工場のベテラン職人が若い職人に経験を伝承するにはどれほどの時間がかかるのか？答えは2年である。この問題は、人手不足や地政学的な要因によってますます深刻化している。

「製造業の現在の最大の敵は時間です。」と、ジェイロンインテリジェンスの創業者兼CEOである黄建豪氏は指摘する。製造業の工場は深刻な人手不足に加え、地政学的な影響で工場を東南アジアやインドに移転せざるを得ない状況にある。どうやって生産能力を維持し、新工場の作業品質を一貫させるかが現在の最大の課題だ。

ジェイロンインテリジェンスは2018年の設立以来、「AutoML仮想データサイエンティスト」を活用してこの問題を解決してきた。Excelデータだけで仮想職人を訓練し、新しい従業員が機械操作を学ぶ時間を短縮することができる。現在、佳世達、友達、群創を含む300の顧客を抱え、半導体パッケージングテスト、石油化学、パネル、PCBなどの産業分野に広がっている。

いわゆるAutoML仮想データサイエンティストとは、ソフトウェアをAI専門家として扱い、過去のパラメータデータを提供するだけでAIがモデルを生成し、最適なパラメータ設定を見つけ出すものである。これがジェイロンインテリジェンスの最初の製品だ。

「プロジェクターのレンズの直径、回転数と速度の設定、これらをどのように組み合わせれば最も耐久性があるのか？以前は職人の経験に基づいて設計し、試作し、1万回回して壊れるかどうかを確認する必要がありました。」黄建豪氏は語る。「私たちのAIモデルは最適なパラメータ設定を予測し、試作とテストの時間を約25〜30％削減します。」

仮想科学者だけでなく！監視プラットフォーム＋分身術を追加

モデルが増えるにつれて、管理のニーズが現れ、これがジェイロンインテリジェンスの第2の製品「AI監視管理プラットフォーム（AI Lifecycle Management、AILM）」となった。

「AutoMLには『パラメータ』という次元がありますが、実際のアプリケーションでは、パラメータ自体を使ってモデルを検索するのではなく、『どのメーカー、どの年、どのモデル』などの文脈で検索します。そこで大規模言語モデルが必要になります。」黄建豪氏は説明する。AILMは企業が異なる部門に散らばっている各モデルを管理し、製品モデル、顧客、時間、健康度、現在の状態などの情報を一度に照会できるようにし、使いやすさを向上させる。

パラメータの訓練、モデル管理が整えば、これらの使用シナリオを重ね合わせて、さまざまなモデル使用知識を統合した「生産知識庫」が形成され、ジェイロンインテリジェンスの2025年最新開発の第3製品「領域経験分身（Domain Twin）」となる。

黄建豪氏は説明する。新製品でも更新でも、「人」が異なるモデルを選んで訓練する必要がある。新製品にどのPCB、チップ、レンズを使って組み立てるのが最適かを理解する必要がある。簡単に言えば、職人がモデルを使う行動自体が、会社が複製したい「設計生産」の知識であり、コカ・コーラの味の配合を組み立てるようなものだ。

「これは以前のConfigure-To-Order（注文後組立）方式に似ています。」黄建豪氏は語る。CTOは注文の実際の状況に応じて生産を開始し、多品種少量生産、在庫削減などの目的を達成するもので、在庫管理の柔軟性とカスタマイズの能力が非常に試される。領域経験分身はさまざまなモデルを統合し、最適な配方を見つけて新製品を設計し、職人の経験に過度に依存する必要がなく、「新設の海外工場が生産効率と品質を迅速に向上させ、現在の工場移転による生産能力の不安を解決することができます。」

ワークショップで生産ラインの痛点を突く！モデルを30時間で磨き上げる

ジェイロンインテリジェンスは経験の伝承、経験管理から知識の掌握まで3つの事柄を解決しましたが、職人がAIに反感を持つかどうか、工場がどのモデルを開発すべきかは、製品が実際に導入されるかどうかの未知数です。

「生産ラインの従業員がどのようなAIを選ぶのが早いか、データサイエンティストが生産ラインの知識を学ぶのが早いか？必ず前者です。だから、私たちは今、30時間のワークショップから始めています。」黄建豪氏は語る。ジェイロンインテリジェンスは顧客に自分の問題を持ち込んでもらい、その問題をAIで解決できるテーマに変え、モデルを構築する。

例えば、あるパネルメーカーがワークショップを通じて、AIを使った「離職率予測」を行う方法を理解しました。人事部門が持っている従業員データ、過去の基礎データと自分の経験は、データサイエンティストが元のデータを使って予測モデルを構築するよりも早いため、人事部門はすぐに行動でき、30時間以内に自分が必要とするモデルを構築できます。

これらの訓練を通じて、将来工場の従業員は自分で適切なテーマを見つけてモデルを訓練できるようになります。黄建豪氏は述べます。現在、平均して1つの顧客企業には3〜4つの部門、50人が毎日使用しており、各部門が生み出すモデルの数は20から1.2万まで様々です。

収益面では、ジェイロンインテリジェンスのビジネスモデルは人単位で計算されるサブスクリプションモデルで、2024年の収益は台湾ドルで約2億元に達しています。台湾を拠点にしているものの、ジェイロンインテリジェンスは早くから海外市場をターゲットにしており、中国、ベトナム、タイに進出し、2024年10月には日本に支社を設立しました。「今年の目標は熊本です。台湾の半導体工場がみんな移転してくるからです。」と黄建豪氏は語ります。

杰倫智能

創業者およびCEO：黃建豪
製品・サービス：AI模型訓練、管理
投資家：Darwin Venture Management、Harbinger Venture Capital、Jensen Capitalなど，累積調達金額は560万ドルです。

本文は《數位時代》の許可を得て転載しています。，著者：曾令懷，原題：用Excel神還原老師傅經驗！瞄準製造業缺工痛點，杰倫智能AI 3連技收服友達、群創