ジェイテクト、フィジカルAIを活用した工場実証で部品取り出し工程の成功率97.1％を達成

　ジェイテクトは、2026年3月よりUpstage AIおよびカラクリとの共創活動として「フィジカルAI開発支援プログラム by AWSジャパン」に参画し、田戸岬工場においてフィジカルAIを活用した実証を進めていたが、本年8月31日に実証期間を終了し、自動車部品生産ラインで部品を無作為な状態から取り出す「ランダムピッキング工程」において、ピッキング成功率97.1％を達成した。これは既存制御と比較して12.1ポイントの向上にあたり、平均サイクルタイムについても16％の短縮を実現した。

　ジェイテクトは本成果を起点に、フィジカルAIの現場実装を推進し、工場が自ら考え、人と共に成長し続けるモノづくり現場の実現を目指す。

　ジェイテクトグループは「技術をつなぎ、地球と働くすべての人を笑顔にする」というMissionに基づき、2030年までに目指す姿としてJTEKT Group 2030 Vision「モノづくりとモノづくり設備でモビリティ社会の未来を創るソリューションプロバイダー」を掲げている。

　製造業を取り巻く環境は、多品種生産への対応、人手不足、熟練技能者の高齢化、技能伝承などの課題が深刻化しており、今回の実証は、こうした課題の解決に向けた取り組みの一環として、生産現場へのフィジカルAI実装可能性を検証したもの。

　ジェイテクトは、Upstage AIおよびカラクリと共同で、田戸岬工場のCVJ 生産ラインにおけるランダムピッキング工程を対象にフィジカルAIの実証開発を実施したが、ランダムピッキング工程は、ワークの位置や姿勢が一定でなく、高度な認識能力と柔軟な動作制御が求められる工程です。既存の制御では環境変化への対応に限界があり、生産性向上が課題となっていた。

　本年3月19日～8月31日まで実施したフィジカルAIの実証開発では、田戸岬工場 CVJ 生産ラインにおけるランダムピッキング工程を対象に、①仮想空間で学習したフィジカルAI をロボットへ実装し、実環境における動作を検証、②ピッキング成功率およびサイクルタイムを評価し、有効性を検証、③既存設備への適用可能性および導入負荷低減効果を検証、を実施した。

　本実証では、AI がカメラ画像からワークの位置や状態を認識し、最適な把持位置や搬送動作を自律的に判断する仕組みを構築。その結果、多品種・不定形ワークへの柔軟な対応を実現するとともに、生産性向上効果を確認した。さらに、本実証では既存設備へAI用PC を追加するのみで導入を実現しており、大規模な設備改造を伴わずに効果
を創出できることを確認した。

　開発したフィジカルAI の特徴は以下のとおり。

・仮想空間で学習したAI をロボットに適用することで、環境に応じて自律的に動作

・高速な位置検出AI と高精度な形状認識AI を組み合わせることで、認識精度と処理速度を両立

　ジェイテクトでは、第二期中期経営計画における成長戦略・重点施策として「デジタルモノづくり」を掲げており、人財育成とAI 基盤構築の両面から取り組みを進めてきた。その一環として、各事業本部の社員がAI・ソフトウェア開発の専門部署であるデータアナリティクス研究部で学ぶ「社内留学制度」や、全社員参加型のデジタルリテラシー向上活動「デジタル祭り」を通じた人財育成を推進するとともに、AI活用プラットフォームやAI エージェントなどのAI基盤の構築に取り組んでいる。

　今後は、今回の田戸岬工場における実証成果を起点として、工場が自ら考え、人と共に成長し続けるモノづくり現場の実現のため、既に自動化が進んでいる工程における成功率向上や人の介入ゼロ化を目指す「既存設備×フィジカルAI」と、熟練技能に依存する工程において技能の継承・形式知化を進める「熟練技能×フィジカルAI」の両面から取り組みを
推進していく。