機能性化学（無機・ガラス・カーボン・セラミック・セメント・窯業）メーカーでのAI活用術

機能性化学（無機・ガラス・カーボン・セラミック・セメント・窯業）メーカーに、そもそもAIは必要なのか

無機材料メーカーのAI活用を考えるとき、先に引くべきなのは線です。判断の軸は二つあります。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、その判断を誤っ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。

この二軸を窯業の現場に当てはめると、線ははっきりします。電子部品メーカーや建材メーカーから届く含有物質の調査票への回答が、その一つです。

鉱物原料のロットごとの分析値と法令の区分を照らし合わせる作業が毎月繰り返され、取り違えれば納入先の製品まで巻き込みます。

寸法や曲げ強度の検査記録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、外したときの影響の大きさが重なる場所 から手をつけます。

一方、新しい組成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。焼いてみないと分からない領域へ踏み込む仕事で、判断の根拠が社内の記録に存在しないからです。

割れた製品を前に顧客先で原因と対策を説明する場面も同じで、 相手の反応を見ながら引き受ける範囲をその場で決める 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。

引合から顧客技術対応まで、負荷が大きいのはどの工程か

窯業の仕事は、顧客の引合から始まり、原料を調合し、成形して焼き、検査して出荷し、そのあとも技術的なやりとりが続きます。工程に分けて並べると、負荷が後ろ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、顧客技術対応の工程です。負荷が集中する理由は件数ではなく、原因の置き場所が工程のどこにでもありうることにあります。

割れや欠けは、現物が戻ってきます。破断面は残るので手がかりはあるのですが、それが鉱物原料のロット差なのか、成形時の密度むらなのか、焼成時の棚の位置による温度差なのかは、破断面だけでは決まりません。

切り分けるには、そのロットがいつ、どの窯の、どのあたりで焼かれたのかを台帳までさかのぼることになります。しかも焼成は一度きりで、同じ条件をもう一度作って確かめ直せません。 担当者が時間を取られているのは見立てそのものではなく、記録を探して並べ直す前段 です。

ここに手を入れると、前後の工程も変わります。原因が工程ごとに整理されて残れば、検査で見るべき項目の優先順位が変わり、引合の段階でも「この要求特性は自社の窯で出せるか」の当たりが早くつきます。

成形・乾燥を「極小」としたのは、AIの精度の問題ではありません。原料の含水率や可塑性を手で確かめて加減する判断で、 その加減が記録に残っていない以上、参照すべき前例が作れない からです。

機能性化学（無機・ガラス・カーボン・セラミック・セメント・窯業）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、毎月のように繰り返していて、かつ外したときの影響が大きい業務です。第1章の二軸で見ると、規制まわりの確認、出荷後の不具合対応、検査記録の読み取りが、その重なりに位置します。

鉱物原料のばらつきを、規制の線引きに当てはめる

起点は二つあります。含有物質の調査依頼が入力フォームに届いたとき、そして原料の産地やロットが切り替わり、受入分析の結果が指定の保管場所に入ったときです。

AIが読み取るのは、ロットごとの不純物の分析値、製品ごとの調合比、そして規制の区分の当てはめ方を書き留めた社内の基準です。調合比から製品側の含有値を積み上げ、閾値に近い項目と根拠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開く一覧表に行として増えます。いまは産地が替わるたびに分析成績書を開いて積み上げ直していますが、仕組みが入ると、 計算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。

人が確かめるのは、産地を切り替えた直後のロットと、閾値に近い項目です。顧客に出す適合の表明は、品質保証の責任者が持つ判断です。

割れた現物と、窯の記録を突き合わせる

顧客からの不具合の連絡が受付フォームに登録された時点で動きます。AIが突き合わせるのは、該当ロットの調合記録、成形時の密度と含水率、焼成時の窯番号と棚の位置と温度の推移、それに過去の破損事例の原因分類です。条件の近い事例を引き当て、疑う順番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、担当の技術者に業務チャットで知らせが入ります。いまは破断面から見立てを立てたあと、どの窯のどの棚だったかを台帳で探すところに時間が消えています。記録が並んだ状態で入れれば、現物を見る時間に寄せられます。

