ストーリー版事例

3三田工機

複雑な工程設計を未熟練者でも実現できる AI ソフトを開発
ハイス、超硬、ダイヤモンドコンパックスなど

どから「困った時の三田工機」と呼ばれている。

を使った特殊切削工具、精密治工具などの特殊性

しかしながら、近年はその柔軟な機動力が発揮が高い製品の多品種少量製造を得意とする三田工されないことが多くなっていた。

機（川崎市高津区）は、長年の課題だった工程設計

三田村社長は、自身が優れた加工技術を持つ熟の効率化を、AI を使った独自のソフトで実現。図練工である。経営だけでなく製造や営業などの業面の特徴を入力するだけで、最適な工程設計が組務が集中し、納期遅れなどの問題が発生していた。

めるようになった。設計時間は半減し、育成まで特に支障を来していたのは、製造工程管理。多3 〜 4 年かかっていた工程設計の人材育成も 3 〜 4

様な材質・品目に対応した高精度製品を製造するカ月に短縮させた。

ため、1 カ月に数百という部品製造の図面を、技市販の工程管理システムを導入も、効果が得られず、課題が表出術の目利きである三田村社長がすべて引き受け、手書きで工程表を起こして現場に流していたが、他業務を抱える三田村社長にはその時間が取れな「せめて工程管理はしっかりしてほしい」――。

写真 1

三田村 宏宣社長

三田工機の三田村宏宣社長（写真 1）は、得意先から投げられた言葉に頷くしかなかった。アナログベースの属人的工程管理体制から、納期面で支障を来していたからだ。
創業 60 年の同社は、超硬やハイス、CBN（超高圧燃焼体）、ダイヤモンドコンパックスなどを使った一品一様の特殊切削工具、精密治工具などを、切削から研削、検査まで社内で一貫生産できることが強み。必ずしも仕様が一様でない図面から少数精鋭のベテラン職人（写真 2）が、図面には現れない特徴や精度を見定めながら、的確な製品

写真 2

機械と対話するように加工するベテラン熟練工をつくり上げている。中には発注元にない図面から部品をつくることもある。その確かな技術で、世界的自動車部品メーカーや大手機械メーカーな会 社 概 要64

会 社 名：三田工機㈱所 在 地：川崎市高津区梶ヶ谷 5‑7‑3
設
立：1962 年
従業員数：12 名
事業内容：特殊切削工具、精密治工具などの製造

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くなっていた。

写真 3

そこで同社は「工程管理をしっかりAI 工程設計ソフトの画面。正しい工程順番ごとの加工内容が表示されるほか、作業者の適正配置も表示されるさせる」ために、2017 年 11 月に「工程管理システム」を導入。だが望むような効果は得られなかった。工程管理システムの運用が難しかったこともあるが、大きかったのは「工程管理をしようとしても、工程設計そのものがしっかり確立していないため、管理できないことが判明した」（三田村社長）からだ。
1 番の理由は前述の通り、三田村社長に工程設計が集中し、その時間を取れなかったことだ。顧概念検証で正答率 90％以上を実現

客からの注文を受けても現場に流されない状態が続いた。平均で 2 週間、1 カ月以上も止まったこと三田村社長が掲げた目標は、経験の浅い未熟練もあった。
「受注したのはだいぶ前なのに納期がす者でも、受注した新規受託部品の要求品質や納期ぐということになってしまい、社員に残業をお願に合わせ、適切な工程設計ができる環境を AI で実いしたことも多々ありました」と振り返る。

現すること。具体的には図面から素材や形状、要川崎市の事業モデルとして、AI 工程設計ソフトの開発に挑む

求精度などの特徴を読み込むと、最適な加工工程が自動的に表示されるというものだ。
このイメージに対して NTC は、生産性を上げる打開策を模索する中で参加したのが、川崎市がために過去の工程設計で起こった間違いや不適合立ち上げた ICT、IoT を活用して中小製造業の生も修正し、アップデートすることを提案。これに産性向上を目指すワーキンググループ（WG）だっよって、より的確な工程設計の導出を目指した。

た。

開発プロセスは、まず三田工機が過去に受注しここで三田村社長は㈱ NTC と出会う。NTC はている図面とそれに紐づいた過去の工程と加工上企業の課題に応え、通信技術や IoT、AI などの技の注意点を AI に学習させて、工程設計をパターン術に通じたソリューションを提供する会社。製造化。そこに新規受注図面用に図面の特徴をチェッ業の生産性を高める IoT 基盤の構築、運用を一貫クするシートを用意、チェック項目を読み込むと、して行っている。最近では AI を使ったデータ解析

