機能性化学（有機・高分子）メーカーでのAI活用術

機能性化学（有機・高分子）メーカーに、そもそもAIは必要なのか

機能性化学メーカーのAI活用を考えるとき、最初にすべきなのは線を引くことです。判断軸は二つあります。一つは、同じ判断を月に何回繰り返しているか。もう一つは、その判断を間違えたときに何が起きるかです。両方が大きい業務ほど、仕組みにする値打ちが出ます。

この二軸を自社の業務に当てはめると、線ははっきりします。顧客から届く含有化学物質の調査票への回答は、原料メーカーの安全データシートと自社の配合処方を照らし合わせる作業が毎月繰り返され、取り違えれば不適合品の流出につながります。

出荷前の検査値から規格を外れる兆しを拾う作業も、見る順番が決まっていて、見落としの影響が大きい業務です。 繰り返しの多さと、間違えたときの影響の大きさが重なる業務 から候補になります。

一方、新しいグレードの処方をどう組むかの見立ては、AIに任せる業務ではありません。過去にない組み合わせを試すのが仕事で、判断の根拠が社内の記録に存在しないからです。顧客の工場に出向いて塗工や硬化の条件を詰める技術サービスも同じで、 相手の設備を見ながらその場で決める ことに意味があります。

ただし、この線引きは会社ごと、業務ごとに違います。次の章では、引合から出荷後の対応までを工程に分け、どこに負荷が集中しているのかを見ていきます。

用途開拓から顧客技術対応まで、負荷が大きいのはどの工程か

機能性化学の仕事は、顧客の引合から始まり、処方を組み、試作品を評価してもらい、量産に移し、出荷したあとも技術的な問い合わせに答え続けます。工程に分けて並べると、負荷が一か所に寄っているのが見えてきます。

最も人の時間と神経を使っているのは、法規制・環境対応の工程です。負荷が集中する理由は作業量ではなく、判断に必要な情報が自社の中で完結しないことにあります。

自社が作っているのは配合物であって、成分の素性は原料メーカーの安全データシートに依存します。ある原料が改訂されれば、その原料を使う全グレードの回答を見直すことになります。

そのうえ調査票の様式は顧客ごとに違います。同じ製品でも聞かれ方が変わるたびに、配合をさかのぼり、原料の書類を開き直すことになります。 担当者が時間を取られているのは判断そのものではなく、書類を探して突き合わせる前段 です。

ここに手を入れると、前後の工程も変わります。回答の根拠が一か所にまとまれば、用途開拓の段階でこの用途にこのグレードを出せるかの当たりが早くつき、出荷後に規制まわりの問い合わせが来たときも同じ記録を見て答えられます。

処方設計を「極小」としたのは、AIの精度の問題ではありません。どの組み合わせを試すかは、記録に答えがないところへ手を伸ばす判断であり、 参照すべき前例がない業務は仕組みにできない からです。

機能性化学（有機・高分子）メーカーで最初に取り組むべきAI活用、3つ

取り上げるのは、繰り返し発生していて、かつ間違えたときの影響が大きい業務です。第1章の二軸で見ると、規制まわりの資料づくりと、出荷したあとの不具合対応が、その重なりに位置します。

原料の書類をさかのぼって、規制適合の根拠をそろえる

顧客から含有化学物質の調査依頼が入力フォームに届いたとき、または原料の安全データシートの改訂版が指定の保管場所に入ったときを起点にします。

AIが見るのは、グレードごとの配合処方、原料ごとの成分と含有率の記録、そして化審法やRoHSの区分をどう当てはめるかを書き留めた社内の基準です。該当しうる物質を拾い出し、根拠となる書類の所在を添えて一覧にします。

結果は、品質保証の担当者が見る一覧表に行として増えます。いまは依頼が来るたびに原料のファイルを一つずつ開いて配合表と照らしていますが、仕組みが入ると、 突き合わせ済みの下書きと根拠の所在がそろった状態 から確認を始められます。

人が見るのは、原料由来の微量成分の扱いと、原料メーカーが非開示にしている成分の記載です。顧客に出す適合の判断は、品質保証の責任者が持ちます。

溶剤の取扱量を、報告書の形に積み上げる

こちらは年度末や四半期の締めという、決まった時期が起点です。AIが参照するのは、製造記録に残る配合ごとの仕込み量、原料の成分表、そして集計に含める配合と排出・移動の振り分け方を定めた社内の取り決めです。対象物質ごとの取扱量を積み上げ、区分ごとに整理した下書きを組み立てます。

