目指す姿の実現に向けた戦略

特集：COO と若手技術者座談会

AI とともに「深化」するタイヤの技術開発〜自動車業界の大変革に対応するために〜

代表取締役社長兼 COO

AI 研究室研究先行開発本部

研究先行開発本部
タイヤ第二材料部 材料１グループ

研究先行開発本部 研究開発部
研究開発１グループ

清宮 眞二

古渡 直哉

佐和 秀彬

中村 茉由子AI 利活用構想ハイコラボと技術者としての役割

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清宮 横浜ゴムには過去からの膨大なデータが蓄積されていま自のフレームワークとなっています。現在横浜ゴムでは、中期経すが、これらを皆さんのような技術者、つまり人間がすべて把握

営計画 YX2026において、「深化」「探索」というキーワードを置することは不可能です。その貴重な財産を新たなイノベーショいていますが、これに沿った考え方と言えます。
「HAICoLab」がンに活かすべく、AI を使って有効に活用しようと2020年に策定しなぜ必要なのかと言えば、自動車業界では、さまざまな革新のた の が AI 利 活 用 構 想

スピードが速くなっており、当社とすれば、従来の技術だけでは「HAICoLab」です。これ追い付いていけないからです。今までの領域から飛び出した技は人間が得意とするひら術開発を進め、スピードアップを図るため、AI の利活用を進めるめきや発想と、AI（人工知ことになったのが、コンセプトと導入の経緯です。「HAICoLab」

能）が得意とする莫大なはすでに新製品開発のためのゴム材料開発や構造開発に活用さ量のデータを処理する力れて い ます。今 後 も、そ の 適 用 範 囲 を 拡 大 するとともに、を合わせる仕組みです。

「HAICoLab」を構成する技術開発を進め、横浜ゴムのユニーク固定観念によるバイアスな新製品開発を支えていきます。

的なものにとらわれない多角的な経験、知識、判断基準に基づ

古渡 私は、社内における AI の利活用を推進する立場にいます。

き、AI が出す結果を、人間がどのように解釈するかを考え、その当社の場合、そもそも AI を利活用するためには、優れたタイヤ上で最終的な判断をします。これまでも横浜ゴムでは、マルチの性能、コンパウンドの性能を予測する AI をつくらねばなりませスケール・シミュレーションなどのシミュレーション技術やマテリん。AI には、データを単に入力すれば良いというわけでなく、しアルズ・インフォマティクスというAI を活用した材料開発技術をかも人間が思い込みでデータを入れるとバイアスがかかってし開発してきました。それらを組み合わせることに加え、人の特性まうため、正確なものができなくなるという難しさがあります。にも注目し、「人と AI との協奏」によってデジタル革新を目指し、私のポジションのやりがいは、AI 活用という名の下、社内の材料斬新的、急進的なイノベーションを起こすことを狙う横浜ゴム独開発、設計開発、システム開発など、さまざまな部署の多くの人

THE YOKOHAMA RUBBER CO., LTD.

「深化×探索」を支える原動力目指す姿の実現に向けた戦略

経営のレジリエンスの強化

データと関わり合いながら仕事ができること、そして、自身の成長も実は」と指摘を受けていました。その経緯もあって、AI の活用の時も、感できていることです。

データを鵜呑みにせず、本質の部分をしっかり見ていくことを意識

佐和 私は、乗用車用タイヤのキャップ、路面に接する部分のコしています。その点は変えずに研究を続けていきたいです。

ンパウンドの開発を行っています。一つのゴムには、硬さ、強度清宮など、さまざまな性能が求められており、その開発は非常に複雑れていることは強みになっています。私も主にタイヤ設計畑を歩です。実際に工場で試作をする際、データを充実させなければんできましたが、かつては自分のできる範囲でデータを分析・検有効な試作ができないという問題が起こります。その前に、多く討し、データ量が膨大になるとそれ以上先には進めなくなってしの時間を使って何度もラボスケールでの評価を繰り返します。そまいました。今は AI と設計者がうまく融合できる土台はできていれは必要な時間の使い方には違いなかったのですが、古渡さんると感じます。タイヤの開発において、日常的に使う所まで進んたちが開発してくださった AI を活用した物性を予測するアプリケーだものに、先ほども話に出た、当社が独自に開発した AI を活用しションによって、ラボ評価の一部、または大半の部分を省略して、たゴムの配合物性値予測システムやタイヤ特性予測システムが有効なデータを私の手元に置くことができました。当社の技術あります。それまでは、試作や評価した結果を何となくデータベーの素晴らしさを実感し、日々使用しているところです。今後も有スに入れているものの十分に活用できてはいませんでした。そこ

