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皆さん、こんにちは。ファクトリー オートメーションラジオのお時間です。
本日は、Airionという東大初のベンチャーと 生産製品をよく作っている
長野オートメーション株式会社というところが、 ラダープログラミングへの
AI活用の検証開始というニュースリリースを 出していましたので、これについて少し
ご紹介をして、それなりにいけるんじゃないかな と思うようなところもあったので、
それについて少しお話ししたいな というふうに思っています。
まず、1月6日付けでプレスリリースが 出ているんですけど、タイトルを読むと
Airion長野オートメーション株式会社と共同で ラダープログラミングへのAI活用の検証開始と
Airion株式会社は、生産製品の製作を手がける 長野オートメーション株式会社と共同で
設備製作におけるAI活用プロジェクトを開始しました。
手始めに、設備の動作を制御する PLCのラダープログラミングを
自動化するAI開発に乗り出します。
本プロジェクトでは、生産製品の図面情報を AIで読み取り、その情報を基に
ラダープログラミングを自動生成することを目指します。
プロジェクトの目的は、エンジニアの思考に沿った ラダープログラミングが
AIがサポートすることにより、エンジニアの負担軽減や
時間短縮のリソース活用を実現することです。
長野オートメーションはバッテリーの組み付け機や
フィルム関係などいろいろなものがありますが、
それを取り扱う大きな有名な生産製品のメーカーです。
そこが東大発のAIベンチャーと組んで、
ラダープログラミングを生成するというところを
これから共同着手します。
こういうことが日本から出てきたというのは
なかなか将来的に明るい話なのかなと思っています。
このプレスリリースの内容を読んでいくと、
AI開発の内容としては、まずは電気図面ですね。
電気図面は使用なのか分からないですけど、
この機器を使いますよとか、こういうものを使いますよという
電気図面を画像認識で必要な、
この機器をこれ使っていて、
これにはこういうアドレスが振ってあって、
みたいなものをAIで認識をして、
それに該当するラダープログラミング、
これ多分ニーモニック形式で書かれているものを
引っ張ってきて、そこに規定のアドレス、
例えばこのIOにはこのアドレスが入っていますよ
みたいなのを書き換えて、
一旦それを並べるみたいなところを
まず最初にやりますみたいなことが書いてあると。
これ多分この段階では
生成AIみたいなものは使っていなくて、
単純な読み取りとルールベースのプログラム抽出から
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やっていくんだと思いますけど、
これは日本でも結構いろんなところで採用実践、
AIというよりはいろんなところでやられている
開発の中のに近しいものがあるので、
これは結構うまくいくんじゃないかなというふうに
思っています。
なので基本的には、
例えば機器を10個作っていたら、
その機器にあったベースプログラム、
もしくは参考図面みたいなものを引っ張ってきて、
とりあえずそれが並べられたテンプレフォーマット
みたいなものがまず作られると。
これだけでもラダープログラムはものすごく長いので、
例えば100個機器があったら100個分の図面を
引っ張ってこないといけないので、
これ手作業でいったらエライ時日暮れてまうので、
これに対して非常に有効な手段なのかなというふうに
思います。
ここはたぶんかなりうまくいくんじゃないかなと
思っていますけど、
その先の応用的なラダープログラムの生成ということの
1つの展望というものがこのプレスリリースの中で
示されています。
これがどういうものなのかというと、
先ほどのルールベースで引っ張ってくるんじゃなくて、
ラダープログラム自体を学習をして、
これを生成IK2機器のチューニングして、
そこから支持プロンプトで生成IKに支持すると、
やりたいディーモニック形式のラダーが出現する
みたいなところのLLMのチューニングとラグの整備、
ここを長野オートメーションとエアリオンという
AIベンチャーがこれから共同で着手していきます
というニュースリリースが出ていました。
これはかなり期待できる、
期待できるというか、やっていることは非常に明るい話題だなと
うまくいくかどうかは別にして。
私の生成IKの所感というか、
もう少しお話ししたいなというふうに思うんですけど、
昨年ですか、昨年のハロファメッセを私主張で行ってきたんですけど、
そこでいろんなメーカーがマイクロソフトのコパイロットと連携をして、
コパイロットというのは服装重視という意味で、
実際のメイン操縦士はプログラムを作るあなたですよと、
それに対して適切なサポートをコパイロットが行いますというふうな、
サポートメインの考え方で、
PLCのプログラミングにもせせやを入れていきましょうねという、
各社の取り組みというものが主に展示されていたと。
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これはロボットの軌跡のチューニングであったりだとか、
あとはこういうプログラムをしたいんだけど、
何かいいファンクションブロックがないですかと、
これいいですよ、サンプルはこうですよ、みたいなことをやってくれるような、
