大規模言語モデル（LLM）を活用した生成AI技術が、製造業の設計・品質・保守・調達業務に応用され始めた。2022年初頭、OpenAIのGPT-3とGitHub CopilotがエンジニアリングにおけるAIアシスト作業の可能性を証明し、産業界での生成AI活用への関心が急速に高まった。
生成AIが変える製造業の設計・エンジニアリング業務
GitHub Copilot（OpenAI Codex使用）が2022年2月に商用化され、製造業のソフトウェアエンジニアの生産性向上が実証された。さらに自然言語でCAD操作を行う実験的プロトタイプや、設計仕様書から自動的に部品リスト（BOM）を生成するAIが登場し始めた。シーメンスとPTCは生成AIを設計プロセスに組み込むための研究開発投資を大幅に拡大すると発表した。
品質文書・保全マニュアルの自動生成に生成AIが活躍
製造業の品質管理文書（不具合報告書・FMEA・作業標準書など）を自動生成するAIツールが試験導入され始めた。保全作業マニュアルのAI自動更新、サプライヤー契約書の要件抽出と比較分析など、これまで人手に頼っていた文書処理業務への生成AI適用が急速に進んでいる。特に多言語対応の自動翻訳×生成AIの組み合わせがグローバル製造業の文書管理を大幅に効率化した。
Harryの着眼点
GPT-3の登場は産業AIの新しい扉を開いた。「自然言語でシステムを操作し、コードを書き、文書を生成する」ことが当たり前になりつつある。製造業においても、この流れは避けられない。今後2〜3年で生成AIは製造業の設計・品質・保全領域に深く組み込まれるだろう。日本のエンジニアが生成AIを「脅威」でなく「最強の道具」として活用できる環境整備が急務だ。
出典：OpenAI「GitHub Copilot商用化発表」（2022年2月）、Gartner「Hype Cycle for Artificial Intelligence 2022」