下書きは文書として保管され、環境安全の担当者に業務チャットで通知が届きます。これまでは製造記録を年度分さかのぼって足し上げるところから始めていた作業が、数字の根拠を確かめるところから始められます。

担当者が見るのは、積み上げの対象から外した配合と、前年度から数字が動いた物質です。届出に責任を持つのは環境安全の管理者です。

現物が残らない不具合を、条件から切り分ける

起点は顧客からの連絡です。性能不良の内容が受付フォームに登録された時点で、AIが該当ロットの製造記録と検査値、使われた原料のロット、過去の不具合事例の原因分類を突き合わせます。条件の近い過去事例を引き当て、疑うべき箇所を並べた資料の下書きにまとめます。

下書きは案件の一覧表に紐づき、担当の技術者に通知が届きます。この業種の不具合は塗られて硬化したあとに現れるため、 調べようにも返ってくる現物がありません 。記憶を頼りに似た事例を探す代わりに、条件の近い事例が並んだ状態から検討に入れます。

技術者が確かめるのは、顧客側の工程条件が聞き取れているかどうかです。膜厚や硬化温度が分からないまま自社ロットの話に寄せると筋を外すため、原因の断定は技術サービスの責任者が持ちます。

業務に組み込むまでの4ステップ

ここでは、含有化学物質の調査への回答を例にします。新しい仕組みを一から作る話ではなく、すでに社内にある書類と保管場所の間に、情報の通り道を一本つくる作業です。

1. 使う情報がどこにあるかを決める

必要なものは、すでに社内にあります。

• 原料ごとの安全データシートと成分表
• グレードごとの配合処方
• 過去に顧客へ回答した調査票の控え

新しく作るのではなく、最新版がどこにあるかを決めるだけです。部署ごとに散らばっているなら、一か所にまとめるところから始まります。

2. 何をきっかけに動かすかを決める

担当者が思い出して開くのではなく、業務上の出来事で動かします。調査依頼が入力フォームに届いたとき、原料の改訂版が指定の保管場所に入ったときが自然なきっかけです。ここを決めないと、繁忙期に誰も起動しなくなります。

3. 判断の基準を設定しておく

いちばん時間がかかるのがここです。ベテランが頭の中でやっている当てはめを、文章にして一か所にまとめます。書き留めることになるのは、たとえば次のような基準です。

• 意図的に添加した成分と、原料由来の微量成分をどう区別するか
• 含有率が閾値を下回るとき、どこまで記載するか
• 原料メーカーが非開示としている成分を、顧客にどう説明するか

この文章がそのまま判断のよりどころになります 。一度まとめれば、顧客が変わっても様式が変わっても使い回せます。

4. 結果の戻り先と、確認する人を決める

画面に答えを出して終わりにはしません。回答の下書きと根拠の所在を、品質保証が見る一覧表に行として増やし、担当者へ業務チャットで通知が届くようにします。 顧客に出す前に責任者が目を通す と決めておくところまでが、この工程です。

先に知っておきたい、つまずきやすい3か所

• 原料メーカーが非開示としている成分について、似た原料からの推定で回答が組み上がってしまうと、根拠のない適合表明になります。 根拠の書類を示せない項目は未確認のまま残し 、原料メーカーへの照会に回す、という線を先に決めておきます。
• 顧客の工程条件を聞き取る前に不具合の下書きが出ると、自社ロットの話だけで筋書きができてしまいます。膜厚や硬化条件が空欄のときは原因の候補を出さず、聞き取り項目の一覧を先に示す形にしておきます。
• 製造記録は釜ごと・バッチごとに残りますが、届出が求めるのは物質ごとの年間量です。 集計の単位がずれると数字が合わず 、結局手で作り直すことになります。最初の一年は手集計と突き合わせ、ずれの出る配合を洗い出しておきます。

機能性化学（有機・高分子）メーカーのAI活用は、どこから考えればいいか

第1章で引いた線は、 判断の根拠が社内の記録にあるかどうか でした。今回の3つはいずれも、答えの出どころが原料の書類や過去の記録の側にあり、人が毎回それを探し直していた業務です。処方をどう組むかの見立てとは、そこが違います。

全部に手をつける必要はありません。調査票の回答でも、検査記録の確認でも、 いま最も手が止まっている業務を一つ選べば十分 です。着手に要るのは、原料の書類と過去の回答の控え、それに基準を書き留めた文章だけで、どれも社内にすでにあるものです。