工場デジタル化Ver13. 「季節要因を AI 学習にどう組み込むか」

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 2026/05/27

お読みいただきありがとうございます。

今回は「季節要因を AI 学習にどう組み込むか」というお話です。

食品・薬品・半導体など、クリーンルームで製造される製品は、外気の影響をほとんど受けません。しかし、鋳物工場のように常に外気とつながった開放型の環境では、季節・天候・時間帯によって品質が大きく左右されます。

極端な例を挙げると、同じ日でも朝と昼で温湿度がまったく違うことがあります。夏場は湿度が高く、砂の含水率が変わり、冬場は乾燥して砂の締まり方が変わる。雨の日は型の乾燥速度が落ち、風が強い日は逆に乾燥が進む。

鋳物品質に影響する“外乱要因”は、実際には数多く存在します。

■ 季節要因は本来 AI 処方箋に反映されるべき

AI 処方箋は、過去の生産データと品質データをもとに最適条件を提示します。しかし、もし学習データの中に季節・温湿度・天候の変動が十分に含まれていなければ、 AI は季節要因を考慮した処方箋を出すことができません。

本来であれば、

これらを AI が学習し、季節に応じて処方箋が変わることが理想です。

■ 私自身の取り組み：しかし“まれなタイミング”に阻まれた

私は過去、AI パートナー企業とともに、季節要因を AI 学習に組み込む取り組みを進めていました。

しかし当時支援していた工場では、客先の生産品が約半年で新しい製品に入れ替わるという、まれなタイミングに当たっていました。

このように製品サイクルが短い時期だったため、季節をまたいで同一製品の生産データ・品質データを蓄積することが難しく、季節要因を AI に学習させるにはデータ量が不足していました。

取り組みは道半ばで終わりましたが、もし十分なデータが蓄積できていれば、夏場に多発する鋳物不良の発生を、さらに低減できたはずと考えています。

■ 同じ製品を数年つくり続ける工場では、季節AIは非常に有効

一方で、同じ製品を数年にわたり継続生産する工場では状況が異なります。

こうした工場では、季節要因を AI に反映させることは非常に有効です。

特に鋳物工場では、夏場に不良が増える傾向が多くの現場で見られます。季節要因を AI が理解できれば、この課題に対してより精度の高い処方箋を提示できるようになります。

🟦 まとめ

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季節要因を含めた AI 処方箋の設計、外部センサーの活用、データ蓄積の仕組みづくりなど、実務レベルでの導入支援が必要な場合はお気軽にご相談ください。

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