技術者が確かめるのは、破断面の見え方と下書きの見立てが合っているかどうかです。気孔からの破壊か、熱応力によるものかは現物を見ないと決まりません。原因の断定は、技術サービスの責任者が持ちます。

規格を外れる前の傾向を、検査記録から拾う

こちらは毎週決まった曜日という、時期が起点です。AIが参照するのは、直近の寸法・曲げ強度・気孔率の測定値、窯と棚の位置や原料ロットの区分、そして規格の許容幅と社内で定めた管理幅です。規格内でも一定の方向へ寄っている区分を拾い出し、根拠の測定値とともに並べます。

出力は品質管理の一覧表に行として増え、製造課の担当者に通知が届きます。これまで月ごとのまとめで気づいていた寄りが週の単位で見えるので、 規格を外れる前に窯の補修や原料の切り替えを議論できます 。

担当者が目を通すのは、寄りの出た区分が直前の窯の補修や原料ロットの切り替えと重なっていないかどうかです。出荷を止めるかどうかは、品質管理の責任者が決めます。

業務に組み込むまでの4ステップ

ここでは、割れ・欠けの原因分析を例にします。新しい仕組みを作る話ではなく、すでに社内にある台帳と記録の間に、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。

• ロットごとの調合記録と、原料の受入分析の結果
• 焼成の記録（窯番号、棚の位置、温度の推移、燃料の使用量）
• 過去の不具合対応の報告書と、その原因分類

新しく作るのではなく、最新版の置き場所を定めるだけです。焼成の記録と報告書が別々の場所にあるなら、一か所に集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。不具合の連絡が受付フォームに登録されたときが自然なきっかけです。ここが曖昧だと、返品が重なった週ほど誰も起動しなくなります。

3. 判断の基準を設定しておく

いちばん手間がかかるのがここです。ベテランが破断面を見た瞬間にやっている切り分けを、文章にまとめます。書き留めるのは、たとえば次のような基準です。

• 割れ方のどの特徴を、焼成時の熱応力と見るか
• 原料ロットを疑うのは、受入分析のどの値がどう振れたときか
• 同じ窯の同じ棚で近い時期に不具合が出ているとき、何を先に確かめるか

この文章がそのまま切り分けの順番になります 。一度まとめれば、製品が替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しません。疑う順番と根拠の記録を技術対応の案件一覧に行として増やし、担当の技術者へ業務チャットで通知が届くようにします。 顧客に回答する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

• 焼成の記録は窯ごと・棚ごとに、検査と出荷の記録は製品ロットごとに残ります。 つなぐ番号がないと突き合わせが途中で切れ 、原因の候補を絞れません。どの番号で両方の台帳をつなぐかを、最初に決めておきます。
• 作業環境測定や粉じんの記録、窯の温度チャートは、紙や現場の端末に残ったままのことがあります。集計に入らない記録があると、規制まわりの下書きに抜けが生じます。どの記録を電子の形にしておくかを先に定めます。
• 試作ロットや、窯の補修後に立ち上げで焼いたロットが通常ロットと同じ扱いで傾向の分析に混ざると、寄りが打ち消し合って異常が見えにくくなります。 試作と立ち上げの区分を記録の側に持たせ 、分析の対象から外せるようにしておきます。

機能性化学（無機・ガラス・カーボン・セラミック・セメント・窯業）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、 判断のよりどころが社内の記録の側にあるかどうか でした。今回の3つはいずれも、答えの出どころが分析値や焼成の台帳にあり、人が毎回それを探し直していた業務です。焼いてみないと分からない領域とは、そこが違います。

全部に手をつける必要はありません。調査票への回答でも、検査記録の読み取りでも、 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、いまある台帳と過去の報告書、それに切り分けの順番を書き留めた文章だけです。