効活用していきますし、周りに広めていきたいと思っています。に最新の AI 技術を活用することで、日常の設計・開発活動につな

中村 タイヤのウェット性能と転がり性能を高い次元で両立させるげています。この予測システムにより、膨大な仮想実験が可能と技術に取り組んでいますが、私は、残念ながらAI の技術を十分に活なるため、開発のスピードアップやコスト削減、高性能な商品の用できているとは思っていません。多くのデータを使う機会がある開発に加え、経験の浅い技術者による配合設計が容易になるこのですが、私は、数値の大小だけで結果の優劣を判断してしまったとが期待できます。こうした技術によって、「ADVAN「」GEOLANDAR」ことがあり、かつては上司から「本当の中身が見られていないのでといった高付加価値タイヤが生み出されています。

当社には「AI 研究室」があり、そこがしっかりリードしてく

AI を生かすための技術者の役割
清宮 当社の技術者に期待するのは、従来技術を超えるため、よ中村 最近は、新しい評

り新しいもの、革新的なものをつくること、そのために AI ツール

価方法が多く出てきて、を革新的なタイヤ開発に生かしていただきたいということです。

今までに見たこともない

また、新入社員、若手もなるべく早く設計者・技術者として独り立ようなデータ量があり、ちしてほしい思いがあるのですが、その時、AI 技術を使って早く自分でまとめ切れない部基本的な技術が習得できれば、それが大きな強みとなります。

分もありました。そうし社員にはこの2点を意識して、AI を活用してほしいと思っています。

た時、AI を活用して大量

佐和 私が AI に触れ始めてから感じるのは、AI のアプリケーショのデータを効率よく整理ンをもっと上手く活用する必要があるということです。評価デーし、しかし、その過程の中では佐和さんがおっしゃったように AI のタには一定量のノイズや異常データが混ざっており、AI による出したデータを鵜呑みにせず、中身を見極めながら活用してい解析の精度を落とす一因と考えています。 AI アプリケーション

けたらと思っています。

を活用する側である私たちがそれを認識することが重要で、当古渡社で蓄積してきた、そして今後蓄積されるデータをより正確に解術ではこうなった、などの情報をデータと一緒に提示できること析するために必要なことだと考えます。そのためには、AI アプが必要とされています。私はその点に力を入れていきたいです。

リケーションの利用者が AI が出したデータを鵜呑みにせず、必やはり技術者は高い次元を求めます。むしろ、従来技術ではで要に応じて自分なりに検証をしていくことが必要です。もちろんきない、今の時点ではできそうにない点について、ユーザーが全て自分で検証すると AI の意味がなくなるので、必要に応じて分かるような仕組みこそ必要ではないでしょうか。それが YX2026

AI と自分の考え方を融合し、一歩先の技術革新に進んでいけれにおける「深化」と「探索」や、過去の技術の伝承、そして新たなばと思っています。

ところの技術の発見につながっていくと思います。

鵜呑みにしないことは同感です。ただ、AI が、従来の技

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目指す姿の実現に向けた戦略

特集：COO と若手技術者座談会

横浜ゴムでスキルを「深化」させるために中村 技術者として必要なスキルは、得られたデータに対してさ佐和 私は AI を普通に使うだけでは駄目だと考えています。横浜

まざまな角度から考察できることだと思います。データは、本当

ゴムに私が入社した2015年ごろ、すでにさまざまな種類のマクロに多く出てきます。それに対して「今までとは違っているからあが組み込まれている Excel のアプリがありました。ボタン一つでそり得ない」と決め付けず、本当の現象を追究していける人が良いれらを使うことは可能ですが、そうしたツールには、裏でどのよう技術者だと思っています。現在の担当課題の一つであるウェットな操作が行われ、その操作をこなすには本当は何のデータが重要性能の向上は、製品を購入された方の安全に直接つながります。

