2024/3/7

表紙

公開セミナー(DX)p.1□プロジェクト名：第４次産業革命をもたらすデジタル・トランスフォーメーション（DX)の加速□研究開発分野名：デジタルテクノロジー・ICT□研究開発テーマ：【D3】MIをローカルに活用した生産プロセスのデジタル革新□研究リーダー：名古屋大学大学院工学研究科

教授

足立吉隆

□事業化リーダー：株式会社アヤボ
中京化成工業株式会社
株式会社ジェイテクトグラインディングツール
株式会社オフィスメーション
□参画機関

塚本高木
今池安江

恵三
健行
浩史
慎司

：名古屋大学株式会社アヤボ
中京化成工業株式会社
株式会社ジェイテクトグラインディングツール
株式会社オフィスメーション
あいちシンクロトロン光センター
あいち産業科学技術総合センター※本スライドで使用したイラストは、フリーライセンス画像です。

１.研究テーマの概要
愛知県の中小・中堅企業：生産プロセス

素材メーカー

p.2
最終製品メーカー

どの業界でも、個々の工場・生産現場にローカルにあるノウハウこそが技術力

MIの産業への活用

課題

国の取組

愛知県の中小・中堅企業が望む取組

未知材料探索・機関横断・データ共有
・素材開発

MIによる最適プロセス探索を愛知ローカルで！
・個別の工場、個別のラインの生産プロセスに適用
・独自の技術ノウハウは非共有（共有=ノウハウの流出）・プロセス開発⇒生産プロセスのデジタル・トランフォーメーション（DX）加速を目指す！

・MIのプログラミングから取り組む余裕はない
・MIに適した生産パラメータ抽出方法、データ解析方法が分からない
独自の技術ノウハウを秘匿しつつ、MI活用の課題解決はオープンに連携してスピーディーに進めたい＜解決策＞

愛知県産業のMIパラダイムシフトに向けた基盤技術・体制の構築
・データ非共有で簡易に使える最先端MIソフト
・MIに適したデータ解析技術
・これらを提供する連携支援体制

１.研究テーマの概要

p.3

・全体の実施概要
用途
光触媒

プロセス
スパッタ

中京化成工業（株）

金 属 加 冷間鍛造工（株）ジェイテクト 自 動 車 焼結
グラインディング 部 品 研
削
ツール

物質
制御対象
特性
Pt ナ ノ 粒 ガス流量、印可 平均粒径、収量
子
電圧など
ベース油
添加成分

ベース油の選択 潤滑性能（摩擦係添加成分の配合 数）、加工性能比率など

砥石

材料選定・配合 砥石性能
内部構造（砥粒 （ 寿 命 ↑ 、 抵 抗の径、気孔率な ↓）ど）（株）オフィスメー 自 動 車 射出成形 CFRP
（あい ち産ション
部品
IoT

名古屋大学
あいち産業科学技術総合センター
あいちシンクロトロン光センター

科技セ）

最適成形条件
成形条件の変動

重量、寸法精度、外観、強度など

ものづくり向けMI活用支援（shinyMIPHA、有益な新規モジュール開発）
生産データの数値化支援
MI向け分析データ解析支援
MI活用ノウハウ集約

実施体制
ものづくりへのMI活用の困りごとの情報共有、解決ノウハウを共有して、チーム全体でMI活用を加速

参画組織名（株）アヤボ２.ロードマップ
開発ターゲット

p.4

令和4年度
7～9月

令和5年度
10～12月

1～3月

4～6月

7～9月

10～12月

1～3月（株）アヤボ
中京化成工業（株）
全（株）ジェイテクトグ
体ラインディングツール

MI活用の手順確立

・明確な取組対象を設定
・実践的な順解析モデルの構築と性能予測への活用、実証

入力・出力値の整理、抽出効果的なモデル構築のための入力・出力値の選定、特徴量抽出

分析データの取得

現象理解／モデル構築のための分析データ取得と特徴量抽出（株）オフィスメーション

研
究（株）アヤボ生
開 産 中京化成工業（株）
プ
発 ロ （株）ジェイテクトグ
ラインディングツール
セス （株）オフィスメーション（株）アヤボ分 中京化成工業（株）
析デ （株）ジェイテクトグー ラインディングツール
タ（株）オフィスメーション
事業化の取組３.研究開発の実施状況 R5年度末
開発ターゲット
MIを活用した触媒用ナノクラスターの効率的な製造方法の確立【（株）アヤボ】

