2022年11月に「ChatGPT」が公開された後、2023年9月にはダイハツ工業も「生成AI利用ガイドライン」を制定し、一定条件のもとで活用できるようになりました。でも、仕事で使うためにはセキュリティ上の課題を解決しなければなりません。誰もが安心して利用できる｢ダイハツ専用生成AI｣をつくることが、その答えでした、とDX推進室のK.Yさんは話します。ChatGTPをベースに開発されたダイハツ工業オリジナルの「D-AI-hatsu Assistant」は、2024年1月に検証を始めて、2月からトライアルを実施し、翌3月に全社公開しました。

「D-AI-hatsu Assistant」が便利なパートナーであることを理解してもらうためには、付き合い方を詳しく説明する必要があります。K.Yさんはオンラインの「知って、触って」説明会を90回以上開催し、4700名を超えるダイハツ従業員に仕事で利用する際のルールとAIとのコミュニケーションの仕方を丁寧に伝えました。現在、最も多く利用されているのは議事録の要約や翻訳で、メールの文案やプログラムコードの作成へと用途が広がりつつあります。2024年7月にChatGTPがバージョンアップしたことで画像データが扱えるようになりました。画像や写真をもとに検索をかけたり、文字情報をテキストとして抽出できるようになるなど性能が向上し、さらに使いやすくなりました。便利な生成AIを誰でも気軽に使えるようにすることがDX推進室の使命だとK.Yさんは言います。できるだけ多くの人に生成AIの便利さを知ってもらえれば、自然に社内のDXを推めることができる。DX推進室は、これからも「D-AI-hatsu Assistant」の普及に取り組んでいきます。

工場の製造現場においては、QCC^（※1）やTPS^（※2）による業務改善を繰り返して行い、作業の効率化とともに品質向上を目指して努力を続けてきました。しかし、PCで行う業務は今でもExcelの出力紙に手書きをするなどデジタル化が遅れ、ものづくりに必要な情報を共有しにくいなどの課題があります。

AI研修の1期生として学んだ製造部組立課のU.Tさんは、Microsoft 社のファイル・情報共有サービスであるSharePointを使ってポータルサイトを作成できることを知りました。そこで、勤怠管理やPHSの番号一覧、ラインの稼働状況や目標達成率などの情報をリアルタイムで確認し、ローコード開発で作った工具管理アプリなどにアクセスできる課のホームページを立ち上げたのです。アプリを含めて開発期間は約1年。季節ごとにトップページの画像が変わったり、犬の写真がボタンになっていたり、遊び心にあふれたデザインになっています。スマートフォンのように直観的に操作が理解できないと利用してもらえないと語るU.Tさん。実際に現場の作業に携わっているから、何の情報をどんな形で提供できればいいか、要求を満たす完成度ギリギリの線がわかる。完璧なものでなくても、リリースしてから手直しすればいい。外部の業者に発注したら、コストも時間もかかるし、楽しく使えるものにならないと笑うU.Tさん。今後は現場の要望に応えて少しずつ機能を追加し、社内のさまざまな部署で利用しているアプリをみんなで使えるようにするほか、Office365との連携など便利な使い方を工場全体に広めていく予定です。

（※1）Quality Control Circle 品質管理を向上させるための改善活動
（※2）TOYOTA Production System ムダを徹底的に排除し、利益を最大化するための生産方式

DX推進室が業務の効率化を進めるうえで、多くの部署で解決すべき課題になっていたのが備品管理です。デジタルカメラや各計測器などの備品の貸出は、それぞれの部署でExcelで作った帳票を印刷して、手書きで管理していました。しかし、それでは誰がいつまでどの備品を借りているのか担当者にしか把握できません。手書きによる転記やチェックのミスに加えて、照会に時間がかかるという問題もありました。