なのか、見えづらいと感じたものです。AI についても同様で、AI が今後、それをよりスピーディーに、しっかり現象を解明して技術思考する上でどの部分が重要なのか、使う側が理解しておく必要提供をしていきたいと考えています。

があると思います。きっとそれは、今後入社してくる、AI ツールが古渡

AI を使う上で、統計解析やプログラムの細かい知識は当当たり前の状態の人たちにこそ必要な考え方だと思います。その然必要ですが、大切なのは人間も学習し続ける力です。 AI にしことをきちんと後輩に伝えていこうと思いますし、私自身もしっかても、モデルを一つつくれば終わりではなく、ブラッシュアップしりAI を使いこなして、最終的には社長が冒頭おっしゃったような技続けなければなりません。しかし、AI は学習せよとプログラムを術革新につなげていきたいと思います。もちろん会社ではみんな出せば学習してくれますが、人間はそうはいきません。世界的の力で開発するわけですが、自分が第一人者となり、そうしたツーな、さまざまな情報を集めて学習していかなければならないと、ルを使って、胸を張れるような技術を見つけたいと考えています。

いつも感じています。清宮社長が、若手社員は AI を積極的に使

清宮 技術者は、まずはさまざまなことをデータを絡めてディスうべきとおっしゃいました

カッションできることが大事だと思っています。そのデータをどのが、若手の方がその点、ように抽出し活用するのか。その一つのツールが AI となります。

柔軟に対応できます。技

しかし AI は膨大な量のデータを持ち、処理能力が高いとはいえ、術者はその気持ちを忘れ3人が答えてくれたように、100％の正解を出してくれるわけではあず、新しい技術が出てきりません。常に疑いながら、得られた結果に何が効いているのか、たらすぐに使うべきで、そさまざまに考えながら AI を使う。そこに私たち技術者の考えを入うした人材が横浜ゴムにれて、きちんと判断していき、さらに技術革新を進めることが大事は必要と思います。

です。3人のお話を聞きながら、頼もしいと感じています。

世の中に提供したい社会価値48

佐和 あらゆる会社が世界から求められていることの一つに「サる方法や、性能を低下させることなく天然由来の原料の割合をステナブルな開発」があります。私は、タイヤのコンパウンド開増やす方法に取り組んでいきたいと考えています。

発という今の仕事の前は、原料に関する開発に携わっていまし中村 私が取り組んでいる技術で言えば、ウェット性能は、やはた。世界には、同じ原料、例えば同じカーボンや同じシリカであっり雨の日でもよく止まれることが安全性につながりますし、転がても、より天然由来の原料の割合が多いものや、同じ原料を製り性能の向上で燃費（電費 ) を抑えられれば、消費者や環境にも造する際に CO2の排出量が少ない原料などが多々存在します。

優しくなります。そうした高みを目指して、よりスピーディーにその中には、タイヤにすると性能が落ちてしまう原料も多くあり、技術をつくり、開発に生かしてもらえるように努めていきたいとそれらをいかに使いこなすかが、当社の課題になっていると感じ思います。その際、AI を活用することでデータの解析が早くなます。そうした中、当社ではここ数年間にわたって評価を行い、るでしょうから、プラスαで従来誰も取り組んでこなかったようなラボスケールや工場評価のデータを積み重ねてきました。その付加価値を与えられるようにチャレンジしていきたいと考えていようなデータをいかに効果的にまとめるかという点において、AIます。のようなツールが非常に有効となります。ですから今後は、サ

古渡 冒頭で社長がおっしゃったように、自動車業界の開発競争ステナビリティの観点からも AI ツールを有効活用し、これまでのは激化しており、EV 化やエンジン車など、さまざまな車両バリデータを基にして、CO2排出量の少ない原料でタイヤを製造す

エーションの増加に伴い、それぞれに対応するタイヤの開発がTHE YOKOHAMA RUBBER CO., LTD.

