横浜ゴム 様「人とAIの協奏」で目指すものづくり革命
dotDataで、タイヤの性能と開発・製造プロセスを改善
世界有数のタイヤメーカーの横浜ゴムは、半世紀以上にわたり革新してきたものづくりの技術をさらに飛躍させるために

dotDataを導入。製品設計・製造プロセスから得られるデータに適用し、タイヤの性能と設計プロセスを改善しています。
試作評価のデータから dotData によって抽出された特徴量に、さらに人が解釈を加えることで完成品のタイヤの特性と説明変数との間の関連性を割り出し、タイヤの性能向上を実現。また、製造プロセスにおける「ゴムの混合プロセス」の本質の理解を深めながら改善するなど横浜ゴムのタイヤ開発・製造プロセス全体に活用しています。

課題

効果・ データ活用による製品開発や製造工程の高度化

・ タイヤの設計・製造因子と完成品の特性との関係性を見いだしてタイヤの性能向上を実現

・ タイヤ技術をさらに飛躍させるために設・ゴムの物性値に影響を与える製造プロセス

計者の経験に依存した開発からの脱却
・ 過去の経験だけでは導き出せない新たな発想を得るための仕組み

データを特定して品質向上を実現
・ 冬用タイヤの氷上制動性能に強く影響する設
計因子と環境因子を特定して定式化に成功

User profile

横浜ゴム株式会社

https://www.y-yokohama.com/
所 在 地 〒105-8685
東京都港区新橋5-36-11
従 業 員 数 27,222名※2021年12月末現在、連結

創 業 日 1917年10月13日

事業内容
日本初のコードタイヤの製造に成功して以来、「ヨコハマタイヤ」のブランド名で知られる独自性の強い商品をグロー
バ ル に 広 く 販 売。 タ イ ヤ 開 発 で 培 っ て
き た ゴ ム 高 分 子 技 術、 複 合 化 技 術、 金属加工技術、設計技術をベースに、産業・生活を支える製品群を生み出すマルチプルビジネス（ M B ）事業も展開する。

AIやデータ分析を活用したイノベーション

りも、人の良さとAIの良さをうまく掛け合わせた『人とAIの協奏』
による課題解決を目指しています。課題解決のアクショ

日本を代表するタイヤメーカーとして、ンに繋がる道筋となる仮設を設定し、AI国内はもとより海外でも広くその名を知やデータ分析で得られた情報に人が解釈られる横浜ゴム。一般乗用車用からモーを加えます。そこでの気づきやひらめき

タースポーツ用タイヤ、高いシェアを誇をうまく活用することによって、継続的るスタッドレスタイヤといった各種タイに技術を磨き上げていく『漸進的イノベー

ヤ製品のほかにも、タイヤホイール製品やション』と新たな発想に基づいた『急進的ゴルフ関連製品、工業品・航空部品などイノベーション』の両方をにらみながら技の分野でも幅広く事業を展開しています。

術革新を進めていきたいと考えています」

同社は、主力製品であるタイヤの研究この目的を果たすために、AI活用にお開発や設計、製造などの業務において、いても単にディープラーニングで予測モ

早くからデータ分析やAIの技術を活用しデルを構築するだけでなく、データと予てきました。マルチスケール・シミュレー

測値との間の関係性を人が理解できるかションなどのシミュレーション技術やたちで導けるよう、さまざまな工夫を凝「マテリアルズ・インフォマティクス（MI）」

らしてきました。などのAI技術を用いた材料開発に取り組んできたほか、2020年には「HAICoLab（ハイコラボ）」というAI利活用構想を立dotDataの特徴量がタイヤ設計プロセスを加速ち上げ、より一層AIやデータ分析の活用に注力しています。

しかし、こうした工夫にも限界があったと小石氏は話します。

これらの施策について、横浜ゴムのAI「以前から、インプットデータとアウ研究室で研究室長を務める小石正隆氏はトプットデータの間の関係性を探る取り次のように説明します。

組みを進めてきましたが、扱える因子の「AIで業務をどんどん自動化することよ数に制限があったり、因子そのものは分

HAICoLabにおけるdotDataの活用“気づき” や “ひらめき” をフィードバック

研究開発
課題

仮説設定

データ準備

解釈

データ分析の試作・計測・評価データ 判別や回帰に基づき目的・目標や、（現実データ）や、特徴量を探索
アクションに繋がる 計算科学シミュレーション
データ分析の道筋を設定 （仮想データ）を利用

dotDataで得られた情報に解釈を加え本質に迫る“固定化された認識や制約” を揺さぶり“バイアス” を排除

アクションdotDataによって到底発想し得ないような斬新な切り口の特徴量が多く抽出され、タイヤ開発のイノベーションに繋がっています

横浜ゴム株式会社
エグゼクティブフェロー 研究先行開発本部 AI研究室 研究室長
小石 正隆氏

横浜ゴム株式会社
エグゼクティブフェロー
研究先行開発本部
AI研究室 研究室長
博士
（工学）

小石 正隆氏析対象とデータ分析の両方に詳しい人間に性能と安定性が向上してきました。まが設定する必要があったりと、さまざまた、新たな計測データも含めた分析結果な課題がありました」に解釈を加えることで新たな気づきが得

