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- 2026/08/27 06:50 掲載
なぜ3.3億円でも売れるのか…? 職人1時間→AIで1分、世界初「製造AI」のヤバい実力
連載:勝てる工場のつくり方~アルム編~
法政大学工学部卒。大手計測機器メーカーにエンジニアとして入社するも、リアルなものづくりがしたいと木工職人に転職。一転、30 歳を前に「言葉」「伝える」力に魅力を感じ、ライターを志す。当初はインテリア、製造業関連の案件が多かったが、次第に経営者、ビジネスサイドへのインタビュー案件が増加。ここ数年は IT テクノロジー、人事・求人・採用、中小企業経営者といった分野の案件多数。クラシックバレエに夢中な相方、アパレル企業で働く娘、父親と同じ大学の理工学部で学ぶ息子、13歳の犬・ミニチュアピンシャーの4人+1匹家族(2026年現在)。
前編はこちら(※この記事は後編です)
熟練技術の“ワザ”はなぜ「継承しにくい」のか?
中小町工場が培ってきた金属加工の技術ならびに、町工場そのものを次世代に継承したい。アルムが現在の事業を手がけるようになった根幹の思いを、前編の記事でこのように紹介したが、改めて日本の製造業が抱える課題を2人に聞いた。そもそもなぜ、熟練技術者の技術は継承しづらいのか。なぜなら、アルムが手がけるような金属加工の技術を身につけるには、それなりの時間がかかるからだ。「失敗することで学ぶ。この繰り返しで、基本的な技術を身につけるだけでも最低10年は必要だと思います」と両者は口をそろえる。
同じ製品を大量に作る工場のライン作業であれば、これだけの年数は必要ないだろう。だが、日本の多くの町工場が依頼される製品は、大企業が生産するには採算が合わない、ニッチで少量生産の部品もしくは試作品が大半だ。
そのため依頼がある都度、提供された図面を理解する。どのような加工で進めれば製品を作ることができるのか思案する。さらにはここがまさにアルムのソリューションのコアコンピタンスでもあるが、熟練工が考えた加工の詳細や流れを、マシニングセンターなどコンピューターを搭載した工作機械に理解・実施してもらうよう、NCプログラムに変換する必要がある。
加工が始まってからも、工具の付け替えや材料の入れ替え、仕上げ状態のチェックやバリ取りなど、全部でおよそ12の工程を行う必要がある。
「熟練工で1時間」→「AIで1分」
このうち前半の3工程を、同社の製造AIソフトウェア「TTMC Brain」が担う。一方、TTMCであればその後の素材段取から洗浄までの残り9工程も含めた、金属部品の設計から加工まで一連の業務を完全自動で行うことができる。
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