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 THURSDAY
制御設計・フィールド業務・AIニュースの動きを、ひとつに。
入出力デバイスと制御内容をまとめた仕様を与えるとAIがラダープログラムを出力し、過去プログラムと比較してフローチャートや説明文も生成する仕組み。ただし「全く同じ」は作れず"ほぼ正確"の段階で、利用者から「実務では使えない・ツール修正が必要」との指摘もあり、現時点は展示デモ段階（プログラマー不足への対応が開発の背景）。過去資産の有効活用を狙う点が特徴。
「AIに丸ごとラダーを書かせる」はまだ早い、という前提で使うのが正解。最初の一歩は逆向きで、**既存の自機ラダーをAIに読ませて"フローチャート＋処理の説明文"を生成させる**（GX Worksからプリントアウト相当のコメント付きリストをテキスト化してChatGPT/Geminiの無料枠に貼る）。設計そのものでなく、客先提出用の動作説明書や引き継ぎ資料づくりから試すとハズレが少ない。生成物は必ず自分で照合する前提で、まず1機分だけ空振り確認から。
ロックウェル オートメーション ジャパンが記者説明会で、生産現場でAIを実用化するための技術と自社ソリューションを紹介。AI活用の鍵は個別ツールより「基盤整備」にあるとし、自律化工場に向けた4つのステップを示した。
派手なAI機能に飛びつく前に、自分の設計データが"AIに食わせられる形"になっているかを点検するのが最初の一歩。具体的には**タグ名・コメント・装置番号の命名規則をプロジェクト横断で揃える**こと（バラバラだとAIも人も後で困る）。これは無料でできて、将来ラダー生成AIや予知保全を入れるときの下地になる。まず担当する1ラインのタグ表をCSV出力して表記ゆれを洗い出すところから。
Google Apps Script(GAS)で、計画外勤務の申請→承認→勤務実績との照合→未申請者への通知→既存帳票のPDF出力までを、ChatGPTと壁打ちしながら動くプロトタイプとして作った事例。全部を一度に作らず、現場で負担の大きい部分から小さく作る進め方。
制御設計の周辺にある"紙とExcelの手作業"こそAI×GASの狙い目。最初の一歩は**既存のExcel帳票1枚をGoogleスプレッドシートに移し、決まった転記や集計をGASで自動化する**（コードはChatGPT/Geminiに書かせて壁打ち）。GASもLLM無料枠もタダなので費用ゼロで試せる。試作機の点検記録・立ち会い報告など、フォーマットが決まっていて毎回手で書くものから始めると効果が見えやすい。
最もリスクの高い設備に振動センサーを1個取り付けてクラウドAIに接続する最小構成から始め、数週間の正常データを学習させた後にAIが異常予兆をスコアリングする、というスモールスタート型の予知保全。実例で6ヶ月・設備停止件数70%削減。初期費用30〜80万円・月額数万円から、ものづくり補助金で実質負担を半減できるとする。事例集では自動車の金型交換や鉄鋼の回転機などで、突発故障80%削減・計画外停止30〜50%削減といった数値が報告されている。
客先で「壊れてから呼ばれる」保全を「予兆で先回り」に変える提案材料になる。最初の一歩は**一番止まると痛い1台（ポンプ・モーター・ファン等）に後付けの振動センサーを1個だけ付けて、数週間ぶんの正常時データを取る**こと。全ライン一気ではなく1台×数十万円のスモールスタートなら客先も稟議を通しやすい。補助金前提で見積もると実質負担が半分近くになる点も一緒に伝えると刺さる。
キーエンスが、有無・判別に特化した検出AIに加え、最適な撮像条件を自動設定する「画作りAI」を両方搭載した画像センサ「IV4シリーズ」を発売。1クリックで多数の撮像条件から最適を選ぶなど、これまで人が追い込んでいた照明・露出の調整をAIで自動化する方向の製品。
現場の外観検査・有無検査で「照明合わせに半日」の悩みを持つラインの改善提案に使える。最初の一歩は**今まさに撮像条件出しで苦労している検査工程を1つ挙げて、AI画作り搭載機のデモをメーカーに依頼する**こと。導入は画像センサ単体なので数万〜数十万円規模で、PLC側の大改造は不要なことが多い。既存の検査治具・照明を活かせるかをデモ時に確認すると、置き換えコストの見積もりが早い。