住友ゴム工業とNECは2022年11月15日、タイヤ開発における官能評価で匠（熟練設計者）のノウハウをAI化することに成功したと発表した。両社の協業により、熟練設計者とテストドライバーのコミュニケーションにより成り立っていた官能評価を、評価の解釈に関するコミュニケーションをAIが学習可能なデータに体系化、官能評価の解釈や改良案考案のAI化を実現している。
体系化が困難な官能評価にAIを適用
住友ゴム工業とNECが、タイヤ開発における官能評価で匠（熟練設計者）のノウハウをAI化するという難テーマに取り組んでいる。取り組みの背景について、住友ゴム工業 常務執行役員 タイヤ技術本部長の國安恭彰氏（写真1）は、次のように説明した。
「近年、製造業では生産年齢人口の減少による人手不足や熟練技術者の高齢化が進んでいる。ノウハウを次世代に伝承すると共に、AIなどのデジタル技術をタイヤ開発などさまざまな業務で活用し、未来の技術開発のためのリソースを創出する必要があった」
官能評価とは、人間の五感を用いて品質を判定する評価のこと。國安氏によると、これまでタイヤ開発における官能評価の解釈は、熟練の設計者とテストドライバーのコミュニケーションにより成り立っており、体系化が非常に困難な領域だったという（図1）。
写真１：住友ゴム工業 常務執行役員 タイヤ技術本部長の國安恭彰氏
図1：タイヤ開発設計フロー（出典：住友ゴム工業）拡大画像表示
同氏によると、評価には、テストドライバーの定性的な評価に「ぷにゅぷにゅ」といった擬音が使われることもあり、同じ現象でもドライバーによって表現が異なるなどの課題がある。また、官能評価の解読には、「経験・ノウハウが必要で、評価結果から改良案を導くノウハウが熟練設計者に集中していた」（同氏）という。
今回、住友ゴムの熟練設計者とNECのデータサイエンティストが手を組み、官能評価の解釈に関するコミュニケーションをAIが学習可能なデータへの体系化に取り組んだ。結果、官能評価の解釈および改良案考案のAI化を実現している。
「データが文章で官能的な表現が多い」「AIが評価を解釈して仮説を絞り込む質問を生成することが難しい」などの課題に対しては、評価文を項目化や予想される質問を事前に作成することで克服している（図2）。
図2：AI化にあたっての困難を克服した施策（出典：NEC）拡大画像表示
NECのデータサイエンティストは、熟練設計者と共同でテストドライバーの定性評価を項目化し、評価を読み解く経験・ノウハウを体系化したAIの学習データへ加工した。一方で、住友ゴムの熟練設計者は過去に開発したタイヤの官能評価を項目分けした体系化データを作成し、結果に紐づく改良案を体系化。開発当初は低精度だったAIも、1年半ほど試行錯誤を経て、2021年12月には実用レベルまで精度が向上した（図3）。
図3：試行錯誤を重ね、AIの精度が向上（出典：NEC）拡大画像表示
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