基本的にはサンプルを出していくだとか、
部分的にあるまとまりのあるところを書いていくだとか、
そういうところに基本的には特化をしてやっていくと。
基本的に組み合わせたりだとか、
それをチェックすることっていうのは人間がやりますよというふうなものが
今の欧州の基本的なせせやを使ったPLCプログラミングの
基本的な考え方なんだと思っています。
これの次として、サンプルを出すだけじゃなくて、
つながりですよね。
一旦最終的に構成するようなサイクルの動きだとか、
そのサイクルが動いたときに、
こういうインターロックになってないといけないですよ、
みたいなところも含めて、
LLMっていう大規模言語モデルっていうものなんですけど、
せせやの根幹をなす。
ここにどういうふうにチューニングしていけるかっていうことが、
今後の少し期待というか、課題というか、
そういうところだと思っています。
普通に欧州のほうではST言語ですね。
テキスト言語のST言語をベースにやっているんですけども、
これをラダープログラムのほうでやっていきますっていうのが、
今回のエアリオンっていう会社のニュースリリースの
結構新しいところかなと。
ラダープログラムをやるっていっても、
最終的にはそれをニーモニックに直して、
ニーモニック形式のテキストを読んで、
それを構成していくっていうふうにできないかっていう
アプローチだと思うんですけど、
ただですね、やっぱり今ラダーで書かれている
産業用設備のプログラムをいきなりSTに変換していくっていうことは、
かなり繊維的には難しいと思うので、
やっぱりその間に何か中間地点が必要だと。
最終的にはもしかしたらそれはST言語に
変換されていくのかもしれないけど、
いきなり全部STってのは当然無理なので、
その間に何か中間的な繊維的な何かっていうのが
含まれるだろうというふうに私は考えています。
その中の一つの回答はもしかしたらこれなのかも
しれないなっていうのは思っていて、
ラダープログラムというものを試験的に
生成をしていく、支援をしていく。
こういうところをやっぱり入れていくっていうのは
非常に理にかなった行動なのかなと。
ただ難しいのは、そのラダープログラムっていうものを
果たして学習しきれるのかっていうところは
かなりまだ疑問があります、私としては。
理由としては、やはりまずまとまったフォーマット
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っていうものがラダープログラムはなかなかない
っていうことが一つですね。
テキスト言語のようにまとまった何かを
こういう並びで書くっていうよりは結構ランダムに
いろんなものを並べて、その繋がりが
例えば5行あったらこの5行でまとまっているとか
ある塊だよっていうよりは、この5行の
例えば100行下にまた5行があってこれとこれは
関連してますみたいな。なかなか繋がりを見出すことが
なかなかやりにくい言語形態をとっているので、
これをどのように学習をしていくか。
ここはやっぱりかなり難しいのかなと。
まず一番最初は括弧プログラムだとか
単純な動作の指示のプログラムの生成とか
そういうなかなかノイズが入りづらい情報のところから
おそらくやるんだと思いますけど、そこから発展させて
その組み合わせをどういうふうに作りますかとか
それをどういうふうに指示するんですかとか
そういういわゆるサイクル動作と呼ばれるところだとか
インターロック動作異常っていうもの。
こういうものの作成支援、もしくは作成と検証。
ここに生成や経営をどのように入れていくか。
これはやっぱりかなり課題なんですけど、
ただですね、待っているだけだとどんどんどんどん
テキスト系の言語はいろんな支援を受けて進化していってますので
そこにですね、我々今ラダープログラムっていうものを作っている中で
それをもってどういうふうに戦っていくかっていう中の
一つの手段であることは間違いないかなと。
日本で活用されている、日本以外にも活用されているんですけど
かなり多く、ラダープログラミングっていうのは
これをどのようにして効率的にやっていくかと。
もしかしたらどこかで気づかないかもしれないし
どこかでいろんなものに転換することがあるかもしれないですけど
現状はこのラダープログラムのベースに生成されていることを考えたときに
これをどのようにレベルアップをしていくか。
ここに今の流行りであると
生成AIをはじめとしたAI活用っていうのをどのように入れていくか。
これはかなり大きな課題になるんじゃないかなというふうに考えています。
今はこれがこういうふうなことをやったらいいんじゃないかとか
できるんじゃないかみたいなことは散々ユーザーの間では議論されてきたんですけど
このような形でプレスリリースとしてはっきり出たっていうのは
やっぱりこの長野トーメーションとエアリオンの事例っていうのが
多分初めてだと思います。
これが大々的にまず出たっていうことは非常に喜ばしいことだし
これがうまくいくのかっていうのは
私も引き続きウォッチをしていきたいなというふうに考えています。
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今日は私の一人しゃべりの時間でしたけど
明日からまた収録の時間がきますので
私 高橋とクリスの2人でお送りできればと思っています。
それでは皆さん 本日もありがとうございました。
ご安全に。
