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横浜ゴム、XAIを活用したタイヤ設計支援システムを独自開発。タイヤ設計を簡易化し開発スピードアップやコスト削減に貢献

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横浜ゴム、XAIを活用したタイヤ設計支援システムを独自開発。タイヤ設計を簡易化し開発スピードアップやコスト削減に貢献

横浜ゴムは、XAI(eXplainable AI=説明可能なAI)※1を活用したタイヤの設計支援システムを独自に開発したことを発表した。これにより、技術者の知識や経験を補う情報(求めるタイヤ特性に役立つ特徴量)が得られるため、経験の浅い技術者でもタイヤ設計が容易になり、開発のスピードアップやコスト削減が可能となる。さらに、特徴量を俯瞰することで新たな気づきやひらめきが得られ、より高性能な商品の開発が期待される。

今回のシステムは、横浜ゴムが2020年10月に策定したAI利活用構想「HAICoLab※2(ハイコラボ)」に基づいてタイヤの開発プロセスを革新するために開発された。タイヤ開発では開発目標を目指して、特性値(性能や品質を表す数値や指標)を改善できる特徴量(タイヤの材料・形状・構造の各特徴を表す設計因子)が探索される。本システムでは、求めるタイヤ特性に役立つ特徴量を技術者に提供できるようSHAP(SHapley Additive exPlanations)と呼ばれるXAIに独自のカスタマイズが施された。さらに得られた特徴量をどう調整すればよいかを技術者が理解しやすいよう、多角的に表示できるシステムとなっている。これにより、経験の浅い技術者でもタイヤ設計を効率的に行うことができる。

本システムは、技術者が設定したタイヤの基準仕様と目標特性値から改善すべき特性(目的特性)と定量値を定め、その目的特性の改善に役立つ特徴量をXAIで提示する。技術者はXAIで得られた情報(求めるタイヤ特性に役立つ特徴量)を多角的な視点で解釈して仕様を修正し、横浜ゴムが2021年に開発した特性値予測AIを使って各特性値が目標を達成しているかを確認する。このプロセスを繰り返すことで最終仕様を決定し、さらにXAIによって最終仕様の根拠(各特性値の改善や維持に役立った設計因子(特徴量)とその寄与率)も確認できる。このように“人とAIとの協奏”によって新たな発見やひらめきを得ることができ、より高性能な商品開発に繋げることが期待されている。

※1 XAI:ブラックボックスとなっているAIの判断基準やルールをユーザーが推測するための技術
※2 HAICoLab :Humans and AI collaborate for digital innovationをもとにした造語

著者
Motor Fan illustrated

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