精密機器・計測機器・光学機器・分析機器メーカーでのAI活用術

精密機器・計測機器・光学機器・分析機器メーカーに、そもそもAIは必要なのか

AIを入れる価値が出るかどうかは、二つの軸で見分けられます。同じ判断を月に何回繰り返しているか、そしてその判断を誤ったときに何が起きるかです。計測機器メーカーのAI活用を考えるときも、まずこの二軸に自社の業務を当てはめるところから始まります。

計測機器は型式ごとにカタログで売る量産品ですが、一台ずつに精度を保証して出す以上、社内の基準に照らして同じ判定を繰り返す場面が数多く残ります。AIが効くのは、次のような業務です。

• 仕向地ごとの規制項目と、自社の型式の仕様を突き合わせる確認
• 工程内の検査記録と出荷前の校正データから、規格を外れる向きの動きを見つける作業
• 出願前の明細書を、社内の書式と先行技術の一覧に照らして点検する下調べ

いずれも判定のものさしが社内の記録の側にある業務です。

一方、光学系の芯出しと、測定誤差を訴える顧客先での原因の切り分けには入れないほうがよいと考えます。

芯出しは、作業者が像の見え方を確かめながら良否を決める工程で、判断の根拠が数値として残りません。顧客先での切り分けは、相手の試料や設置環境まで疑う現場の観察そのものだからです。

ただ、この線引きは業務ごとに動きます。同じ顧客対応でも、過去の測定事例に照らして答えられる技術的な問い合わせと、精度の保証に踏み込む回答とでは向き不向きが分かれます。次のセクションでは、計測機器メーカーの業務を機能ごとに分けて見ていきます。

製品開発から保守・校正まで、負荷が大きいのはどの工程か

計測機器メーカーの仕事は、型式単位で動く開発、一台単位で動く製造と校正、顧客単位で続く技術支援が、それぞれ別の周期で回っています。機能ごとに並べると、基準に照らす作業と感覚に頼る作業の境目が見えてきます。

負荷が最も集中するのは検査・校正です。計測機器メーカーの出荷判定は、自社の標準器で自社製品を測るという入れ子の構造になっています。

測定値が規格から外れたとき、担当者はまず供試品側が動いたのか、標準器側が動いたのかを見極めなければなりません。室温や湿度、前回の校正からの経過、治具の据え付け方まで疑う必要があり、一台ごとにこの切り分けが続きます。

しかも成績書に記した値と不確かさは、顧客の試験記録を支える根拠としてそのまま引き継がれます。出荷した機器の値が後から疑われれば、その機器で測った顧客側の結果まで遡って確かめることになります。

ここの判定が安定すると、組立・調整は感度の合わせ込みの手直しが減り、保守・校正の側も、出荷時点の素性が分かった状態で顧客先の申し出に向き合えます。

極小とした組立・調整は、光軸の合わせ込みのように、作業者が像や干渉の見え方を確かめながら良否を決める工程です。判断の根拠が数値として記録に残らないため、照らし合わせる基準そのものを用意できません。

精密機器・計測機器・光学機器・分析機器メーカーで最初に取り組むべきAI活用、3つ

最初に手をつけるのは、同じ判断が繰り返し起きていて、誤れば出荷の差し止めや権利の取りこぼしにつながる業務です。第1セクションの二つの軸を当てはめると、仕向地ごとの規制確認、検査データからの傾向の拾い出し、明細書の点検がここに当たります。

仕向地ごとの規制と、自社の型式仕様を先に突き合わせる

一つ目は、新しい型式の仕向地が決まり、製品仕様書が確定版として登録された時点で動きます。AIは仕様書にある測定範囲や分解能、光源の等級、通信機能の構成を読み取り、社内の仕向地別の規制項目一覧と、過去に同じ地域へ出した型式の適合書類に照らします。

そのうえで、今回の型式で新たに確認が要る項目と、過去の書類を引き継げる項目を分けた一覧を組み立てます。

一覧は型式ごとの規制対応フォルダに文書として保存され、品質保証と海外営業に知らせが届きます。これまでは仕向地の要求を思い出しながら白紙から表を起こしていましたが、 埋まった状態から不足を詰める形に変わります。

分解能や光源の出力がしきい値に近い項目は、該当の解釈が分かれます。該当の有無を決めるのは規制対応の担当者で、適合を宣言する書類への署名は品質保証の責任者が受け持ちます。

検査記録から、規格を外れる兆しを先に拾う

二つ目は決まった時刻に動きます。前日の工程内検査と出荷前校正の記録が出そろった翌朝が起点です。

AIは型式ごとの規格値と社内の管理幅、過去に不具合につながった変動の記録に照らし、直線性や検出下限、感度の振れが規格の中心から離れる向きに動いている項目を拾い上げます。

