事例の概要
| 企業 | 横浜ゴム株式会社（dotDataと共同） |
|---|---|
| 地域 | 日本 |
| 業種 | 素材・その他 |
| 企業規模 | 大企業 |
| 用途 | AIエージェント・プラットフォーム |
| 使われた技術 | 技術者の仮説形成と解釈を支援するHuman-in-the-loop型のAIエージェント（dotDataと共同開発） |
| 関連する製品・サービス | — |
成果
取り組みの内容
タイヤやゴム製品の開発では、配合や加工条件の組み合わせが膨大で、どの要因が性能に効いたのかを技術者が解釈しながら進める必要があります。データから予測するだけのAIでは、「なぜその配合が効いたのか」という因果の理解が得られず、技術者の知見として蓄積されにくいという課題があります。
横浜ゴムとデータ分析のdotDataは2026年9月16日、技術者の仮説形成と解釈を支援するHuman-in-the-loop型のAIエージェントを共同開発していると発表しました。エージェントが自律的に結論を出すのではなく、データから仮説の材料を示し、技術者が判断する過程を支える位置づけです。
発表は検証段階のもので、開発期間の短縮や試作回数の削減といった効果の数値は示されていません。
Deloitteは、産業機械・航空宇宙防衛の作業時間の81%以上は引き続き人間主導と推計しています（2025年9月）。人の判断を前提にエージェントを設計する考え方は、配合設計のように因果の解釈が欠かせない領域に合った作り方と考えられます。
この事例から読み取れること
- 当サイトの見方では、因果の解釈が重要な開発業務では、AIに結論を出させるより仮説の材料を出させる設計が適している
- Human-in-the-loopを前提にすると、技術者の判断の記録がそのまま次の分析の材料になる
- 検証段階で効果が未公表のため、他社が参考にできるのは設計の考え方までである
出典
本ページは企業・提供元が公開した情報にもとづき、費用負担を受けずに作成しています。成果の数字は発表時点のもので、当サイトによる検証値ではありません。
