数理,AIの力で匠を名匠へ　日本製鉄が目指す物づくりの革新

本セッションでは、日本製鉄株式会社のインテリジェントアルゴリズム研究センター長を務める伊藤氏が、「数理AIの力で匠を名匠に」というテーマで、ものづくりにおけるAI活用の革新的な取り組みを紹介しました。同社は1960年代からデータ活用にいち早く着手し、長年蓄積してきた豊富な現場データや物理モデルと、最新のAI技術を融合させているのが特徴です 。セッションでは、熟練者の経験と勘に頼っていた生産計画や品質管理、観測困難な高炉内の制御などを、数理最適化や深層学習といった技術でいかに自動化・高度化しているかの具体例が示されました。また、単にAIで「認識」や「予測」を行うだけでなく、現場の「意思決定」と「アクション」に繋げることを重視しており、そのための技術的挑戦や組織体制、そして求める人物像について語られました。鉄鋼業という、化学、機械、物理、物流など多様な技術が集約されたフィールドだからこそ、AI活用の可能性が無限に広がっている点が強調されています。

1960年代からのデータ活用とDX投資

日本で最初にIBMのメインフレームを導入した一社であり、デジタルへの投資を長らく継続。過去5年間で1,000億円以上をDXに投資し、データ基軸での業務変革を進めています。

「匠の技」をAIで進化

熟練者が終日かけていた生産・物流計画を最適化技術で瞬時に立案したり、目視で行っていた製品検査を深層学習による画像認識に置き換えたりと、「匠の技」を再現・超越する取り組みを推進しています。

物理モデルとAIの融合

データだけでは解明できない高温の高炉内部の状態などを、物理現象モデルとデータドリブンなAIモデルを組み合わせる「グレーボックスモデリング」によって可視化・制御し、安定した鉄づくりを実現しています。

「意思決定」まで踏み込むAI活用

現場のデータを「認識」し、将来を「予測」するだけでなく、その結果を元に最適なアクションを「計画・制御」し、現場にフィードバックするという一気通貫のループを重視しています。

鉄鋼業特化の生成AI開発

一般的な大規模言語モデルでは対応できない鉄鋼特有の専門用語を自社データで追加学習させ、特許分類などの専門業務に特化したAIモデルの開発にも着手しています。

多様な専門性とチャレンジ精神を求める

AI専門家はもちろん、機械や化学など他分野の専門性を持ちながらAI活用に挑戦したいという意欲を持つ人材を幅広く求めています。採用では、研究内容そのものだけでなく、課題設定の背景やアプローチにおける思考の深さを重視しています。

自販機業界向けソリューション「Vendy」

全国に約400万台あるとされる自動販売機。どの自販機に何を補充するかという担当者の経験と勘に頼っていた部分を、AIで効率化するソリューション「Vendy」を提供しています。販売データに基づいた需要予測を行い、最適な商品ラインナップを生成。売れ筋商品の増量や、在庫が少ない自販機への早期巡回を促すなど、効率的な運営を支援します。LPガス事業者向けRoutifyと同様に、配送ルートの最適化機能も搭載しています。