DX推進室で備品管理のアプリ開発を任されたN.Tさんは、プログラムに関してはほとんど経験のない初心者でした。そこで、Daihatsu Digital Innovatorsのアプリ開発研修第２期に参加し、Flutter(スマホのアプリ開発に特化したフレームワーク)で使用されるDartという言語を学びます。アプリ開発においては、備品の管理者、貸出担当者、承認を行う上長など、備品貸出に関わる人々が何をしているかを時系列に並べて機能を決めていくユーザーストーリーマッピングという手法を採用しました。まず、管理者が備品を登録すると生成されるQRコードを備品に貼り付けます。それをスマホで読み取って情報を確認するだけで棚卸は完了です。貸出の際には、利用開始日と返却日を選択すればメールソフトが起動して、上長に承認申請のメールが届いて手続き終了です。業務のDXに対して、なんとなく苦手意識を持ってしまい、消極的になる人が多いかもしれません。アナログで管理するよりも楽で効率がいいことを現場の方々に実感していただきながら、一歩ずつ着実に進めていきたいとN.Tさんは語ります。

バンパ塗装は塗膜の厚さの規格が決まっていて、プライマ・ベース・クリアという3層の膜厚を適正に保てないとタレや剥がれなどの不具合が起きてしまいます。このバンパ塗装の工程を自動化するために必要な膜厚の測定は、人の手で行っています。特に3層の識別は顕微鏡を使って目で見て判断するため、時間がかかるうえに測定者の熟練度により誤差が発生しやすいという課題がありました。

測定者の技術や経験に頼っている塗膜層の識別と膜厚測定を、AIを使って自動化できないだろうか、と考えた塗装生技室のK.Ｔさんは、タイミングよく開催された社内のAI道場に参加します。プログラミングの経験はありませんでしたが、AI道場でPythonを学びながらわずか3カ月半でアプリを作成したのです。予備知識ゼロだったので、DX推進室のサポートを受けながら手本となる教師画像を作成し、AIに学習させるところからスタートしました。100枚くらいの教師画像を学習させた段階では識別の精度はかなり粗いものでした。でも、画像を徐々に増やして200枚を超えると、実際に使えるレベルにまで達したのです。今までは90ヵ所の膜厚測定をする場合、1時間半ほどの作業時間が必要でしたが、自動測定アプリを使えば45分で済みます。もう塗膜層の識別で判断に悩む事もありません。作業時間を50％減らせるだけでなく、熟練した技術や経験を持たない人でも簡単に測定できます。現場でサンプルアプリを評価してもらったところ、とても好評で早く使いたいと期待する声も寄せられました。今後は識別できていない塗色やアプリの操作性を改善しながら、できるだけ早く現場へ実装することを目指します。

VRやメタバースの技術革新は、デザインだけでなくさまざまな業務への活用が期待されています。たとえば、国内外でユーザーを対象としたデザイン調査を実施する時には、実物大のクレイモデルを会場に持ちこんでいます。海外で行う調査では輸送コストの負担が大きく、温度や湿度の影響で破損することが問題になっていました。さらに、コロナ禍で100人を超えるユーザーを会場に集められなくなったこともあり、2020年にVRを活用したデザイン評価を実現するプロジェクトがスタートしたのです。

しかし、社外のネットワーク環境でもVR画像の品質を下げずに、精度の高い調査が可能なのかという慎重な意見もありました。その課題を解決したのが、一般の商用ネットワークを介してVRゴーグルへクラウド上の映像データを配信する今回のプロジェクトです、と語るデザイン室のK.Yさん。クラウドベースのVR調査はネットワークの設備投資をする必要がなく、同時に何人かのグループに対してVR映像を展開できることも大きなメリットだと言います。さらに、車体のカラーバリエーションや内装のバージョンを変えられるという、VRならではの価値も提供できます。実際にＶＲ調査を体験した多くのお客様からは、「色も形もリアル」「カタログで見るよりわかりやすい」といった好意的な意見が寄せられました。外観デザインについては87.5％の方が、内装デザインについては95％の方が問題なく評価できると答えています。評価コストも国内(関西圏)で42％、海外では72％低減が可能となります。デザイン室ではこの結果をもとに、VRデザイン調査の実用化を推進していきます。