全体

生産プロセス

分析データ

目標

粒径の標準偏差が平均値の20%以下を満たし
たうえで、収量を従来の1.5～2倍程度向上させる

MIモデルを活用して、上記を満たす入力値（生産パラメータ）の同定数値化した分析結果をMIモデルに活用・検証

実績

サブナノ領域の標準偏差について、目標値を大幅に上回る平均値の12%を達成。（質量スペクトルによる解析）

標準偏差の12％を確保しつつ、尖頭値2.5倍を達成（質量スペクトルによる解析）

TEM観察による担持後粒径分布の解析手法を確立。
サブナノ領域については、CS-TEM画像の解析に挑戦中。

目標

MIモデルから性能予測した生産パラメータを使って、試作した加工油の性能評価

潤滑性能10%向上を達成する生産パ
ラメータの同定

数値化した分析結果をMIモデルに活用・検証

実績

入力値・出力値の適正化、適正配合を予測し、潤滑性能（耐焼付性指標）を約30%向上（目標値10%を大きく上回る）させた加工油を試作・実証

性能に寄与するパラメータを絞り込
み

表面分析（XAFS、XPSなど）を実施
しデータを取得・解析、現象理解の促進〇
MIを活用した加工油の適正配合モデ
ルの構築と開発期間の短縮の実現【中京化成工業
（株）】

p.5

〇
MIを用いた自動車
部品研削加工用ビ
トCBNホイールの性能向上【（株）ジェイテ
クトグラインディングツール】

目標

砥石寿命の向上を目指したMIによる研究開発の促進

砥石寿命向上に影響する生産パラメータの同定、重要度の決定

数値化した分析パラメータをMIに活用、性能との相関を検証

実績

逆解析による研削抵抗10%減を達成、寿命同等には至らず。逆解析による仕様導出自体の有効性は実証。新たなMIアルゴリズム（画像回帰）にも挑戦中

情報科学的手法を用いて生産パラメータの重要度を評価した

X線CT画像の撮影方法を確立、3値化
画像から各種成分の割合、気孔分布の数値化を実現

MI向け生産パラメータ抽出付加機
能の開発（CFRP射出成形）【（株）オフィスメーション】

目標

MIモデルから性能予測した生産パラメータを使って、CFRPを試作し、モデルの検証
射出成形機の汎用IoT化

生産条件のリアルタイム値と性能との因果関係の理解数値化した分析結果をMIモデルに活用・数値化手法の検証

実
績

出力を試験片重量として、順解析モデルを構築。性能予測による試作・実証を行って、試験片重量最適化を実現
試験片重量と引張強度という２つの出力を表現する1つのANNモデル構築も実現

1サイクル毎の生産パラメータ実測
プロファイルについて、多くのファイルに対するデータ前処理手順を確立、主成分分析により特徴量を抽出し、性能値との相関を理解

外観や内部構造に関する測定手法・解析方法を確立、測定・解析を実施〇〇

３.研究開発の実施状況 R5年度末

p.6

グループ全体のMI活用状況
データの数
値化

画像認識

重要性評価
（スパース学習）

順解析

逆解析

画像回帰

（株）アヤボ

〇〇

〇

〇

〇ー〇

中京化成工業
（株）

〇ー〇

〇

〇

ー〇

（株）ジェイテクトグラインディングツール

〇〇〇〇

〇

〇

〇

（株）オフィスメーション

〇〇

〇

〇〇

〇〇

新モジュー
ル追加

新モジュー
ル追加・開発

名古屋大学

画像生成

実証

新モジュー
ル開発

・shinyMIPHAへの新モジュール追加（XG-Boost・shap、逆解析での入力パラメータ探索制約機能）により、参画企業の性能予測モデル構築に役立ち、ものづくり産業における最適なMI活用の可能性が広がった。
・最新の画像回帰アルゴリズム及び、 複数の特性を一つのモデルで表現するアルゴリズム（MultiOutput-ANN）を新モジュールとして開発。shinyMIPHAとは別途、プロジェクト専用に運用し、MIのさらなる活用可能性を模索すべく、グループ一丸となって挑戦している。
※赤字は、「R5年度末のマイルストーン」を超えて実施した内容

