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ダイキン工業株式会社
「Chat GPT」をはじめとした生成AIの台頭により、大きな盛り上がりをみせるAI市場。
キャリアのあり方も大きく変化しています。多くの企業がＡＩ活用を進めるなか、ダイキン工業株式会社（以下ダイキン）では異例のDX人材育成を行っています。
「AIで実現する製造ＤＸの未来とは？」という問いに、元日本マイクロソフト業務執行役員でJAC Digitalアドバイザーの澤円氏が迫ったイベントの様子をお届けします。
※ 本記事は2023年7月6日にJAC Digitalが開催したオンラインイベントを一部抜粋・再構成したものです。
澤氏：本日は、エアコンメーカーとして知られているダイキンのAI活用戦略を担うべく2023年1月に同社へ入社されたテクノロジー・イノベーションセンターの技師長である比戸将平氏と、ダイキン情報技術大学の企画・運営に従事し、技術開発のコア拠点となるテクノロジー・イノベーションセンターの副センター長である都島良久氏をお招きし、AIによって実現可能な製造DXの未来についてのお話をうかがっていきます。
製造業は日本を支え続けている一大産業ですが、そこにAIが組み合せられることで、以前であれば非常に苦労していたことが楽にできるようになったという感覚はありますか？
都島氏：空調機の運転データの活用という点では、お客さまに空調機を納めて回線を引く際に「別回線にしたい」「インターネット工事どうする？」など、お客さま側に負担が少ないように進めていくのは非常に大変でした。
それが今はインターネットによって省力化されたので、あり方がずいぶん変わりましたね。
澤氏：「製造DX」というキーワードがあるように、製造業やものづくりにおいて、AIをこのように関わらせていきたいという思惑や試みありますか？
比戸氏：故障検知や外観検査という部分は、製造業にとって重要な古くて新しい課題です。AIの性能が向上するなか、新しいものを試していくことは大きな活動としてあると思います。たとえば、空調機器が壊れたお客さんに対してAI活用による故障検知によって原因を分類し、どのような対処が必要かを把握して、処理を行う人間にどの交換部品が必要かを伝えることで、一度の訪問で問題解決できる確率が向上します。
また、施工やメンテナンスをどうするかという課題など、プロダクトライフサイクルのさまざまなところでAI活用やDXは必要だと感じています。我々の業界でも熟練者の高齢化が問題になってきており、ノウハウの伝承がなかなかできていないのが現状です。
そのような状況のなか、グローバルでは空調市場は非常に伸びており、2015年から2050年の間に世界の空調需要は3倍に跳ね上がるともいわれています。それについていくのはとても大変で、やるべきことはたくさんあると感じます。
都島氏：デジタルサイドの人間としては、アナログな部分とデジタルな部分をうまく融合させ、自動化やメカニズムの解明もやりがいになるのではないかと思います。ラボの中での結果と実際の物件における結果が完全一致しにくいことからも、実運転データを見ながら「もう少しこうすればお客さんに喜ばれるのではないか」という部分を掘り下げていけたらと思っています。
澤氏：「ダイキンはこのようなことやっている」といえるような事例はありますか？
比戸氏：現在メインで担当しているプロジェクトが、施工や保守のDX化です。施工や保守を行ってくれる業者は、グローバル的にみると不足しており、彼らをどうやって助けるか、また増やしていくか、という部分でスマートデバイスを使った現場支援を行おうと試みています。
具体的には、カメラの付いた首掛けのスマートデバイスを使用して一人称視点での作業を撮影できる試みを、フェアリーデバイセズというベンチャー企業と協業して行っています。ZoomやMicrosoft
Teamsでつなぎ、初心者にリモートで熟練者が直接画像を見ながらアドバイスができる体制を構築していますが、今後は動画認識の技術を入れてAIが自動で教える機能をスケールしようとしています。
比戸氏：動画認識の技術でAIがガイダンスするといった機能はかなり先進的なものです。そこをベンチャー企業と組んでやっていくのは面白い取り組みだと思っていて、私もモチベーションをもって活動しています。
先日もカナダのバンクーバーで、コンピュータビジョン分野の国際会議となるCVPR(Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)に参加し、最新技術を学んできました。
協業しているフェアリーデバイセズにもダイキンは出資を行っており、パートナーとして良い関係性が築けています。現在私はダイキンでスタートアップと協業をする側に回りましたが、彼らの気持ちやモチベーションはわかるので、お互いにきちんと話し合うフェアな関係です。
澤氏：ベンチャーでは自社で大規模なデータプールを構築することはなかなか難しいものの、ダイキン社内にはすであるわけです。協業するベンチャー企業としては非常にありがたいことで、製品開発にも本腰が入りますね。
都島氏：私が大事に思っていることは「事業会社におけるデジタル」です。その部分のつながりは大切に思っています。
澤氏：事業会社におけるデジタルというキーワードはホットですね。都島さんが現場の方と会話する際に昔からずっと続いているダイキンの伝統ですか？
都島氏：「まず人材から始める」といった経営トップの意思決定がありました。そして2017年、「ダイキン情報技術大学」という社内の人材育成制度がスタートし、毎年新卒を100名ずつ2年間、大学院卒レベルのデータサイエンス、システムエンジニアに鍛えあげたうえでそれぞれの現場に配置していきました。それから、ようやくデジタル化に向けて走り出すことができました。
