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 住友ゴム工業は2022年11月15日、NECと共同で2輪車のタイヤ開発における熟練設計者の思考をデータ化し、テストドライバーが評価した乗り心地などの官能評価の結果から、改良案を提示する人工知能(AI)を開発したと発表した。これまで専ら熟練設計者の経験やノウハウに基づいていた判断プロセスを体系化し、開発期間の短縮や人材育成に生かす。

 「手応え、剛性感も柔らかめで中バンク以降の抜け感が残る。乗り心地ねっとり感向上するも倒れある」――。住友ゴム工業の試作タイヤの実車評価では、テストドライバーと設計者の議論の中でこうした抽象的な表現が多用されるという。設計者はテストドライバーのコメントを正確に解釈し、改良すべきタイヤの特性値(目標台上特性値)を推定する。さらに、その特性値を出すための設計仕様へと落とし込む。

 しかし、設計者がこうした一連の開発プロセスを遂行できるようになるには、「最低でも5年の修行が必要」(住友ゴム工業タイヤ技術本部技術企画部デジタル設計担当部長の原憲悟氏)で、おのずと開発業務が属人化していた。

 これらを背景に、住友ゴム工業らは熟練設計者と同等のスキルを持つ「匠(たくみ)設計AI」を開発した(図1)。匠設計AIは、実車評価結果から目標台上特性値を推定する「目標台上特性値AI」と、目標台上特性値を達成するための設計仕様案を提示する「最適仕様提示AI」、そしてこれらのAIがどのように答えを導き出したのか、思考プロセスを見える化する「グラフAI」から成る。

図1 住友ゴム工業の開発プロセス概要と匠設計AI
図1 住友ゴム工業の開発プロセス概要と匠設計AI
(出所:住友ゴム工業)
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