「深化×探索」を支える原動力目指す姿の実現に向けた戦略

経営のレジリエンスの強化

データ求められています。このため、タイヤ開発のリードタイムを継続

清宮 横浜ゴムはメーカーですから、あくまで、どのような製品、的に短縮することが重要となります。技術者の数は増えていなサービスを世に送り出していくのかが問われています。先ほどいにもかかわらず、開発する期間が短くなったり、開発しなけれも話に出た、安心・安全、環境、スピードといった点をしっかり取ばならない種類が増えていっているのが現状です。そうなると、り組んでいく必要があると考えています。その一つのツールがいずれ開発者が、じっくり時間をかけ、心を込めて物づくりに取AI です。製品開発に限らず、他社と競争をする上でも、AI の技り組むことなどできなくなってしまう時代が到来するのではない術をさらに磨き、レベルアップさせ、適用範囲を広げていかなけかと危惧しています。確かに、社長に人を増やしてくださいとおればならないと思っています。良いものをきっちりつくることが願いするのが一番簡単なのかもしれませんが、こういう時こそ、最も大切ですが、加えて私が大事だと思うのは、いかにコストを開発リードタイムを短くするためにも、さまざまな開発の場で AI下げ、安く製品をつくるかということです。しかし今のタイヤ業に手助けしてもらうべきでしょう。私は、設計者の方々が、多種界では、中国、インドなど、さまざまな国から安いタイヤが次々多様なタイヤの設計に取り組まれ、タイヤが安心・安全を求めらと入ってきており、一部の領域ではそこと戦わざるをえません。

れる製品であるだけに、厳格な安全基準を守りながら設計・開発ですから、原価を抑えて安くつくることも、それもまた一つの重を行っているのを間近で見ています。そうした点が疎かになら要な技術なのです。性能を上げること、コストを抑えること、こないよう、私の立場からは、AI によるデータ分析で手助けしていの両方で走っていきたいと考えています。

ければと考えています。

横浜ゴムの技術者としてステークホルダーに伝えたいこと
古渡 ステークホルダーの皆さまには、繰り返しになりますが、中村当社の設計開発のメンバーは、従来から安心・安全をきちんと技術者の女性も増えています。どうしても重いタイヤを運ぶ意識して製品を開発しており、品質や環境問題について最も時などは男性の協力をいただいていますが、それ以外は、全く関心を持って取り組んでいることを、伝えられればいいと思っ男女を意識しなくて済んでおり、働きやすい職場です。またています。

古渡さんがおっしゃったように、当社は、さまざまな種類の試験を佐和そもそも AI を有実施し、あらゆる状況を想定しながら評価をした上で、安全等効活用するということでがしっかり確認されたことを前提として、燃費（電費）やウェットは、会社にとってメリット性能を向上させた製品を出せるよう日々努めています。

しかないと思います。皆清宮 ここ何年かで、タイヤ業界、自動車業界が想像以上のスさんがおっしゃられたよ

ピードで変革していることを実感します。それは環境問題や法うに、従来と同じタイヤ規制など、あらゆる点で変わってきています。その中で、横浜をつくるにしても、AI をゴムを成長させるためには、今日お話しした AI をはじめ、さま使うことで、生産の工程ざまなツールをしっかり使いながら、環境変化に遅れないよう、の一部を排除でき、スピードアップにつながり、コスト削減にも品質的に良いものを安く、さらにスピードも重要と考えていまつながります。つまりコストと性能のバランスがアップしていきす。その点を強く意識し、ここにいる技術者たちとともにしっます。私自身も AI の有効活用を進め、後輩の社員にも広めていかり取り組んでいきますので、ステークホルダーの皆さまのごきますし、そうした当社の姿勢を皆さまに知っていただければと指導ご鞭撻をいただければ幸いです。

今日のメンバーでは私は唯一の女性ですが、当社では思います。

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