特別編 製造業は「プライベートAI」の時代（特許申請中）

～第2回KMCユーザー講演会＆プライベートショーより～　

　本年2026年度も9月10日第2回KMCユーザー講演会＆プライベートショーを開催しました。AIはすでに多くの企業や個人でも運用が進んでいますが、製造業では、なかなか自社の現場に合う方法が見つからないという課題を抱え、試行錯誤を重ねています。

そ　こでKMCから製造業向けの画期的な「プライベートAI」という新製品を発表し、ご来場いただいたユーザー様より「これだよ！」というご評価をいただきましたので、ご紹介いたします。

　プライベートショーで発表するのに先立ち、9月8日付の日刊工業新聞で「個社専用AIシステム：プライベートAI」として紹介されました。

「プライベートAI」は、汎用AI、特化AIに続く「第3のAI」として、注目されています。

記事１　日刊工業新聞社「自社専用AIシステム

１．「プライベートAI」の主張、目的

　日本のモノづくりには、古くから培われてきた技術や技能、ノウハウ、標準化された知識（ナレッジ）、そして現場での判断基準などを、文書や人から人へ伝承・継承してきた長い歴史があります。

　一方、製造現場では現在も、「不良を作らない」「生産を止めない」という課題に日々取り組んでいます。

　日本製造AI・プライベートAIは、こうした製造現場の技術やノウハウを、徒弟制度のような人から人への技術伝承だけに頼るのではなく、デジタルナレッジとして蓄積・継承し、さらに発展させていく仕組みを支援します。

　そのための知識継承の仕組みとして、私たちは「電承AI-Analyzer」を提案します。

図1　AIシステムの区分とプライベートAIの位置づけと特色

　プライベートAIの目的は、製造現場における「不良を作らない」「生産を止めない」を実現することです。その結果として、（C）原価低減　（D）生産スピードの向上　（Q）高品質製造の高度化につなげ、最終的には企業の利益向上と、永続的な企業存続を目指しています。

　しかしながら、現実の製造現場では、開発の手戻りや部品不良、金型・設備の突発的な故障などが繰り返し発生しています。

　だからこそ、今、これまで現場で培われ、伝承・蓄積されてきたノウハウを、デジタルで標準ナレッジとして「電承」するAIシステムに挑戦してみませんか。

図2　プレイベートAIとは？　解決策の「ナレッジ電承」システム

２．「電承」を実践する「プライベートAI-Analyzer」システムの紹介

１）プライベートAIの守備範疇（ノウハウ収集と支援）

　ノウハウと言われる“経験知識”はものづくり・製造業では設計から生技・金型設計・製造の各プロセスに点在しています。プライベートAIの守備範疇（標準ナレッジ化）は製造プロセスそのものです。

図3　開発製造プロセスにおける設計支援システムと製造支援システム

２）プライベートAIのシステム構成、Analyzerとはナレッジ分析や予兆情報、判断基準の提供

①開発IoT：ナレッジ電承 AI-Analyzer　同じ失敗を繰り返さない

　大規模言語モデル：開発設計領域は、製品設計、生産技術設計・金型設計、生準までの行程をカバーします

②M2M：Σ軍師Ⅱ AI-Analyzer：金型・設備センサや設備センシング（制御）データ

　大規模センシングモデル：金型・設備センサや設備センシング（制御）データの一括監視

③工場IoT：金型・設備IoT　AI-Analyzer　金型・設備不良・保全データの分析・計画保全

　大規模言語モデル：製造現場の部品不良、金型メンテ、設備保全などの現場管理データの一括収集

図4　KMCのプライベートAIのシステム構成・パンフレット

①ナレッジ電承 AI-Analyzer　②Σ軍師Ⅱ AI-Analyzer　③金型・設備IoT AI-Analyzerの特色と効果

【特色】

　・各ソフトウェアから自動でノウハウを標準ナレッジに変換します

　・Σ軍師Ⅱ AI-Analyzerではセンサ・センシングデータから不良のパレート分析（影響度）やロジステック回帰分析で不良の予知予防が可能となります

図5　Σ軍師Ⅱ AI-Analyzerの機能例：不良の分析と予知・予防

　3つのAIソフトウェアから、自社の開発情報、センサ・センシング情報、製造現場の管理情報などをデジタルデータとして自動収集します。

　AI-Analyzerは、収集したこれらの情報をもとに、特許ロジックを活用して「標準ナレッジ」を自動的に作成します。これにより、従来のExcelによる情報整理やデータ分析作業を削減でき、エンジニアの大幅な作業工数削減につながります。

図6　ナレッジ電承・Σ軍師Ⅱ・金型/設備IoTで現場の貴重で大量なノウハウを自動収集

３．プライベートAIの活用事例　デジタルツインとその効果

　自社の開発・設計、製造設備、製造現場など、大工程ごとに蓄積された固有のナレッジ（ノウハウ）を有機的につなげることで、プライベートAIの効果を最大限に引き出すことができます。

　これまで製造業では、「設計と現場」「生産技術と設備」「現場と設備」など、部門や工程の間に“ノウハウ共有の壁”が存在していました。

　プライベートAIは、こうした部門ごとに分散していたナレッジをつなぎ、必要な情報を必要な人が共有することで、現場の問題をその場で解決できる環境づくりを目指します。

私たちは、この仕組みを「デジタルツイン開発」と定義しています。

　「データを取る・見る・分析する・活かす」という一連のサイクルを回すことで、デジタルを活用した新しいカイゼン活動を実践できます。

図7　ナレッジ電承DBには金型・設備情報、製造現場情報が連携

図8　プライベートAIの設計・金型/設備・製造現場情報から分析・予兆・歯止め・計画が自動化

過去トラなどを集めて標準ナレッジ化するには膨大な手間がかかります。

KMCには、既に「標準ナレッジ化」の自動化ソフトがあります。今から始めてみませんか？

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