過去の事例を参照に正しい加工工程が出てくるよなどに力を入れており、製造現場での ロスゼロうにした。提示された加工工程は三田村社長ら熟を目指す AI プラットフォーム「LOSS 0」を開発

練工がチェックし、間違いがあれば修正をかけて、し、多分野のメーカーに提供している。

正答率を上げていった。

三田村社長は NTC に「工程設計業務がうまくい三田村社長と NTC は 2 年半にわたって AI 工程っていない。AI でうまくいくようになるか」とい設計ソフト（写真 3）をつくり込み、概念検証を行った漠然とした悩みを打ち明けた。AI を使った製った。三田村社長が設定した運用目標は、年率 10造の工程設計は業界的にも例がなかったが、NTC％の生産性向上。だが結果はそれを上回った。

は解決の可能性があると判断。2019 年の 5 月、川熟練工の三田村社長で 5 分程度要していた工程

崎市の生産性向上 WG として「三田工機 AI 工程設

設計時間は、AI 導入後は約半分の 2 〜 3 分に短縮計ソフト開発プロジェクト」がスタートし、2021された。工程設計は 1 日 5 点、多い時には 1 日 30

年度の川崎市モデル事業に認定された。

点も書く時もあり、大幅な時短効果が得られた。
しかも三田村社長ではなく、中途入社の小嶋良

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写真 4

新規購入した 5 軸機をオペレートする若手社員。
AI で若手に積極性が出てきた

程を F1 という機械を使って熟練度 A の山田さんが行い、次の第 2 工程を G1 の機械を使い鈴木さんが行うと最もムダがなく製品ができるが、セカンドベストでは、第 1 工程を山田さんの次に熟練度がある田中さんに担当させて、第 2 工程には佐藤さんを当てるという複数の組合せが出てくるのだ。

社員が自主的に勉強会を開くなどモチベーションにも変化
AI 工程設計ソフトは、同社に生産性以外にさまざまな副次的効果をもたらした。
1 つは働き方改革の促進である。特定の人がい平氏が行っての数字。小嶋氏は 3 年前に入社。製なくても工程設計ができるようになったため、安造業は未経験である。今回の AI 工程設計ソフトに定した生産体制が取れるようになり、残業が減りついては、3 カ月ほどの自主的なトレーニングで社員のプライベートの時間が増えた。

工程設計が組めるようになっている。
同社は社内一貫生産が売りだが、熱処理や表面また AI 導入という新たな事業に会社全体で取り組むことで、社員の中にやりがいも生まれていっ処理などの特殊工程は外部に委託している。

た。人材教育面でも好影響が出た。このソフトを「かなり複雑な工程を組んでいるので、新入社員使うことで製作全体への理解が進み、社員の技能が丸々加工の流れを理解するのには 通常 3 年から習得が進んだ。同社では AI 導入後、若手中心の自4 年はかかる」（三田村社長）が、小嶋氏が証明し主的な勉強会が行われるようになった。

たように、この AI ソフトの導入によって約 3 カ月

「機械が欲しいといった要望も若手社員から出るで工程設計担当者の育成が可能となった。

。今まではモノのつくようになりました（写真 4）三田村社長の工程設計の時間を奪っていたものには過去の図面の検索時間もある。
同社への依頼は 1 品 1 様の製品が多いが、まっり方や方向性についてはほぼ私が決めて発信していましたが、社員が自主的になり、会社の雰囲気が変わってきたと感じます」。

たくの新規ばかりではない。多くは過去に受注しAI の導入によって、権限の移譲と多能工化も進た製品の図面をレファレンスとして、その特徴をんだ。前出の小嶋氏は工程設計を出せるようにな引き出して製造に入る。同社の図面のストックはったほか、従来三田村社長だけが行ってきた顧客およそ 2 万点。その多くが紙の 2 次元図面だ。ど巡りも引き受けるようになっていった。

れを参照するかは三田村社長が記憶の中から当た三田村社長は「従来の OJT と違った形での社員りをつけて探し、あるいは社員に探してもらうた教育、さらには事業承継モデルとしても AI が使えめ、時間がかかることが多かった。

