設計支援・ジェネレーティブデザインのAI活用事例

【成果】 生成AIをコミュニケーションツールとして活用することで、言葉では伝えにくいニュアンスを視覚的に共有できるようになりました。短時間でバラエティに富んだ大量のアイデアを創出できただけでなく、開発初期段階から具体的なイメージを確認できるため、意思決定のスピードが飛躍的に向上しています。 結果として、デザイン開発にかかる期間の大幅な削減を実現し、クリエイティブの創造性を広げる新しいデザイン開発のフローが確立されました。

【成果】 生成AIを活用したことで、Honda社の技術文書を文章としてモデル化できるようになり、モデル化にかかる期間が3年から1年へと67％短縮されました。また、開発業務では30％、企画・管理業務では50％の工数削減効果が得られています。このアプローチにより、ドキュメントの活用領域が大きく拡大し、業務効率が飛躍的に向上しました。 膨大な開発情報を安全に活用できるプラットフォームが実現したことで、顧客により多くの価値を届けるという同社の目標に大きく貢献しており、今後のさらなる展開が期待されています。

【成果】 「NikeAI Beta」の導入により、顧客が直感的な会話を通じて求める商品にたどり着けるようになり、初期の反応として非常に良好な手応えを得ています。また、AIを活用したデザインプロセスでは、アスリートの要望とAIのアイデアを融合させることで、これまでにない革新的なシューズのプロトタイプを生み出すことに成功しました。 2024年のパリオリンピックでの展示を通じて、ブランドの先進性を強くアピールする成果を上げています。

【成果】 高性能タイヤの設計において、試行錯誤を繰り返すことで段階的に性能と安定性が向上しました。ゴムの混合プロセスでは、物性値を狙い通りに推移させるための因子の特定に成功しています。また、スタッドレスタイヤの設計では、タイヤを試作する前に決定できる設計因子に基づいた見通しの良い関係式を得ることができました。さらに、データと対峙することで新たな気付きが得られ、タイヤの設計プロセスを革新するためのデータ活用が一気に加速するという副次的効果も生まれています。

【成果】 導入から1年間で、全社員合計で18.6万時間の労働時間削減を達成しました。1回あたりの利用で平均約20分の業務短縮につながっており、検索エンジン代わりの単純な用途から、戦略策定や商品企画といった高度な活用へと社員のAIスキルも向上しています。 また、懸念されていた情報漏洩や著作権侵害などの問題も一切発生していません。品質管理領域に特化したAI機能についても、社員から5点満点中3.5点という高い評価を獲得しています。今後は、自社データを構造的に整備する「パナソニック コネクトコーパス」の構築を進め、人事や社内ITサポートなどより幅広い業務領域への展開を目指すとしています。

【成果】 2024年1月の運用開始以降、エンジンやトランスミッションなどパワートレーン関連の開発に携わる約800人のエンジニアに向けてシステムが解放され、月間に数百回利用されるなど現場への定着が進んでいます。 実際に活用しているエンジニアからは、排出ガス測定機器の仕様や環境規制に関する質問に対して正確かつ詳細な回答が得られ、これまで適切な文書を探し出して膨大な文章を読み解くのに要していた時間が大幅に短縮されたと高く評価されています。 今後は技術図面などの視覚的な情報の取り込みや、顧客の不満を分析して次世代車両の改善に繋げる「消費者の声エージェント」の開発など、さらなる機能拡張が構想されています。

【成果】 2023年11月から12月にかけて実施された試験運用（PoC）を経て、生成AIを活用したアプローチの有効性が実証されました。従来は熟練技術者の経験を手引書にするために3年、そこからモデルを作成するために1年かかっていましたが、生成AIの導入により技術文書を文章としてモデル化できるようになり、モデル化期間が3年から1年へと大幅に短縮されています。 これにより、ドキュメントのモデリング時間を67％短縮することに成功しました。さらに、開発業務では30％、企画・管理業務では50％の工数削減効果が得られています。Hondaの担当者は、膨大な開発情報を安全に活用するプラットフォームが、顧客への価値提供に貢献していると高く評価しており、将来の本番開発活動に向けたさらなる協力を期待しています。

【成果】 画像生成AIの活用により、生成されるデザイン案の数は従来の100倍に増加しました。これにより、デザイナーはAIが生成した幅広いアイデアをベースに、より洗練されたデザインを制作するなど、クオリティを高めるコア業務に集中できるようになっています。 アンケート分析においては、担当者の主観やバイアスを排除した信頼性の高いデータが得られるようになり、外部発注を必要とせずに社内システムで迅速な分析が可能となりました。結果として、アンケート分析業務において約80％の効率化を実現しています。 今後は、この生成AI環境を全社や海外のグループ会社にも展開し、さらなる業務効率化とグローバルでの開発力強化を目指していく方針です。