製造業にもAIの進化は影響すさまじく、技研システックの業務にも着々と浸透してきています。そんな中で先陣を切って試作や開発に取り組んでくれているのが技術主任のＦ君です。Ｆ君に、最新のAI活用について話を聞いてみました。
―技研システックで生成ＡＩの活用がぐっと増えたのは、後藤社長がClaude Codeで遊び始めてからですよね。
そうですね。いわゆるVC（バイブコーディング：生成AIに対し、コードが書けなくても自分の言葉で伝えながらプログラムを作っていく開発スタイル）が流行っていた昨年末ぐらいから、社長に「AIはこうやって使いこなせ」と次々に事例を見せられたのが始まりです。
―これまでなら外部のソフト会社へ委託するようなアプリケーションを社長が次々と自分で作ったんですよね（笑）。
そうです。僕らは普段、生産設備の制御プログラムなどを設計していて、社長から「もっとAIを使いこなせ」と言われていたんですが、何をどう使えばいいのか迷いがあり、普段の忙しさにも流されて真剣には取り組んでいなかったんです。
でも、しびれを切らした社長が「こうやって使うんだ」と自ら見せてくれたことが衝撃で、本気で生成AI活用に乗り出してみよう、と取り組み始めました。
実際に使いこなしてみると、世の中で騒がれている以上にレベルの高いことができそうだ、という感覚が湧いてきて、あっという間にのめり込んでいきました。
―Fさんは、具体的に今はどんな取り組みをしているのですか。
今僕がやっているのは、バイブコーディングからは一歩進んだハーネスエンジニアリングです。バイブコーディングでは、自分が作りたいものを生成AIと対話（プロンプト）しながらプログラミングします。これは、AIにずっと付き添って手取り足取り指示を出し、ようやく簡単なものが出来あがる感じです。
でも僕らの仕事は、お客様向けに、もっと高度なものを素早く作り上げる必要があります。そのためには、AIに設計のルールや制限などを教え込み、それに則ってAI自らが作業できるようにさせることが必要です。つまり、いちいち指示を出すのでなく、正しい作業環境を整えてあげることに注力するわけです。
これがハーネスエンジニアリングという考え方で、うまく進めばAIの中である程度仕事が回っていくようになります。その分僕たちはお客様とのコミュニケーションや、最終のチェック、つまり品質の担保などに力を注げばよくなってきます。
今はまだ試行錯誤しているところですね、何せ、AIにも作業に得意、不得意があったりしますし、間違えたり忘れたりするので。でもここを乗り越えられると、いよいよAI自身が、AI同士で協調しながら、自律的に設計やチェックなんかもやれるかも知れません。
―取り組み始めて、これまでどんなことができるようになりましたか
技研システックの業務内容に特化した、図面翻訳機能が作れました。制御部門では日常的に電気図面を作るという仕事がありますが、日本語で書いた図面を英語にするときなど、いちいち調べて訳していました。それを自動でできるようにしたので、「言語を翻訳する」という本来業務ではないところで手間取っていた部分の大幅な時間短縮が叶いました。
もともとこれは、図面自体を自動で書かせられないかと取り組んでいた中で生まれた副産物です。今は小さな一歩ですが、次につながる一歩でもあります。会社によって、こうした取組をどこまで推奨してくれるかって違うと思うんですが、うちは社長がまずやる気で、何なら相談相手だったりもするので、進めやすくて助かっています。生成AIを製造現場にどう生かすかに興味がある人間にとっては、面白さとやりがいのある環境ですよね。
―技研システックオリジナルのハーネスエンジニアリングが進んでいくと、現場の仕事はどんなふうに変わっていくと思いますか。
極論を言うと、今僕らが何人もかけて行っている仕事が、1人で済むようになるんじゃないですかね。「面倒で複雑だけれど、人間が時間をかけさえすれば何とかできる」という類の仕事は、ほとんどがAIで自動化されると思います。経験を積めばできるようになる、という類の仕事も同じことですね。
でも、だからといって全てが自動化できるわけでなく、「何をやりたいのか」「やりたいことは正しく達成されてるか」という仕事の入口と出口のところは、人間がしっかり考えないとだめです。
僕らの仕事は、お客様からの「こういう製品をこのスピードで正しく生産したい」に対して、それを生産設備として具現化することです。お客様の「何をやりたいか」をどこまで深く理解し、手段の形に表現し切れるか、そして、それを作り込む作業はAIに任せ、最後に「正しく出来上がったか」をしっかりチェックする、こんなふうに変わっていくんじゃないでしょうか。
―そうなったとき、技術者自身に必要な能力、役割はどう変わると思いますか。
今までは、技術的な熟練度や器用さ、頭の中にどれだけ知識が積み重なっているかが大切でしたが、これから必要になるのは「技術への深い理解力」と「コミュニケーション能力」の２つだと思います。
作業的な仕事をAIがしてくれる以上、手を動かして組み立てるような部分よりも、お客様の要望をどう汲み取り、実現させるかという役割が大きくなっていくでしょう。お客様とお話をするときに、土台として必要になる力が「技術の本質の理解」。そこにどれだけ付加価値を付けられるかが「コミュニケーション能力」にかかってくると思います。
コミュニケーションといっても、ワイワイ楽しく話を盛り上げるということではなく、お客様の望むことの本質をとらえて、それを叶えるためにAIが理解しやすい表現に変えてAIとやり取りをする、そういう能力のことです。お客様とAIとの間に立つ「翻訳者」と言い換えても良いかもしれません。
だからこれまで「製造業」「技術職」というワードが示していた仕事の土台は変わらなくても、AIを活用することで、僕たちが仕事で関われることは柔軟に広がっていきそうな気もします。そこに前向きな人にとっては、仕事がさらに面白くなるかもしれませんね。
―技術者がＡＩを手にすることは、お客様にとっても良い方向に向かいそうですね。
これまで僕たちは、お客様からいただいた仕様書や指示書に基づいて必要なものを作るスタイルでしたが、いろんな想定をしながら細かに指示を出すというのはお客様の負担も大きかったと思います。一方これからは、目的さえはっきりすれば、AIを使ってこちらから提案できたり、改善策を一緒に考えられるようになるはずです。
お客様が「もうちょっとこうしたい」「こんなことはできないか」と思ったことも、その場で瞬時にコーディングして試して見せることもできます。試行錯誤を繰り返しながら完成を目指す、というやり方が今より簡単になります。実際、既に現場ではこのスタイルが始まってますね。
―実際にFさんは日々ＡＩと向き合っていて、そんな未来が夢ではないと実感できますか。
そうですね。AIは疲れ知らずなので、僕ら人間をどんどん酷使してくれます(笑)。思うようにいかない点をまたAIに相談したり自分で考えたりしていますが、「こうしたらどうなるだろう？」がすぐに試せてしまうので、これまでだったら時間切れで諦めていたことが、粘り強く試せ、かつゴールに速くたどり着けるようになりますよね。
今は僕もまだ取り組み始めて日が浅いので、うまく行かないことも多いです。それでも、自分が思い描くような仕組みが出来上がったら、本当に人が人である価値を生かせる仕事に注力できるようになるはず。「どうしたらより良くできるんだろう」という改善マインドが強い人にとっては、仕事の面白味も増していくと思いますよ。