当サイトではJavaScriptを利用しています。ブラウザのJavaScriptを有効にしてご覧ください。社内データ活用を推進するジヤトコが採用したAIプラットフォーム「OpTApf」とはものづくりAIIoT・ビッグデータ自動車のトランスミッション(変速機)を製造、販売するジヤトコ株式会社。その技術は高く評価されており、国内外の多くの自動車メーカーで採用されています。CVT(無段変速機)においては世界シェアNo.1を誇り、これまでに販売してきた数は約5,200万台。世界各地に拠点を持つグローバル企業として、トランスミッション市場をリードしています。今、自動車業界は、大きな変革期にあります。EV化や自動運転などが進み、業界の垣根を超えて、さまざまなプレイヤーの参入が予想されています。新規サービス創出につなげる取り組みが進められています。2021年、同社は収集したデータをさらに生かすため、ISIDが提供するユーザー主導型AIモデル構築・運用自動化ソリューション「OpTApf/オプタピーエフ」を導入。データサイエンティストの知見がなくても、高精度のAIモデルを構築し、大量のデータを分析することが可能となりました。OpTApfの導入プロジェクトを主導した同社デジタルイノベーション推進部の岩男智明氏は、データ分析によって新たな価値を生み出すことができた今回の取り組みを「攻めのDX」だと語ります。可能な限り多くのデータを生かしたいグローバル規模で自動車のトランスミッション市場をリードするジヤトコ株式会社。そんなジヤトコには、世界各国から日々、トランスミッションに関する多種多様なデータが大量に集まってきます。それらのデータを活用し、お客様の困り事へのサポートや、より良い製品の開発に生かすのが、コーポレート品質保証部の大きな役割です。コーポレート品質保証部で製品の品質向上を担当する本多克旭氏には、データに対しての強い思いがありました。「車がどう動いているのか、各部品がどう連動しているのかなどの知見がある人でないと、データを分析するのは難しいです。大量のデータがある中で、どれを優先的に分析するかなどを早期に判断し、より効率的にデータを生かしたいという思いが我々にはありました」そんな中、社内でのデータ活用をより推進させるため、日々送られてくるデータを一元管理するビッグデータプラットフォームの構築を進めていました。「しかし、データが増えれば増えるほど、分析業務自体はどんどん負荷がかかってしまいます。多くの時間がかかってしまうのです。このビッグデータプラットフォームと連携させて、楽に運用できるAIプラットフォームを構築したいという思いがありました」と岩男氏は語ります。OpTApfの柔軟性の高さを評価そこで導入を決めたのが、ISIDが提供するAIソリューションOpTApfです。Learningをベースに、AIアプリケーションの開発と運用のプロセスを統合した環境を提供します。データサイエンスの知識がなくても、高精度のAIモデルを構築し、大量のデータを分析することが可能です。AIモデルの解釈性を提示することで、解析結果の判断根拠を説明でき、様々な事象の要因分析に活用することができます。丁寧で的確なアドバイスを何度もいただきました。今後も私たちのデータ活用の推進にぜひご協力いただきたいです。松尾有紗氏OpTApfの採用を決めた理由を情報システム部の松尾有紗氏は次のように語ります。Learningを使いこなすには、どうしても、AIエンジニアとしてのクラウドの知識や、データサイエンティストとしての知識が必要になります。OpTApfであれば、プログラミングができなくても流れに沿って実行していけばAIモデルが作れます。これは大きなポイントでしたね」また、岩男氏はOpTApfの柔軟性の高さを評価します。Notebook』※2を入力インターフェースとして採用しているところもいいと思いました。操作性が高い分、限られたオペレーションしかできないようだともったいないですよね。Notebookを使って機能拡張もできる。時系列データを分析するPoCを実施しました。製造業では、振動や温度などといった事象の時間的な変化を観測して得られる時系列データが多く存在します。一般的に時系列データをAIで分析するには、事前にデータが持つ特徴量と、分析したい時間の粒度にあわせてデータを加工する必要があり、データサイエンティストの知見が必要とされています。「時系列データの特徴量を抽出する前処理に、膨大な時間がかかってしまいます。