(株）アヤボ

３.研究開発の実施状況
全体
目標

粒径分布の標準偏差を、平均値の20%程度まで抑え、収量を従来の1.5～2倍まで向上〇 MIモデルの構築・活用

p.7

R5年度末の目標達成

生産プロセス

分析データ〇 Ptナノクラスターの質量スペクトル〇 電子顕微鏡写真・粒径分布
1.04±0.28 nm （標準偏差：平均値の27%）3

尖頭値：2.5倍
2.5

Ion current (nA)2

標準偏差：平均値の12%

MI活用後
1.5

MI活用前

・分析データ取得の手法確立（ただしサイズ分布の抑制が必要）

1

生産パラメータの番号123生成系〇 サブナノサイズ領域の原子分解能電子顕微鏡観察

0.545

分離系

670089生産パラメータの同定

1011120.20.40.60.8

11.21.4

粒径換算値 (nm)1300.511.5

重み係数

・強度とサイズ分布に対する生産パラメータの感度は、生成系で大きい

目標達成状況

2・サイズ分布の抑制
・構成原子数から粒径に換算⇒ 0.75±0.09 nm（サブナノサイズ領域）

1.61.8・外部機関にて
CS-TEMの活用
収差補正＆低加速電圧
・担持条件の最適化
サイズ・担持量・ 1 nm
TEMグリッド

Pt原子

DFT計算に基づく６量体のモデル
・原子分解能で６量体ナノクラスターの観察に成功

・MIモデルを活用して生産パラメータを同定し、質量スペクトルよりナノクラスターの粒径分布と収量の目標値を達成
・CS-TEMの活用と担持条件の最適化により、原子分解能でナノクラスターの観察に成功

３.研究開発の実施状況

中京化成工業（株）

p.8

R5年度末の目標達成

ターゲット：難加工材（SUS材・調質鋼材等）鍛造加工用油剤
難加工材用油剤には、数多くの添加剤が配合されているが種類・添加量により性能が大きく異なる。
MIを使用して最適化を行い、更に能力向上も図る。

12～入力値・出力値について～

油剤性能のKeyとなる「動粘度・添加剤の添加量」を入力値
性能評価機である４球試験機から得られる「試験ステップ数」を出力値

3～入力値因子の絞り込み～

出力値（試験ステップ数）に影響度の高い入力値をShiny MIPHAを駆使して同定⇒ 上位半分を占める入力値（赤色）を用いてXGBoostを用いた予測へ～ XGBoostのモデルを用いた総当たり式予測・試作実証～
その際に実配合可能な添加剤量の範囲で予測（例：添加剤Aは添加量が0.5, 1.0 wt%のみ等）

