AI活用事例データベース
独自のAI利活用フレームワーク「HAICoLab」で人とAIの協奏によるタイヤ開発革新を推進。XAI(説明可能なAI)によるタイヤ設計支援システムで経験の浅い技術者の設計を支援。
タイヤ開発では材料の物性予測、配合設計、混合プロセス最適化など複合的な技術課題があり、これらをAIと人間の協奏で解決する体系的なフレームワークが必要だった。
2020年に「HAICoLab」を発表。ゴムの物性値・タイヤ特性値の予測AI、ゴム配合生成AI、dotDataによる混合プロセス最適化を順次開発。2024年にはXAI(説明可能なAI)によるタイヤ設計支援システムも完成させた。
HAICoLabの研究開発が第36回日本ゴム協会賞を受賞(2024年5月)。XAI設計支援システムにより経験の浅い技術者でも容易にタイヤ設計が可能に。品質安定化の鍵となる要素の特定にも成功。
「人とAIの協奏」をコンセプトとした体系的フレームワークの構築が、個別AI導入では得られない組織全体の技術革新を促進する。
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