タイヤメーカーが、タイヤの製造や検査の工程に人工知能（ＡＩ）を取り入れ、品質強化に取り組んでいる。ブリヂストンと住友ゴム工業は製造過程での品質向上にＡＩを活用する。一方、横浜ゴムとトーヨータイヤは検査工程に活用して欠損品や不良を検出する取り組みを進める。自動運転など車の進化とともにタイヤへの要求性能が高まっている中、タイムリーに高性能な製品を供給するため各社がＡＩを駆使している。（鎌田正雄、大阪・錦織承平）

最適条件を算出

ブリヂストンは「製造現場支援ＡＩ」を導入し、最適なタイヤの製造条件を算出することで品質向上に役立てている。例えばシート状のゴム部材をタイヤ形状に丸く組み合わせる工程では、シートのロットの切り替え時に不良率が高くなる課題があった。このため製造設備やタイヤの種類、季節変動などのデータを基に最適制御した予測式をＡＩが作成する仕組みを構築した。ＡＩ導入により、ロットが切り替わった最初のタイヤの不良率は、導入前と比べて４１％削減した。

プロジェクト責任者の窪山英希システム制御開発部生産データ解析技術開発ユニットリーダーは「さまざまな工程でＡＩ導入を加速し、さらに工程間を組み合わせたＡＩ活用も強化する」と今後の展開を語る。

住友ゴム工業は、日立製作所とＰＴＣジャパン（東京都新宿区）との協業で、ＡＩやＩｏＴ（モノのインターネット）を活用して高品質・高効率の生産を実現する生産システムの構築を進めている。

モデル工場に位置付ける名古屋工場（愛知県豊田市）では、品質改善に関する実証実験を実施。タイヤ生産工程（混合・材料・成形・加流工程）で、ＡＩなどを用いて製造条件と品質の相関性の解析を行った。データ収集・解析作業は約９割削減し、生産時に発生する不良品を３０％低減した効果が出ている。

山田清樹製造ＩｏＴ室室長は「先行して行った品質のテーマに加え、生産性向上や設備安定稼働、省エネのテーマでもＡＩ活用を進めている」としている。２０２５年までに国内外の全工場へＡＩとＩｏＴの導入を完了する計画。

検査員と併用

検査工程でもＡＩが威力を発揮する。精度や処理能力は検査員個人の経験やスキルの影響が大きい。ＡＩにより検査能力の向上と効率化を実現できる。横浜ゴムは、タイヤの製造工程における外観検査でＡＩを活用する。

カメラで撮影したタイヤの外観画像をディープラーニング（深層学習）で欠損品の疑いのあるものを効率的に選別する。これに検査員が目視や手で確認し、欠損品を見つけ出す。既に国内工場の一部製造ラインに試験導入し、２１年中に検査員とＡＩを併用した検査ラインを本格稼働させる。

トーヨータイヤは乗用車用タイヤなどを生産する仙台工場（宮城県岩沼市）内の金型工場で、金型の検査工程にＡＩを活用している。金型の寸法データをセンサーで計測し、ＡＩで解析して不良の検出精度を高めている。

１９年度にこの金型検査手法を導入したことで、過検出率は従来の６％から１％まで低減できた。検査時間の短縮と作業の軽減にもつながっている。

同社のマレーシア工場では生産設備の稼働状況を遠隔監視できるシステムを導入している。監視システムは今後、ＡＩの活用も検討している。