予測
弊社センターオイルシリーズの汎用品よりも「耐焼き付き性能が約３０％向上（目標値：10%を大きく上回る）した油剤」を実現した。

MI予測による試作品では耐焼き付き荷重が約30%向上
小小→→<試験ステップ数><負 荷 荷 重>→→

大大３.研究開発の実施状況（株）ジェイテクトグラインディングツール
R5年度末の目標達成+最先端MIへの挑戦

p.9

取組対象：スチール研削用ビトCBN砥石のCBN層組成開発
数値化に向けた取り組み

効果的なモデル構築のための入力、出力値の選定●入力値データ（砥石組成、砥石構造因子）

生産パラメータの候補を選定し、それらの出力変数に対する寄与度をAIC、BIC、LASSO等により評価三値化

各判定手法において寄与度が“高い”と判断した生産パラメータを今後のMI
学習で使用

砥石のX線CT画像
測定装置：リガクnano3DX（知の拠点あいち）

逆解析に基づいた砥石試作
MIモデル構築-逆解析-導出した砥石試作-性能評価-得たデータを追加して再度モデル構築、というサイクルを複数回実施

数値化結果、性能評価結果をMIモデル構築にフィードバックし、課題に対応しつつ、砥石の試作・性能評価を積極的に進める

画像回帰による砥石構造解析と解釈
X線CT画像から特徴量を自動で抽出し学習モデルを構築し、研削性能と砥石構造を結ぶ研削性能(良い[A]～悪い[E])と、自動で抽出された画像の特徴量に相関が現れた●出力値データ（砥石性能・研削結果の数値化）
砥石の切れ味 – 研削抵抗値
切れ味が良好な砥石ほど、研削抵抗は低くなる

研削抵抗は従来比で10％減を実現
寿命は従来比同等に届かず（課題特定）

画像回帰モデル構築（CNN）-最先端MIへの挑戦-

三値化画像
使用ソフトウェア：ImageJのTrainable Weka segmentation

砥石の寿命 – 研削比
研削比 =工作物研削量（体積）砥石損耗量（体積）=100𝑐𝑐= 100
1𝑐𝑐

画像そのものを入力、性能値を出力とし、組織画像から特徴量の抽出（数値化）モデル構築までを自動で行う世界最先端のモジュールを開発（名古屋大学）

人が意図して抽出した気孔の特徴量(A、B)と研削性能に、画像回帰と同傾向の強い相関が現れ、画像回帰モデルの理解を進めた

切れ味（低研削抵抗）と寿命を両立する砥石の実現へ

３.研究開発の実施状況（株）オフィスメーション

p.10

R5年度末の目標達成+最先端MIへの挑戦

対象：炭素繊維強化ナイロン樹脂（CFRP）の射出成形をプロセス実測＋MIによりモデル構築

プロセス設定値・実測値

材料

インライン1サイクルプロファイル（シリンダー温度、金型温度、保圧、保成形機
圧時間、射出速度、V-P切替位置）①

繊維:7mm, 30wt%

金型

②

出力値

X線CT

成形品重量、引張強度①、②

来年度実施予定

繊維：7mm,0.2mm
各5～30wt%③① ２つの出力値を表現するMIモデル構築② プロセス実測プロファイルの特徴量化③③ 画像から特性を直接表現する画像回帰

射出圧の1サイクルプロファイル

入力６個：シリンダー温度、金型温度、保圧／１次圧、保圧時間、射出速度、V-P切替位置
出力２個：成形品重量、引張強度

引張強度

train
test

1サイクル毎に記録される多量のプロファイルを効率的にデータ成形し、主成分分析に適用する方法を確立

train
test

（今回は300サイクル分）

成形品重量

1つのモデルで２つの特性値を予測するANNの構築を実現
複数の要求仕様を満たす
生産パラメータの探索に有効

主成分2(60成形条件×n=3)

引張強度
主成分2

成形品重量

内部構造

traintest

内部構造（X線CT）と引張強度を直接結び付ける画像回帰モデル構築を実現→非破壊の組織評価による強度推定へのプロファイルを特徴量化し、出力値との相関を確認
応用可能
主成分1

主成分1

４.研究実績

R5年度末

p.11

マイルストーンを大きく上回る積極的な活動を展開した

特許出願

研究実績
令和5年度末マイルストーン
令和5年度末

ーーー

外部発表

8

【内訳】
・プレス発表1件：データサイエンスセミナー開催周知・学会発表3件：プラスチック成形加工学会秋季大会（口頭 2023/11/28-29）
・展示会出展2件：メッセナゴヤ2022、第48回工業技術研究大会（2023/6/22）
・その他2件：キックオフセミナー、公開セミナー’23/3月

