技術系
経験や感覚に依存する生産現場の知見を
AIに学ばせ、自動化する。
T.I.
成型生産技術システム制御開発部
経営工学専攻修了
2018年入社
Career Step
1年目：デジタルマニュファクチャリング推進部
主にDXの推進を担当
4年目：成型生産技術システム制御開発部
データ解析、AIシステム開発に従事。
Question 01
入社動機と現在の仕事内容を教えてください。
大学院1年時にブリヂストンの夏季インターンシップに参加し、デジタル技術開発の部門でデータ解析の業務を経験しました。自分のデータ解析が製造現場の改善に繋がることにやりがいや面白さを感じ入社を決意しました。 現在私が所属する成型生産技術システム制御開発部は、デジタル技術を活用したシステム開発を推進することで、製造現場のDXを加速することをミッションとしています。私はAIを搭載した自動制御技術によって、製品の品質を向上するシステムの構築に取り組んでいます。目標はAIが自動で品質向上する製造現場の実現です。現在手がけている生産支援AIはタイヤのゴム部材を重ね合わせて成型するマシンに、どの方向でどの部材を重ね合わせるかを数ミリ単位で指示を出します。これまで高度な熟練技能員の経験や感覚に依存していた生産現場のカンやコツといった暗黙知を、AIが学習することで明確に類型化し自動的に品質を向上させていきます。とりわけゴムは気温などの影響を受け、変形度合いが大きく変わる難易度の高い材料であり、莫大なデータから学習するAIはきわめて効果的なアプローチです。
入社動機と現在の
仕事内容を教えてください。
Question 02
仕事のどのようなところにやりがい、面白さを感じますか？
AIシステムの技術開発は長期的かつ難度の高い挑戦であり、トライ＆エラーの繰り返しです。時折、大変な思いもします。以前、構築したシステムをテストで現場導入しましたが、使いにくい箇所が多く、利用が普及しないという経験をしました。理由は明らかでした。AIは学習するデータの質が重要ですが、熟練技能員の暗黙知を学ばせるにはどんなデータが必要なのかがわからなかったからです。現場の技能員さんのカン・コツを言語化し、ロジックに落とし込むのは非常に難しく、解決の糸口がなかなか見つけられませんでした。しかし、チームのメンバーと何度も議論を行い、課題の洗い出しやシステム改善を繰り返し、なんとか利用価値のあるシステムとして活用できるようになりました。
新しい技術への挑戦には、困難がつきものです。しかし、製造現場の方から、「新しくて価値のあるシステムなんだから、必ず完成させてよ」といった声をいただいて奮い立たぬ者がいるでしょうか？ 私は現場改善に繋がる自分の仕事に大きなやりがいと責任、そして楽しさを感じています。
仕事のどのようなところにやりがい、
面白さを感じますか？
Question 03
「ブリヂストンらしさ」「強み」をどのようなところに感じますか。
私自身がそうであったように、ブリヂストンには若手でも責任あるプロジェクトを任され、失敗や成功を繰り返しながらスキルを向上できる、成長できる環境があります。現在、ブリヂストンではデータサイエンティストの育成に力を入れており、これからは経営工学のように幅広く学び、ITスキルを身につけた人には多くの活躍の場所があると思います。もちろん、そのチャンスを活かすにはチャレンジ精神が必要です。自分が経験したことのない業務に積極的に挑戦することです。私自身も職種は「生産系IT」ですが、生産現場にシステムを導入するには、生産に関わる多様な知識が必要です。最近も、新たに電気系の仕事にもチャレンジしたことで、新しい知識を吸収し、業務の幅が広がりました。
今後はぜひ、海外事業所での業務を経験したいと思います。これまで国内で培ってきたAIやデータ解析の技術を、ぜひ海外にも広げていきたいですね。
「ブリヂストンらしさ」「強み」を
どのようなところに感じますか。
Special Question
あなたにとって、
ブリヂストンの「旅」とはなんですか。
ブリヂストングループの使命に「最高の品質で社会に貢献」とあるように、お客様にとって価値のある商品・サービスを追求し続けることがブリヂストンの永遠の「旅」です。そのために「お客様は誰なのか」を常に意識して仕事に取り組んでいます。