その際、PBL(Project Based
Learning)という形式を2年目の教育に取り入れ、現場課題をデジタルで解決していくことについてテーマを調整しました。今は個別のテーマからどのように大きく育てていくかというフェーズに移っていく段階に入っています。
比戸氏：私は講師としてではないですが、社内向けに「AI人材としてあなたたちはどうしていくべきか」や「こういう落とし穴がありますよ」といったセミナーを各年代に対して行っており、気になることは個人面談を行うなど人材の底上げに携わっています。
都島氏：部門の方々は、現場側に否定・批判的なことはほぼなく、AIに対する期待感はあるものの、どのように扱ったらいいのかがわからないといった様子でした。そのため人材を起点にして、具体的に一緒に手を動かすことで受け入れてもらえるようになりました。
澤氏：ダイキンさんといえば、日本ではどこにでも設置されている大手空調メーカーというイメージはありつつ、グローバルに展開していることは意外に感じる方もいらっしゃると思います。実際に、どのようなかたちでグローバルに活躍できる人材を求めていますか？
都島氏：多くの生産拠点があることからもわかるように、デジタル活用はどこの国でも望まれていると感じており、今後のグローバル展開における社内の理解と先端技術をどのように紐付けていくかは重要なポイントです。社内の知見もあわせて活用できるグローバルな人材を求めています。
比戸氏：入社して、国によって全く違うものを作っていることに驚きました。たとえるならば、ある国ではトラックを作り、別の国では高級車を作るというようなことを行っているので、やることは一向に減りません。国ごとにカスタマイズしていくことが必要です。エンジニアは大変ですが、やりがいはあります。
Q.ダイキン情報技術大学を卒業された方は、各事業部に配属されるのでしょうか？ また各事業部へのDX教育は実施されているでしょうか？
都島氏：情報技術大学では2025年末までに2000名というデジタル人材育成をコミットしています。新卒を2年間育成して配置していくと同時に、新卒をどのようにリード・マネジメントしていくかというそれぞれの階層に向けた教育も並行して行っています。新卒に関しては約400名が本配属していますが、開発や営業、製造、物流、施工、運用、サービスといった全部門へ配置を行っています。
Q.プログラムのアップデートも準備されていますか？
都島氏：講座側と実際の受講側がマッチしているかというギャップも当然あるので、コミュニケーションを取りながら具体的な講座を作っている状況です。
比戸氏：第4次AIブームがどう盛り上がってきて、どのように活用できそうかといったことを経営層中心に聞いたりしつつアップデートはしています。プログラム開始から5年経過して、当時とどれだけ変わっているか、今だとどういうものが使えそうかというのはあがってきていると思います。
Q.経営の意思としてAIやDXに取り組むということで、現場の協力を得られやすい状況だと思います。しかし、現場が協力したものの成果が思うようにいかないことが続くと、現場からの不満が出てくるように思います。その場合、どのようなマネジメントを行っているのでしょうか？
都島氏：タイミングとして現場側としてもリソースが当て切れない、技術的にまだ達成できていないなど、さまざまなケースがあると思いますが、「要因はなんですか？」という振り返りに尽きるかなと思っています。
私が意識しているのは、事業課題や技術課題、体制的な課題は切り分けるようにしながらマネジメントすることで、先ほどの情報技術大学の話ですと「来年これを受けて欲しい」とか「こういう人を配属するってことにしたうえで進める」といった調整も可能です。テーマを一つずつに入り込んで決めていくことかと思います。
比戸氏：失敗を引きずって「AIなんて二度と検討しない」となるのは良くないと思いますが、そういう場面にほとんど遭遇しません。社内では「新しい技術をもってきたらできるかもしれない」というように、みんなが期待してくれているという風通しの良さを感じます。
Q.ドメイン担当者の方々もAIについてある程度知っていないといけないと思います。実際、どれぐらいのリテラシーレベルの人がいればいいのでしょうか？
都島氏：当然興味の度合いは人によってばらつきがあります。世の中に情報はたくさんあるわけで、興味・関心をもてるかどうかです。リテラシーの話でいえば、数多くのテーマが職場で実行されていて、当事者だけでなく周囲の人もなにをやっているのかは知っているので、言葉は通じやすいです。昔はAIという言葉が魔法化していた時期がありましたが、そういう部分はなくなりました。
純粋なデジタルリテラシーをもった上での活用はまだまだ不十分ですので、個人ベースの話から組織的な話にこれからステージを変化させていきたいと思っています。
比戸氏：みんな自分事として捉えていて、出てきたテーマからセレクトしてPBLとして行っていることもあり、ちょうどいいぐらいの期待感のなかでやっている印象はあります。今はそういった状態の中でAIを活用するのがデフォルトとなっていますし、「AIならこういうことができるはずだからこれは解けないか？」といった現実的な取り組みをたくさん行っている最中です。
この記事の筆者
株式会社JAC Recruitment
編集部
当サイトを運営する、JACの編集部です。 日々、採用企業とコミュニケーションを取っているJACのコンサルタントや、最新の転職市場を分析しているJACのアナリストなどにインタビューし、皆様がキャリアを描く際に、また転職の際に役立つ情報をお届けしています。
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