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横浜ゴム「人とAIの協奏」がスゴい、核心のキーワード“特徴量”とは？
AI技術の急速な進展は、ものづくりの世界をも大きく変えつつある。リアルタイムでデータを収集し、AIで解析・活用することで、生産性や品質の向上といったさまざまな面での競争力を高めることが可能だ。だが、それをもう一歩進めた「AIと人の協働」となると、現在はまだまだ模索の段階にある。そうした中「人とAIの協奏」をテーマに、タイヤの開発プロセス、生産プロセスの革新に挑んでいるのが横浜ゴムだ。同社が描く、「タイヤづくりの未来図」とはどのようなものか。研究のリーダーシップを取る、同社AI研究室長の小石正隆氏に聞いた。
AI技術の急速な進展は、ものづくりの世界をも大きく変えつつある。リアルタイムでデータを収集し、AIで解析・活用することで、生産性や品質の向上といったさまざまな面での競争力を高めることが可能だ。だが、それをもう一歩進めた「AIと人の協働」となると、現在はまだまだ模索の段階にある。そうした中「人とAIの協奏」をテーマに、タイヤの開発プロセス、生産プロセスの革新に挑んでいるのが横浜ゴムだ。同社が描く、「タイヤづくりの未来図」とはどのようなものか。研究のリーダーシップを取る、同社AI研究室長の小石正隆氏に聞いた。
人とAIの協働で研究・開発プロセスを回す「HAICoLab」の試み
2012年にディープラーニングが登場して以来、AI技術は一大ブームともいうべき潮流となって、さまざまな分野への適用が試みられてきた。とりわけ材料科学の分野では、AIを材料探索に活用する「マテリアルズインフォマティクス」が注目を集め、世界的なタイヤメーカーである横浜ゴムも研究開発を精力的に進めてきた。
その取り組みのスローガンは「人とAIの協奏」。人の強みとAIの強みを引き出すデータ活用の構想が生まれた背景について、横浜ゴム研究先行開発本部AI研究室アドバイザリーフェロー・研究室長の小石正隆氏は、次のように語る。
「技術革新には、いわゆる『深化（Exploitation）＝既存の情報・知識の延長上にある漸進的イノベーション』と、『探索（Exploration）＝未踏の領域に飛躍する急進的イノベーション』の2つがあります。私たちの研究では、後者を起こすことがAIに可能なのかを問いかけることで、AIと人が一緒になって、上の2つのイノベーションを達成するフレームワーク『HAICoLab（ハイコラボ）』を生み出すに至りました」（小石氏）
HAICoLabでは「最初に人が仮説として目標を踏まえた課題とその解決の道筋を定め、そこに向けたデータを準備する」。これらのデータに対してAIが「予測・分析・探索・生成」を行い、その結果得られた知見に「人が解釈を加えて次の仮説を設定する」といったプロセスを回していくという。
こうした一連のプロセスにおけるキーワードが「特徴量」だ。これは目標を示すデータへの寄与度が高い要素や因子だと小石氏は示唆する。
では「特徴量」とは具体的にどのようなもので、それをキーワードとしたデータ活用がどんな技術革新をもたらすのか？ 小石氏は横浜ゴムの実践事例を紐解きながら、詳しく語った。
その取り組みのスローガンは「人とAIの協奏」。人の強みとAIの強みを引き出すデータ活用の構想が生まれた背景について、横浜ゴム研究先行開発本部AI研究室アドバイザリーフェロー・研究室長の小石正隆氏は、次のように語る。
「技術革新には、いわゆる『深化（Exploitation）＝既存の情報・知識の延長上にある漸進的イノベーション』と、『探索（Exploration）＝未踏の領域に飛躍する急進的イノベーション』の2つがあります。私たちの研究では、後者を起こすことがAIに可能なのかを問いかけることで、AIと人が一緒になって、上の2つのイノベーションを達成するフレームワーク『HAICoLab（ハイコラボ）』を生み出すに至りました」（小石氏）
HAICoLabでは「最初に人が仮説として目標を踏まえた課題とその解決の道筋を定め、そこに向けたデータを準備する」。これらのデータに対してAIが「予測・分析・探索・生成」を行い、その結果得られた知見に「人が解釈を加えて次の仮説を設定する」といったプロセスを回していくという。
こうした一連のプロセスにおけるキーワードが「特徴量」だ。これは目標を示すデータへの寄与度が高い要素や因子だと小石氏は示唆する。
では「特徴量」とは具体的にどのようなもので、それをキーワードとしたデータ活用がどんな技術革新をもたらすのか？ 小石氏は横浜ゴムの実践事例を紐解きながら、詳しく語った。
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・研究開発におけるAI活用の重要キーワード、「特徴量」とは何か？
・人とAIが協奏した「特徴量探索」によるタイヤ開発プロセスを確立
・より効果的にデータ（AI）を活用するための「着眼点」と「ヒント」
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