が進められ、具体的なAI活用へ向けた要件が明確化されました。この整理は、単なる自動化に向けた条件を記述するだけではなく、業務そのものを客観的に見直すための基盤作りにもつながりました。これによって、現場が保持していた長年の知見が可視化され、他の作業とも連携させやすくなりました。

人とAIの共存を目指して

AIを導入することが目的化しがちな企業の中で、JINGSは「業務がどのようにAIで扱われるべきか」に重きを置いています。画一的なシステムに頼ることなく、現場の担当者と対話を重ねることで実際の業務に必要な要件を明らかにし、探索的なアプローチを採用することが、その後の運用に役立つのです。

まとめ

シスメックスとJINGSの協力が示しているのは、業界の課題を解決するためには、現場に根づいた知見をAIを使える形に変換することの重要性です。これにより、生産性が向上するだけでなく、次世代の人材育成や業務の効率化にも寄与することでしょう。AI活用は、その手段に過ぎず、目的は現場の知恵を活かすことに他なりません。両社の今後の取り組みに期待が高まります。