ることを実感させてくれた」と語る。

このソフトには、過去の図面から特徴や注意事

AI は三田村社長自身の経営方針にも変化を与え項を表示するレコメンド機能をつけたため、平均た。これまでは社員にはモノづくり以外のことを10 分だった検索時間は約 5 分に半減した。このレなるべく考えさせないようにすることが、一番良コメンド機能が秀逸なのは、加工手順だけでなく、 い経営のあり方だと考えていたが、そうではない
その加工に最適な作業者、最適な機械も提示すると気づかされたという。
「私が何でもやるというワことだ。

ンマン的な組織ではなく、みんなで一緒に考えてレコメンドは、同社が持つ加工機の性能と、そ行動できる組織になってきたかなと思いますし、れを扱う社員の技術熟練度を組み合わせて優先度そうしていかないといけないと考えています」とを弾き出す。たとえば図面 A については、第 1 工三田村社長は話す。

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写真 5

未熟練者の思考の推論に苦戦

AI の肝となる図面特徴を表現した用語集リスト。
材質や形状、熱処理、表面処理、形状の詳細内容など数十項目にわたる

期待以上の成果をもたらした AI 工程設計プロジ
ェクトだが、取組みは試行錯誤の連続だった。最も苦労したのは、加工や形状の特徴を AI にどういう用語で読み取らせるかだったという。
「前例がないだけに、どの言葉が適切なのか、具体的過ぎず、適切な抽象度にして表す必要があり、何度もやり。また機械と加工を紐づけて直しました（写真 5）
いく作業では、製品までの加工の組合せがいくつもあるため、図面を見て熟練者が当たり前に組み合わせる機械と加工の発想に、果たして知識のな三田村社長と川崎市の付き合いは長い。三田村

い未経験者がたどり着くか、その推論も非常に難

社長は 20 年以上前から川崎市のいくつかの工業団しいものでした」。加工や形状の特徴を表す用語の体に所属し、会長を務めたこともある。川崎市側

抽出と定義には、およそ 1 年かけたという。

も三田工機側の課題をよく知っていた。

また AI は図面の読み込み量に応じて単純に精度「IT や AI を導入したいと漠然と思っていましたが上がっていくわけではない。図面は分野や特徴が、どこに相談したらいいのかわからなかった。などによって段階的に読み込まれていったが、図そこに IT を使ったワーキンググループが立ち上が面の精度や特性も得意先によって異なる。正答率るということで呼んでいただいた。タイミング的が 8 割まで上がった後、5 割に落ちるというようなにも良かったと思います」（三田村社長）。

こともあった。

プロジェクトを担当してきた川崎市経済労働局

さまざまな疑問と不安が交錯するなか、三田村の加藤行一郎氏は「そもそも IT を導入すれば、単社長と NTC は、業界としての標準や用語を気にせ純に中小企業の生産性が上がり、課題が解決するず、「まずは『三田工機モデル』の構築を目指すこわけではありません。IT ベンダーが企業の課題をとで吹っ切れた」と話す。

わかって、一緒に伴走していく姿勢がないと解決

プロジェクトでは概念検証を 2 段階で行い、その結果 90％の正答率を得るまでとなった。この正は難しい。NTC は本当によく三田工機の現場を見ていたと思います」と話す。

答率は三田村社長もさることながら NTC を驚かせ行政、IT ベンダー、課題企業の三位が一体となた。
「こうしたケースでは図面のデータを数千とかったからこそ今回の AI ソフトが誕生した。三田村

1 万くらい読み込ませないと精度が出ないと思っ社長は「三田工機モデル」を外注先の技術環境、ていましたが、今回読み込んだデータが 100 枚程

社員の技能レベルや業務状況、社内の機械の稼働度でこのレベルの正答率が出ました。開発を進め状況などを加味した工程設計が出せるように進化

るうえで、どのように特徴を洗い出せばいいのか、させる予定で、さらに図面から見積りやリードタ大きなヒントとなりました」（NTC 事業推進部石イムがわかるようにしたいと考えている。

﨑裕樹氏）。

行政が企業の課題を把握し、IT ベンダーが伴走して生まれた AI ソフト

NTC では、現在生産の予実管理の数字が取得できるような開発を進めている。予実管理のデータをベースにすることで製品 1 個当たりの製作時間がわかるため、三田工機モデルは、いずれ見積りこうした前例のない AI ソフトが構築できた背景やリードタイムを算出する Ver.2 版となるはずだ。には、三田村社長と業界関係者、そして行政との（佐藤 さとる）間でネットワークがあったことが大きい。
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