AIが設計段階で不具合を予測する仕組みを初心者にも解説

はじめに – 製造業における「設計不具合」の深刻な現実

製造業の現場では、「設計不具合」がもたらすインパクトは計り知れません。

ひとたび設計上のミスが見つかれば、その影響はサプライチェーン全体に波及します。

例えば部品の仕様間違い、寸法の誤差、要求仕様との食い違いなど、些細に思える不具合が後工程や最終製品だけでなく、信頼やブランド価値にも大きく影響します。

実際、「設計段階での検証が足りず、量産後に大規模リコール」という事案は、昭和から令和に至る現在まで繰り返されています。

では、なぜ人間だけの力では未然に不具合を完全に潰し切れないのでしょうか。

近年、AI（人工知能）が設計段階から不具合予測に活用される時代が到来しました。

この記事では、その仕組みを「現場目線」で解説しつつ、アナログ業界にも役立つ実践的なポイントを紐解きます。

製造業の設計不具合 — どんな課題があるのか？

設計段階の見えないリスク

例えば、設計者自身の経験や知見に頼ったレビューが中心だと、ヒューマンエラーや属人化が避けられません。

設計変更や複数モデルのバリエーションが増えるほど、検図・設計レビューの工数も肥大し、現場では「納期か品質か」と頭を抱えることも少なくありません。

特に下請けサプライヤーにとっては、元請の設計情報がブラックボックス化しやすく、不具合の予兆を事前につかむのが困難です。

不具合の“ツケ”は全社に響く

1件の設計不具合が量産工程、購買、品質保証部門だけでなく、調達先サプライヤーや外注先にも影響します。

コスト増加、納期遅延、カスタマークレーム、社員の心理負担…。

この“ツケ”をいかに事前に防ぐかが、永遠の課題でした。

AIが「設計不具合」を予測するとは？原理を現場目線で解説

AIの役割は「過去から学ぶ設計ナレッジの伝承」

多くの現場で導入されているAI技術に共通するのは「過去のデータを学習し、再発防止・未然防止に応用する」ことです。

AIは過去の設計図面、部品表、不具合報告書、検査記録、CAE（シミュレーション）データなど大量の情報を“教師データ”として学習します。

新人設計者や門外漢のサプライヤーでも、AIを活用すれば昭和から令和まで積み上がった不具合の「傾向」や「パターン」を秒で抽出できるのです。

実践！AIによる設計不具合予測の流れ

1. 設計図やCADデータをAIにインプットする
2. AIが過去事例データと照合する
3. 形状や仕様、組付け順序、寸法、公差、材料選択などから、過去に似た不具合事例がないか自動チェック
4. 「このボルト配置は過去に強度不足の事例があります」「そのピンは量産組付けで誤挿入しやすい」など、注意点・リスクを自動指摘
5. 上流で“ヒヤリハット”に気づき、再設計や仕様変更につなげる

言い換えると、「熟練者の勘と経験」をAIが擬似的に再現し、担当者に“第二の設計レビュワー”として寄り添うイメージです。

ベテラン設計者の知見をAIが「伝承」する

日本の製造現場は属人的なノウハウの蓄積が強く、ベテラン退職による「暗黙知の喪失」が課題でした。

AIはその“知のブラックボックス”を構造化・詳細化し、個人の頭脳に頼らず「みんなで失敗を回避する仕組み」に昇華させます。

これが「ラテラルシンキング（水平思考）」の力です。

AIがもたらす業務変革 — 事例と波及効果

開発設計・生産技術部門

CAD操作中にAIアシストがリアルタイムで「ここにリブ追加で強度アップ」「この公差設定は過去誤組付け多発」とアドバイス。

従来、数人がかりの設計レビューがAIで半自動化され、レビュー漏れや見落としが大幅減少。

サプライチェーン・購買部門

調達バイヤーがサプライヤーの図面・部品仕様をAIでチェック。

「同等材料による代替提案が可能」「その板厚は加工コスト増となる恐れあり」など、リスクやコストの“見える化”によって取引先への事前相談もスマートに。

事前に不具合ポイントを潰し、本来の交渉や新規取引に時間を割けるようになります。

サプライヤー側のメリット

サプライヤーは元請から「この仕様で加工できる？」と照会が来た際、AIが設計ミスや過去のトラブル、加工難易度の高さを指摘してくれます。

「これまで依頼元の不具合に振り回されていた」「指摘できるだけの証拠・根拠がなかった」が、AIの信頼性で交渉力・安全力が高まります。

昭和のアナログ体質から進化するために — AI活用の落とし穴と突破口

AIに過大な幻想を抱かない

「AIを入れたらすべての問題が解決する」という幻想だけは避けたいところです。

AIは与えられたデータからしか学べません。

教えていないパターン、未知の設計、不十分な教師データには“ノー”です。

また、現場特有の“言外のニュアンス”や“段取り的な工夫”までは完全に再現できないケースもあります。

現場主導でAIを味方につける

AI活用のカギは「現場の知見とAIの協調作業」です。

例えば、ベテラン設計者やライン担当者が過去不具合や改善提案をAIにどんどんインプットする。

AIが“気づき”を与えてくれたら、それを現場感覚で「なぜそうなったのか？」を再度レビューし二重チェックする。

こうしたPDCAサイクルが、アナログ業界の文化改革と新しい競争力につながります。

これからの製造業で「AI型設計不具合予測」を使い倒すために

1. まずは自社・自工程で溜め込まれている「設計不具合」「トラブル」「設計変更履歴」をデータ化・構造化しましょう。
2. サプライチェーン全体を巻き込む仕組みにして、川上から川下まで“不具合ゼロ”の共創体制を築くことが大切です。
3. 現場でAIの指摘結果を目的・手段から判断できるリーダーの育成もポイントです。

おわりに — AI時代の設計現場で生きる知恵

AIが設計段階の不具合予測を担う時代が来て、従来型の「人が全てを抱える設計プロセス」から、「AIを活用した知識継承と未然防止」が進化しています。

デジタルの波に乗ることは、決して“人がいらない”ことでなく、「ヒューマンエラーを補い、変革をリードするプロ意識」の醸成です。

バイヤーを目指す方、サプライヤーからバイヤーの考えを理解したい方も、AIの予測力を活かした現場力強化がこれからの武器になるでしょう。

AIと現場が一体となった新たな地平線の先に、製造業の明るい未来が待っています。