OpTApfなら、前処理加工からAIモデルの構築、API化まで自動でやってくれるので業務効率も格段に上がりました」とコーポレート品質保証部の永山雄一氏は語ります。PoCでは、時系列データの前処理加工を自動で行うOpTApfの「タイムスフィーチャ機能」によって、イメージ通りの結果を得ることができました。「この結果であれば、他の業務に拡大しても効果が期待できると思いました。実務に使えるレベルまで十分にいけるなという手応えを感じましたね」と本多氏。本多氏は、OpTApfが構築したAIモデルの解釈性を紐解くことで、品質に関する新たな気づきを得られたともいいます。「車両走行時の大量データを分析する際、これまでは熟練の技術者の知見や一部のデータの解析により進める必要がありました。OpTApfを活用することで、多くのデータから示唆が得られますし、どうしてその解析結果が出たのかを示してくれるので、納得性があります。今まで気にかけていなかったパラメータが、関連性があるとわかり面白かったですね。本多氏らは、OpTApfの導入プロジェクトの成果を社内のDXコンテストで発表し、1位を獲得したといいます。社内でも大きな反響があり、現場からも多くの質問が挙がりました。重視する『三現主義』という考え方があります。そのため、現場の社員からAIの解析を信頼して本当に大丈夫なのか不安視する声が上がることも想定していました。OpTApfであれば説明可能な解析結果が返ってくるので、そのハードルも超えられたようです」(本多氏)「OpTApfの出した分析結果が素晴らしいものであったというのが、まずあります。その上で、デジタル技術を使って業務革新を実現したところが、デジタルイノベーションを推進する会社の流れとも合致し、評価につながったのだと思います」(岩男氏)こうしてデータ活用推進の足掛かりを掴み、次のステップへと進み始めたと松尾氏は言います。「今後さらに幅広い業務領域で使ってもらうには、OpTApfを使いこなす人材の育成が必要になります。業務でAIを活用することが当たり前になるよう、OpTApfの定着に向けた活動を続けていくつもりです。人材育成だけでなく、今後は社内システムとOpTApfを連携させ、より簡単に、より効率的にデータを活用できる環境も整えていく計画です。永山氏は、「社内で利用しているコミュニケーションプラットフォームにOpTApfで構築したAIモデルを連携させて、社員自身がデータ解析できる仕組みを作りたいと思っています。すれば、私のようなデータサイエンティストを通さなくても、欲しい時にすぐに予測結果が手に入るようになるでしょう」と話します。大きな変革期にあります。EV化や自動運転などが進み、業界の垣根を超えて、さまざまなプレイヤーの参入が予想されています。今回のプロジェクトはジヤトコにとってどのような意味を持つのでしょうか。「これまでは自動車メーカーがプロダクトを製造販売して成り立ってきた業界ですが、今後はGAFAのようなサービスプロバイダがビジネスの中心になるかもしれません。我々もプロダクトだけで勝負するのではなく、データを活用して新たなビジネスを創出できるようなデータドリブン経営を目指す必要があると思っています。今はピンチでもありますが、チャンスでもあると捉えています」と岩男氏は語ります。これまでジヤトコでは、業務の効率化やプロセスの整理など、「守りのDX」を堅実に進めてきましたが、今回のプロジェクトは「攻めのDX」を積極的に進めるための大きな足掛かりになったと本多氏はいいます。最後に岩男氏は、SIerとクライアントとの新たな関係性について、次のように語ってくれました。「これまでのように、ただ物を作って納入してもらう、というような構造は変えるべきだと思っています。今回、ISIDは、ソリューションの導入だけでなく私たちがデータをうまく活用するためにどうすればいいか、出てきた結果をどうとらえればいいかを一緒に考え、支援してくれました。これは、私にとってすごく嬉しいことでした。Corporationの米国およびその他の国における登録商標または商標です。AI技術者/データサイエンティストが利用している。記載情報は取材時(2021年9月)におけるものであり、閲覧される時点で変更されている可能性があります。スペシャルコンテンツこのウェブサイトは、機能性とパフォーマンスの向上のためにクッキーを使用しています。お客様がこのサイトの閲覧を継続される場合、このウェブサイトでのクッキーの使用を承諾されたものとします。詳しくは、当社のクッキーポリシーをご覧ください。