AI × FA ダイジェスト、
開発の記録と作品を一つに。
AI × FA ダイジェスト MONDAY
制御設計・フィールド業務・AIニュースの動きを、ひとつに。
産業オープンネット展の出展内容が公開された。ICOP I.T.G.はArduinoベースの開発環境と各種GUIツールで気軽にEtherCAT制御を始められる「QEC」のデモ、イーソルはCC-Link IE TSN safety SDKを使いスイッチ操作で状態変化を確認できる安全通信デモ、リンクスはソフトウェアPLC CODESYSでEtherCATやOPC UAなど産業ネットワークを使ったデモを行う。
次の設備更新でネットワークをどれに寄せるか、実機デモを一度に比較できる貴重な場。特にArduinoベースでEtherCATを試せるQECは、本格導入前に机上で通信を評価する低コストな入り口になる。安全通信をCC-Link IE TSN safetyに載せ替える案の情報収集にも使える。
ZOZOのエンジニアが、Claude Codeを活用してシステム構成図を自動生成・自動更新する仕組みをテックブログで公開した。構成図を手で描いて保守する運用をやめ、自動化に置き換えた事例。
制御設計でも「改造のたびにネットワーク構成図やI/O表が実機とずれる」問題は同じ構図。設定ファイルやI/Oリストという「正」のデータからAIに図や表を生成させる運用にすれば、図面のメンテナンス漏れ自体をなくせる。まずは自分のプロジェクトの機器一覧から構成図を起こさせる小さな実験から始められる。
長い資料をLLMに一発で要約させると、入力中盤の数値や条件が抜け落ちやすい「Lost in the Middle」という構造的傾向がある。対策として、要約依頼を「全体構造把握」「数値の逐語抽出」「リスク抽出」の3クエリに分割して出力形式を固定すると見落としが減る。それでも読み取りミスはゼロにならないため、致命的な項目は必ず原本参照に戻す運用が紹介されている。
客先仕様書や試験成績書をAIに読ませるとき、タイマ値・閾値・定格のような数値は要約と分けて「逐語で抜き出せ」という専用クエリにする。明日から使えるテクニックで、抜き出した数値表を原本と突き合わせれば、設計ミスにつながる読み落としを仕組みで防げる。
個人開発者がClaude Fable 5にAutodesk Fusionを操作させ、スターリングエンジンの機械設計に挑むチャレンジの経過をXで共有した。既存のFusionアダプターに頼らず、Claude Code経由でFusionを操作する専用アダプタをAI自身に設計させる構成に方向性を見いだし、設計方針や制約のドキュメントをAIが読める範囲にまとめられる利点や、スマホからのリモート操作にも触れている。一方で3DモデリングへのAIエージェント活用は使用量の消費が激しい(「燃費が悪い」)という実感も述べている。
「AIに操作用のアダプタ自体を作らせる」発想は、機械CADに限らず電気CADやPLC開発環境にも応用余地がある。まず明日できるのは、設計方針・社内制約・命名規則をAIが読めるテキストにまとめておくこと。その上で、部品表の整形やI/O割付表の生成のような繰り返し作業を、AI経由で自動化できないか小さく検証してみる価値がある。
bestatが「第38回 設計・製造ソリューション展」に出展し、スマートフォンや360°カメラの撮影から工場の軽量3Dモデルを自動生成する「3D.Core」を紹介した。生成したモデルの画面上を歩いて「通れるか」を検証する機能も持つ。
現場調査のときにスマホで一周撮影しておけば、事務所に戻ってから盤の設置スペースや大型機器の搬入経路を3Dモデル上で検討できる。改造工事の見積段階で「この通路を制御盤が通るか」を現地に再訪せず確認できるのは、移動時間の削減に直結する。
産総研が製造現場のデータを集約・活用する「製造AX拠点」の構築・運営を担うと発表し、GENIAC事業採択によりDMG森精機や小松製作所とフィジカルAI開発を進める。並行してSTATION Aiも、製造業におけるフィジカルAIの社会実装を加速させるデータ収集センター「STATION Ai Data Foundry」を設立し、2026年12月の稼働開始を目指す。
国の事業と大手メーカーが「現場データの集約」に投資し始めたということは、現場の稼働ログや保全記録そのものが資産になる流れ。いま担当設備のアラーム履歴や交換部品の記録を捨てずに、日付と設備名で構造化して貯めておくだけでも、将来AIに学習させる下地になる。まずは保全記録のフォーマット統一から着手できる。