川崎重工 造船向けのフィジカルAI活用ロボット 試作機を公開 | NHKニュース

川崎重工業は、造船所のベテラン技術者の減少などに対応するため、AIが自律的に判断して溶接を行う「フィジカルAI」を活用した造船ロボットの試作機を公開しました。

川崎重工業が6日に都内で公開した造船ロボットの試作機は、縦44センチ、横60センチ、高さ29センチで、4本の足があります。

造船所では、事前に製造した船の大型のブロックを技術者が高所作業車などに乗りながら溶接して組み立てています。

このロボットは電磁石で船体にはりついて移動し、センサーやカメラでブロックの隙間を確認し、どの程度溶接するか、みずから判断しながら作業を進めるということです。

会社によりますと、造船業界ではベテランの溶接技術者が減少していて、人手不足対策に役立てるほか、酷暑などでも生産を続ける体制の構築につなげたいとしています。

2027年度から香川県にある坂出工場で検証を始め、2028年度から自社工場での本格運用を始めるとともに外部への販売も行う計画です。

橋本康彦社長は「フィジカルAIを活用して新たな造船所のモデルを作り、造船業を魅力のある産業に変革したい。造船業を持続的に発展させ、地域経済の活性化にも貢献してまいりたい」と話していました。

造船大手のジャパン マリンユナイテッドは6日、都内で開かれた造船分野でのAI活用をテーマにしたシンポジウムで、開発中のフィジカルAIについて講演しました。

この会社では、現在はベテラン技術者が行っている、船に使われる鉄の板を曲げる作業や船の内部など狭い空間での溶接といった作業を担う、フィジカルAIを活用したロボットの開発を進めているということです。

勇崎雅朗生産技術本部長は「造船作業工程の品質に関する知識やベテラン技術者のノウハウを構造化して蓄えることで、現場を支援するAIを活用した技術を開発していきたい」と話していました。

政府は、経済安全保障の観点から造船の重要性が増しているとして、2035年に国内の船の建造量を現在の倍に増やすことを目標に掲げていて、生産体制の強化が課題となっています。

四方を海に囲まれる日本にとって必要不可欠な海上輸送。一方、造船業は人手不足などで厳しい環境に置かれています。造船業へのフィジカルAI導入の可能性や今後の課題について解説します。

国土交通省によりますと、日本の造船業は1950年代から90年代にかけて世界トップシェアが続くなど日本の「お家芸」とも呼ばれましたが、2024年の船舶受注の国別シェアは中国が71％、韓国が14％に対して、日本は8％とかつてに比べて大幅に低下しています。

国土交通省によりますと、再編による集約が進んでいる中国や韓国の造船会社に比べて、日本勢は規模が小さく、生産能力やコストの面で競争が厳しくなっているほか、慢性的に続く人手不足も影響しているといいます。

日本の船主が発注し2024年に完成した船は約1200万総トンだったのに対して、日本の造船所の建造実績は約900万総トンと、実質的に国内の需要をカバーしきれない状況になっています。

一方、世界の造船需要は人口増加などを背景に、今後さらに増加すると見込まれる成長市場です。

エネルギーや食料の多くを輸入に頼る日本にとって、安定的に船を建造していくことは国民生活を守るうえでも非常に重要なテーマです。

こうしたことから政府は、経済安全保障の観点から「造船業の再生」を掲げ、国内の船舶建造量を、2035年に現在の倍の1800万総トンに増やす目標を示しました。

造船業の生産性を今よりも高めていくために注目されている技術の1つがフィジカルAIです。

大きな船を作るにはまず、鉄の板をつなぎ合わせたブロックを作り、このブロックをドックで組み立てて船の形にしています。

例えば、ブロックを作るうえで重要なのが、船の燃費をよくするために滑らかなボディーを作ること。

この工程では「ぎょう鉄」という、バーナーによる加熱と、放水による冷却を繰り返す作業が行われます。

1ミリ単位で鉄の板を曲げていくもので、ベテランの技術や経験による「職人技」が求められます。

そうしたなかで今後、製造能力を向上させていくため、フィジカルAIを活用できないかと開発が進められています。

造船業界では「水かけ3年、焼き10年、鉄と会話するまで30年」という言葉もあるそうです。

大阪大学で民間企業とともに造船分野でのAI活用について研究している辰巳晃准教授は「AIを開発するためにはどんなデータが必要なのか、実はまだ明確になっていない」と指摘しています。

辰巳准教授によりますと、例えば溶接する技術者は視覚だけでなく作業中に出る音も判断材料の1つにするといいます。

「鉄と会話する」くらいの熟練技術者が何をもとにどう判断をしているのかを整理してデータをそろえ、AIに学習させていく必要があります。

また、船を建造するにあたっては鉄の板の切断やブロックの溶接、塗装などさまざまな作業があり、どのようなフィジカルAIが導入できるのか見極める必要があります。

さらに、設計から生産工程までをAIでシミュレーションする開発も国の支援を受けた企業が進めています。

日本の「お家芸」復活に向けては、工程ごとに実用可能なフィジカルAIを開発すること、そして、それらを組み合わせた生産システムを構築していけるかがカギになりそうです。