ー

情報発信

1

【内訳】
・データサイエンスセミナー開催（2023/9/4）

ー会議の開催件数

13【内訳】①R4.9.5～7：研究リーダー足立先生のオンライン講義「データサイエンス」②R4.10.3：R4年度第１回研究開発会議③R4.12.7-16：個別企業・研究リーダー・あいち産科技で進捗打ち合わせ④R4.1.16：年次まとめに向けた進捗・課題打ち合わせ⑤R5.4.27:R5年度第1回研究開発会議⑥R5.5.12：個別打合せ（中京化成工業・あいち産科技）⑦R5.5.30：個別打合せ（ジェイテクトグラインディングツール・あいち産科技）⑧R5.8.3：研究リーダー・ジェイテクトグラインディングツール・あいち産科技の個別打合せ（画像回帰）⑨R5.8.3：R5年度第2回研究開発会議➉R5.10.16：中間評価に向けた全体打合せ⑪R5.11.15：個別打合せ（中京化成工業・ジェイテクトグラインディングツー
ル・あいち産科技）⑫R5.12.5：中間評価結果への対応と戦略対話に向けた全体打合せ⑬R5.12.6：R5年度第3回研究開発会議※その他、メール連絡・相談・対面打合せを定期的に実施

５.事業化の見通し

p.12

中京化成工業（株）:金属加工油MI

従来

MI運用後（見込）

効果（見込み）開発期間

３ヶ月～６ヶ月

１ヶ月～２ヶ月

約７０％短縮人材育成期間３年１年～２年

約５０％減少～５年

２０２３年４月入社 新卒社員も本プロジェクトに参加中（プロジェクト期間中からMI活用人材育成に着手）

５.事業化の見通し

p.13（株）ジェイテクトグラインディングツール：研削砥石

技術確立

実用化

MIを活用した砥石開発は業界内でも前例が無い。
本研究成果によりもたらされる砥石組織設計の迅速化は、開発期間短縮や開発費用の低減につながり、国際競争力の向上に寄与する。

適用領域の拡大

活用商品の拡大

適用領域の拡大
活用商品の拡大

適用領域の拡大

MIを活用した商品開発手法の社内展開
人材育成
・他製品担当者向けの講習会開催
・部内のMIに関する相談に対応
ツール化
・MI用データ収集方法の社内標準化

参考資料（砥石の種類と特徴）

５.事業化の見通し

p.14（株）アヤボ：触媒用ナノクラスター
令和４年度

令和５年度

令和６年度

プロジェクト終了後・ナノクラスターの収量向上に対する、MIモデル（順解析・逆解析）の構築
および生成条件の最適化

・触媒活性度・作製効率に対するMIモデルの構築
R7: 触媒材料の試作販売
R9: 販路拡大
R11: 本格生産と量産化

・MIモデルを活用した
運転パラメータの最適化
R7～: 装置の製造販売（株）オフィスメーション：生産機のIoT化
令和４年度

令和５年度

令和６年度
・生産プロセスの1サイクルプロファイルから特徴量抽出を行うための、効率的なデータ前処理方法（バッチ式）を確立

プロジェクト終了後・MI活用を支援する、データ前処理方法を加えて、IoTシステムの活用範囲を広げ、販売促進につなげる６.県産業への貢献度、人材育成等

p.15

・それぞれの業界をリードする参画企業が、自社プロセスへのMI適用の効果を発信
・名古屋大学／あいち産科技センターが、セミナーや解析トライアルを継続実施→県内企業がMIにチャレンジしやすい環境（MI活用情報／活用サポート体制／外部人材育成）を生み出し、愛知県産業のMIパラダイムシフトに貢献する。
令和４年度
自社プロセスへのMI適用の有効性を実証

令和５年度

令和６年度

プロジェクト終了後

展示会などで発信

性能予測モデル構築・試作実証に取り組み、その有効性と課題解決ノウハウを発信・研究リーダーによるオンライン講義「データサイエンス」（R4.9月、3日間、プロジェクトメンバー対象）

MIツールと活用ノウハウを県内企業へ横展開することを目指して、セミナー・MI活用トライア
ルなどを継続して実施予定

・データサイエンスセミナー（外部一般公開、R5.9月実施済、参加者：現地・オンライン計122名）