結果は品質管理の一覧表に日々の所見として積まれ、製造と品質保証に知らせが届きます。成績書の数値が規格を割ってから調べ始める動きが、 中心から離れ始めた段階で工程を見直す動きに変わります。

振れが供試品側か標準器側かの切り分けは、検査を担当する人が確かめます。工程の条件に手を入れるか、標準器を校正に出すかは、品質保証の責任者が決めます。

出願前の明細書を、社内の型で先に点検する

三つ目の起点は、開発部門が明細書の草案を共有フォルダに保存した時点です。AIは自社の出願で積み重ねた記載の型、過去に拒絶理由を受けた箇所とその理由、社内の先行技術の一覧を参照します。

そして、請求項と実施例の対応の抜け、測定条件のない性能の記述、既存の出願と範囲が重なる箇所を洗い出します。

指摘は案件ごとの一覧表に行として積まれ、知財の担当者と発明者に通知が届きます。草案を一から読み込むところから始めていた点検が、 当たりがついた状態で発明者と話す作業に置き換わります。

指摘が本当に補正を要するかは、その技術を書いた発明者が決めます。どの範囲で権利を取りにいくか、出願するか社内に留めるかは、知財の責任者が決めます。

業務に組み込むまでの4ステップ

例にするのは「海外規制対応チェックリスト作成」です。新しい仕組みを作る話ではなく、いま使うファイル保管サービスと表計算ソフトの間に、情報の通り道を引く作業です。

1. 使う情報がどこにあるかを決める

確認に使う記録は、すでに社内にあります。

• 型式ごとの製品仕様書と、光源や無線機能の構成表
• 仕向地ごとの規制項目をまとめた社内の一覧
• 過去に同じ地域へ出した型式の適合書類と試験成績

新しく作るものはありません。一覧と仕様書が部門ごとに分かれているなら、参照先を一箇所に決めます。

2. 何をきっかけに動かすかを決める

製品仕様書が確定版として登録された時点を起点にします。担当者が思い出して始める形にすると、出荷が詰まる時期ほど後回しになり、使われなくなります。型式の改訂で仕様書が差し替わったときも同じです。

3. 判断の基準を設定しておく

どの仕様を見て、どの規制に当たると判断するのかを文章にし、一箇所に設定します。AIは毎回そこを参照します。規制対応を長く担う人が仕様書を見た瞬間に当たりをつける点を、 外に書き出す作業です。

• 測定範囲や分解能がどこを超えると、輸出の手続きが要る区分になるのか
• 光源の等級と筐体の構造の、どの組み合わせで表示が要るのか
• 過去の適合書類を引き継げるのは、仕様のどこまでが同じときか

この工程がいちばん時間がかかります。一度書き留めれば、型式が増えても使えます。

4. 結果の戻り先と、確認する人を決める

一覧は規制対応フォルダに文書として保存し、品質保証と海外営業に業務チャットで知らせます。 出荷の手配に入る前に規制対応の担当者が開き、判定と引き継ぎの可否を確かめ、品質保証の責任者の承認に回します。

先に知っておきたい、つまずきやすい3か所

• 標準器の入れ替えで、傾向の比較が静かに狂う：出荷前の校正値は、突き合わせた標準器が校正に出て戻るたび、わずかに基準が乗り換わった状態で並びます。前後をつないで傾向を見ると、製品側の変化なのか基準の乗り換えなのか分からなくなります。標準器の校正履歴を記録に並記し、境目が分かるようにします。
• 個別仕様の機を、標準の型式と同じ土俵に載せてしまう：研究機関向けには、検出部や光学系を注文に合わせて組んだ機が混じります。型式ごとの規格値だけを基準にすると、これらの機の値が毎回外れ値として挙がり、本当に見るべき兆しが埋もれます。個別仕様の機を別枠で扱うことを最初に決めておきます。
• 未出願の明細書を、社外に出る経路に載せてしまう：出願前の明細書と試作機の性能データは、公になった時点で新規性を失います。点検の仕組みを組むときは、参照先と保存先を社内の管理下に閉じ、出力が誰の読める場所に戻るのかを先に決めます。

精密機器・計測機器・光学機器・分析機器メーカーのAI活用は、どこから考えればいいか

第1セクションで引いた線は、社内の記録に照らして同じ判定を繰り返す業務にAIが効き、像の見え方を頼りに決める調整や、顧客先での原因の切り分けは人の側に残る、というものでした。

先に挙げた三つは、いずれも判定の根拠が社内の記録として残っている業務で、誰が何を確かめるのかも決めやすい位置にあります。

すべてを一度に進める必要はありません。 まずは一つの業務からで十分です。仕向地ごとの規制項目の一覧、出荷前の校正記録、過去の適合書類、表計算ソフトといった、すでに手元にあるものから始められます。