鋳造AIは、鋳造現場の不良率をAIで予測し、注意すべき製品・工程を、毎朝の朝礼で共有できるレポートにまとめる取り組みです。数値データだけでなく、職人の感覚的な判断もAIで扱います。
鋳込みの良し悪しを決める判断の多くは、ベテランの経験と感覚に頼っています。その判断が言葉やデータになっていないと、次の世代に引き継ぐことも、事前に手を打つことも難しくなります。
経験から来る感覚的な判断は、記録に残りにくく、人に伝えにくい。
温度や時間の記録だけでは、職人が見ている要素の一部しか表せない。
どの製品に注意すべきかが、作業が始まる前に現場へ届かない。
集めた現場のデータをもとに、不良率を予測するAIをつくります。
数値だけでなく、職人の感覚的な判断（定性データ）も大規模言語モデル（LLM）で扱い、これまで拾いきれなかった暗黙知を予測に取り込みます。
生産計画・受注情報をもとに、不良リスクの高い製品と注意すべき工程を、毎朝の朝礼で使えるレポートにまとめます。
銅合金鋳造品を手がける黒野金属様（広島県）と、「鋳込み」という職人技をAIで形式知化する取り組みを進めています。1年半以上のデータ収集をもとに、不良率を予測するAIを開発。数値だけでなく、職人の感覚的な判断（定性データ）もLLMで扱うことで、これまで拾いきれなかった暗黙知の要素を予測モデルに取り込もうとしています。さらに、予測結果を毎朝の朝礼で共有できるよう、AIが注意すべき製品・工程を要約したレポートに整形。生産計画・受注情報をもとに、不良リスクの高い製品を現場にその日のうちに共有できる体制につながっています。
ほかの導入事例を見る →必要なデータや期間は、工程や今ある記録によって変わります。まずは現場の状況をお聞かせください。
工程と、職人がどこを見て判断しているかを、現場でうかがいます。
数値の記録と、職人の判断を言葉にしたものの両方を集めていきます。
予測とレポートを毎朝の朝礼で使いながら、現場と一緒に見直していきます。
製造業のAI活用全般については、製造業のAI・DX活用支援のページもご覧ください。
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