そんな折に出会ったのが「 dotData 」

られ、結果的にタイヤの設計プロセスをです。dotDataはアウトプット（予測し革新するためのデータ活用が一気に加速たい目的変数）とインプット（設計やプロしました。高く設定したゴールはまだ先セスに関するさまざまな説明変数）を入ですが、ゴールに到達するという直接的力すると、「 AI が重要な特徴量を自動的な成果だけではなく、dotData を活用に発見・抽出してくれる」という大きなする過程でさまざまなデータと対峙して特長があります。小石氏はこの点に着目初めて気づいたことが少なくありません。

し、「これまでデータ分析を適用できなそのような気づきを副次的効果と呼んでかった領域へ展開できるのではないか」

いますが、それも dotData を活用したと考えました。dotData は人間が理解ことによる成果と捉えています」（小石氏）

できる形で特徴量を自動的に抽出します。

引き続き、設計から混合、押出、圧延、この点が「人とAIの協奏」
を掲げる同社の成形、加硫、検査に至るすべての製造工

AI活用のポリシーにまさに合致するもの程に渡ってデータを取得し、それらとタでした。

イヤの計測・評価データとの関係性をdotDataを試験導入してPoC（概念実

dotData で分析することで、さらなる証）を実施したところ、その有効性が確

製品性能の向上や品質安定化、さらに、認できたため、正式に導入を決定。真っ

生産性向上を図る“ものづくり革命”を進先に dotData を適用したのが、高性能めていくようです。

タイヤの設計業務です。スポーツカーに装着される高性能タイヤではひときわ高い走行性能とその安定性が要求されます。

ゴムの混合プロセスの最適化を実現「社内では、高性能タイヤの設計仕様とタイヤの設計開発のプロセスだけでな共に、ゴム材料を混合しタイヤを成形しく、タイヤの製造工程にも dotData に加硫する製造プロセスの条件を見直すプ

よるデータ分析を導入しました。例えば、ロジェクトを進めていました」（小石氏）

ゴムの原材料や配合剤を混ぜ合わせる

そこで、試作評価で取得した各プロセ「ゴム混合プロセス」の最適化のためにスのデータをまとめてdotDataに投入し、dotDataを導入したところ、着実に成果試作品の特性向上に寄与すると考えられが上がったといいます。

る「特徴量」を自動設計させ、プロジェク「原材料や配合剤を混合した結果、完成

トメンバーで解釈を加えて次の試作に盛するゴムは、あらかじめ定められた幾つり込むことを繰り返したところ、「段階的かの物性値の条件を満たす必要があります。しかし、さまざまな外部要因の影響を受けるため、常に一定の物性値が得られるとは限りません。そこでより安定した結果が得られるよう、混合機のロータ

横浜ゴム株式会社
研究先行開発本部
AI研究室 主幹
博士
（工学）多田 拡太郎氏

良い関係式を得ることができました。

今後はより多くの対象にdotDataを活用回転速度や消費電力、混合時間、材料をこのスタッドレスタイヤの取り組みで投入するタイミング、外気温といった諸も、現在さらなる予測精度向上を目指し因子と物性値との間の関係性をデータ分た施策を進めているところだと小石氏は析によって明らかにしようと考えました」

話します。

こう語るのは、同社のAI研究室で主幹「現在得られているデータの範囲内でを務める多田氏。過去に行ったゴム混合あれば制動距離を算出する式を確立できプロセスのデータとその物性値をていますが、データが存在しないがためdotData に学習させ自動生成された特に予測精度の悪い設計領域があることも徴量に、人が解釈を加えてさらなる仮説同時に判明しています。そこで、現在は検証を実施することで、物性値を狙い通この部分を補完するためのデータを新たりに推移させるための因子の特定に成功に取得するべくタイヤ開発の関係者ともしました。現在、より厳しい条件が要求連携して試作検証を繰り返しているとこされる高性能タイヤの混合工程に同様のろです」

仕組みを適用すべく、さらなる精度向上

そのほかにも、過去の試作評価で蓄積に取り組んでいます。
「また、dotData

された現実データと FEM（有限要素法）の活用を通じて材料開発メンバーも納得などの数値シミュレーションで得られたする混合プロセスの本質に繋がる気づき

仮想データを利用することで、多次元のも 得 ら れ ま し た。 こ の 副 次 的 効 果 もインプットデータ（設計因子）と多次元のdotDataのおかげです」（多田氏）

アウトプットデータ（特性値）との間の関

さらに、冬季に利用されるスタッドレ係性を明らかにし、更にその複雑に絡スタイヤの設計にも、dotData を活用み合う情報をわかりやすいかたちで設しています。スタッドレスタイヤで重視計者に提供することを目指していくといされる性能は、凍った路面でいかに短いう。

距離で減速・停止できるかという「氷上「データ分析者ではない人達が“おもし制動性能」です。この性能をさらに向上ろさ”を感じながら、気づきを得られるさせるべく、どのような因子が氷上制動ように情報を提供することが1つの目標性能に影響するのかを過去の試作評価です。dotData の活用でその目標を達

データをもとにdotDataで割り出し、そ成できるよう、dotData の更なる機能れらの特徴量を用いて重要な因子と制動拡張に期待しています。また、現在の距離との間の関連性を定式化すること

dotData を使って実現できることは技に 成 功 し ま し た。 定 式 化 す る 際 に は術領域以外にも数多くありますので、固dotData で得られた特徴量に解釈を加定化された認識や制約を揺さぶりながらえることで設計プロセスにとって利便性バイアスを排除してさまざまな領域の課の高い、つまり、タイヤを試作する前に題解決に活かしていきたいと考えていま決定できる設計因子に基づいた見通しのす」と、小石氏は最後に語りました。

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