横浜ゴムとdotData、研究開発向けAIエージェントを開発

Yokohama Rubber Co., Ltd. そして dotData, Inc. 両社は、製造分野の研究開発（R&D）に携わるエンジニアによる仮説の立案、解釈、意思決定を支援することを目的としたAIエージェントの共同開発を開始した。.

この技術を実際の研究開発プロジェクトに本格的に適用する前に、両社は必要な機能を検証し、技術的な実現可能性を評価する。開発にあたっては、設計情報や実験報告書などの技術文書に加え、エンジニアが蓄積した知見や、dotDataの自動特徴量生成技術を通じて測定データから抽出された特徴を統合する。.

AIエージェントは、各研究開発プロジェクトの目的、状況、制約を考慮し、エンジニアの意思決定を支援するための情報を提供する。このシステムは、単一の「正解」を示すのではなく、ヒューマン・イン・ザ・ループ方式で動作し、エンジニアに対して複数の可能性、さまざまな視点からのコメント、および検討すべき潜在的なリスクを提示する。.

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製造分野の研究開発では、実験、シミュレーション、製造プロセス、試験などから膨大なデータが生成される。そのデータを新たな技術的アイデアへと転換するには、エンジニアが研究目標、実験条件、直面する制約、そして過去の経験といった知識を駆使して、そのデータを理解する必要がある。.

また、各社は、研究開発において仮説を立てるという「アブダクション」の価値を強調している。新たな研究には正解がない場合もあるため、エンジニアは観察結果に対して多くの可能性のある説明を考え出し、それらを検証して最適な選択肢を見つけ出さなければならない。この新しいAIエージェントは、エンジニアがデータや情報を多角的に検討できるようにすることで、そのプロセスを支援することを目的としている。.

現在開発中のシステムは、主に4つの支援機能を提供する。第一に、設計情報、実験報告書、研究報告書、および技術者が蓄積した知見を参照し、研究開発プロジェクトの背景や経緯を把握する。.

第二に、dotDataの自動特徴量生成技術は、エンジニアが事前に特定した要因に分析を限定することなく、測定データや実験データに含まれるパターンを探索する。こうした自動生成された特徴量は定量的な知見をもたらし、技術的知識や設計情報と組み合わせることで、既存の仮説や経験だけでは見出しにくい関係性を明らかにする可能性がある。.

第三に、AIエージェントは、材料、設計、解析、製造、評価など、複数の技術的観点からコメントや潜在的なリスクを提示する。また、別の解釈が存在するかどうか、あるいは異なる条件下で関係性が変化する可能性があるかどうかを、エンジニアが検討するのに役立つような問いを投げかける。.

結局のところ、解釈や意思決定の責任は依然としてエンジニアが負うことになる。エンジニアは提示された情報に基づいて仮説を立て、実験や分析を通じてその仮説を検証し、その結果をAIエージェントとの議論に反映させる。 また各社は、エンジニアがAIエージェントとのやり取りを通じて、分析の目的や関心領域を伝える方法を検討する。これには、自動化された特徴量エンジニアリングに必要な運用や設定のサポートも含まれる。.

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このプロジェクトは、横浜ゴムが2020年から推進しているAI活用フレームワーク「HAICoLab」を基盤としている。同社は、このフレームワークを通じて、製品・プロセス・サービスの開発において人間とAIの協働を促進するとともに、従業員の成長を支援している。 横浜ゴムはすでに、タイヤの設計やゴム配合などの分野でdotDataを活用しており、エンジニアが自動生成された特徴量を多角的な視点から解釈することで、新たな知見や仮説を見出している。.

今回の新たな共同開発では、このアプローチをAIエージェントモデルへと発展させる。エンジニアたちは、AIが提示する特徴やコメントを、単に受け入れるのではなく、自らの専門知識や経験と照らし合わせて検討する。このプロセスを通じて、両社はエンジニアの視野を広げ、思考や意思決定における新たなアプローチを確立することを目指している。.

今後、横浜ゴムは、AIエージェントを実際の製造研究開発テーマに適用し、人間の創造性とデータ活用を融合させた「HAICoLab」の実践をさらに発展させていく予定だ。dotDataは、自動化された特徴量エンジニアリングを通じて生成された定量的なコンテキストとAIエージェントを組み合わせた技術の開発を継続し、より幅広い製造研究開発環境での活用を支援することを目指す。.