株式会社Thingsの鈴木CEOが発表した製造業DXの未来とは

株式会社Thingsの代表取締役である鈴木敦也氏が、日刊工業新聞社の月刊誌「機械設計」2026年6月特別増大号に寄稿しました。彼の記事では、製造業の品質保証におけるDRBFM（Design Review Based on Failure Mode）やFMEA（Failure Mode and Effect Analysis）に焦点を当て、これらのプロセスに生成AIがどのように革新をもたらすかについて詳しく説明しています。特に、同社のエンジニアリング・チェーン基盤「PRISM」を軸にした実践例が紹介されています。

1. 未然防止の課題

現場でDRBFMやFMEAを運用する際、技術者たちはさまざまな課題に直面しています。まず、担当者の経験に依存しがちな「心配点の抽出」が挙げられます。このため、経験豊富なベテランと若手技術者の間で心配点の数に大きな差が生じることがあります。次に、長年蓄積されてきた知見が退職に伴って失われる「暗黙知の損失」が存在します。具体的に言えば、材料に関する成形条件や市場の不具合パターンなどが形式知として文書化されず、組織の知識が失われてしまいます。最後に、社内文書が複数のシステムに散在し、横断的な参照に多くの時間がかかる「作業効率の壁」が立ちはだかっています。

2. 従来型AIと生成AIの違い

ここで注目されるのが、従来型AIと生成AIの特性の違いです。従来型AIは主に数値データのパターン認識や識別に特化していました。一方で生成AIは、自然言語を理解し、知識を跨いだ推論や仮説生成に優れています。特にDRBFMのプロセスは、過去の知見をもとに未知のリスクを抽出する作業であり、これが生成AIの得意とする分野です。

3. PRISMによるDRBFMの実践

株式会社Thingsが提供する「PRISM」は、熟練の設計者が持つ思考プロセスをデジタルで再現したプラットフォームです。このシステムを使うことで、設計変更時に生じるリスクを多角的に評価し、心配点を見落とさないようにするサポートが得られます。例えば、特定の部品の肉厚を薄くする場合、PRISMは強度の低下だけでなく、成形時のリスクや特性の変化をも考慮に入れた提案を行います。これにより、設計者は問題点を早期に発見でき、より高い精度で作業を進められます。

4. 技術者の働き方が変わる

PRISMの導入によって、従来は数週間かかっていたDRBFMの作成がわずか数分に短縮されます。設計者はAIによって生成されたドラフトを元に、現場での経験をもとにした思考に集中できるようになります。このプロセスは、若手技術者の育成にも寄与し、製造業全体の競争力を引き上げる可能性を秘めています。

5. PRISMの未然防止活動

PRISMは「生成AIによる未然防止活動の改革」を実現する特化型サービスを提供しています。蓄積されたトラブル事例すらも深く分析し、必要なドラフトをAIが自動生成します。これにより、設計者や工場関係者がリスクをより正確に把握することができます。

6. 企業背景

株式会社Thingsは、2021年に設立され、製造業の知識を掘り起こし、エンジニアリングチェーンのDXを目指しています。彼らは「PRISM」を通じて情報の流れをスムーズにし、モノづくりに携わるすべての関係者が同じビジョンを共有できる世界を目指しています。これにより、さらなる品質向上と効率化を追及しています。

本記事を通じて、生成AIの導入が製造業においてどのような変革をもたらすか、今後の動向が注目されます。