住友ゴム工業は11月15日、日本電気（NEC）と協業し、タイヤ設計AI（人工知能）を開発したと発表した。両社は、タイヤ開発期間の官能評価で行われる熟練設計者とテストドライバーのコミュニケーションを体系化することで、官能評価の解釈や改良案の考案といったノウハウが求められる業務を自動化した。今回のシステムは来年から二輪用タイヤの開発で利用し、その後、他のカテゴリーにも展開していく。
同日開催した会見で、住友ゴムの國安恭彰常務執行役員は、「タイヤ開発は理論通りにならないことも多く、熟練した設計者のノウハウに頼る部分が多々ある」と、その難しさを語った。同社のタイヤ開発では、定型業務のマニュアル化は行われてきたが、官能評価に関わる業務などには設計者の経験が求められてきた。
官能評価は、テストドライバーが試作タイヤを実車評価し、設計者にコメントを伝える形で行われる。設計者はその評価から試作タイヤの課題の原因を特定し、改良案を検討する。ただ、ドライバーのコメントは同じ現象でも表現が人によって異なる場合もあり、改良案を導くのは「若手一人では難しい」（同社）という。また、改良案をもとにタイヤの設計仕様を検討する業務もノウハウが必要だった。
今回発表したAIは、これらの経験が重要だった業務を自動化し、開発の効率化につなげるもの。同時に、AI活用による人材育成も目指した。
住友ゴムで効率化や人材育成が図られたのは、設計開発の人材不足や、ベテランの定年退職に対応することが急務となっていたためだ。さらに、シミュレーション技術を活用するモデルベース開発も本格化する中、タイヤ技術本部技術企画部の原憲悟担当部長は、「リソース創出やノウハウ伝承のため、設計開発フローの根本からの改革が必要と考えた」と話す。
同社は、事務系部門がシステム開発で協業していたNECに相談。NECのデータサイエンティストと住友ゴムの熟練設計者が協力し、3つのAIシステムから成るタイヤ設計AIが実現した。
AIシステムの1つ目は、「目標台上特性値AI」だ。テストドライバーが試作タイヤの評価を入力することで、台上特性値の改良案を予測できる。
次に、「最適仕様提示AI」が目標台上特性値を達成する設計仕様を導く。例えば設計者は、目標台上特性値AIが提示した台上特性値を実現できるゴムの厚みの分布といった仕様を把握可能になった。
官能評価の解釈や設計仕様を検討する業務は、商品が量産に至るまでに繰り返し行われるが、この回数が少なくなれば開発の効率化につながる。従来はベテランほどそのサイクル数が少なくすんでいたが、今回のAIシステムによって経験の浅い設計者でも開発期間を短縮していく。
タイヤ設計AIを構成する3つ目のシステムは、熟練設計者の思考プロセスを見える化した「グラフAI」だ。同システムは、実車評価で見えた試作タイヤの課題から、その原因や改良案を検討していく複数のルートの中で熟練設計者がたどる経路を予測し、提示する。若手は、グラフAIで学習することにより自身の誤り・失敗に関する気付きを得られる。
住友ゴムは、今回のタイヤ設計AIを通して開発期間短縮に加え、設計者のレベルアップを推進していく。まずは来年開発する二輪用タイヤで活用し、その後に他のカテゴリーへ展開する計画。さらに、材料の配合設計や製造部門などでもAI化を進め、2030年を目標にモノづくり全体をカバーする「タイヤ開発AIプラットフォーム」の実現も目指す。
國安常務は、「AIやビッグデータをより効果的に活用することで、創造的かつ生産性の高い環境を整え、持続可能なモビリティ社会の実現に貢献するタイヤにつなげる」と意気込みを示した。