【プレスリリース】製造工程における良品率を、ノーコード予測AIで向上｜トライエッティングが、シンニチ工業と共同実証実験を開始

原材料価格の高騰の影響に対処

事業に影響を及ぼす社会情勢の変化に関する調査によると、2023年度は「原材料価格（資源価格）の高騰」を挙げる製造事業者は91.9%で、昨年度までに引き続き高い水準となりました。また、製造業における全ての業種において「原材料価格（資源価格）の高騰」が最も高い割合となりました。

（出典：経済産業省、厚生労働省、文部科学省、2024年版ものづくり白書、2024年5月、https://www.meti.go.jp/report/whitepaper/mono/2024/pdf/honbun_1_1_2.pdf）

（引用：経済産業省、厚生労働省、文部科学省、2024年版ものづくり白書、2024年5月）

原材料の高騰の影響が続く昨今、製造業における生産コスト削減に向けた取り組みの重要性が増しています。

コスト削減の方法として、シンニチ工業およびトライエッティングは製造工程における不良発生の改善に着目し、実証実験の実施を決定しました。

実証実験をするに至った理由

大径薄肉パイプ専業メーカーのシンニチ工業は、売上に対する原材料費の割合が高いため、製造工程における不良発生を改善したいと考えていました。しかし、データを活用した分析ができていないのが現状でした。そんな折、スタートアップと企業とのマッチングイベント「MUFG Startup Summit」（三菱UFJフィナンシャル・グループ［MUFG］主催）でトライエッティングを知り関心を持ちました。実験的な取り組みであるため、契約形態や分析の進め方について柔軟に相談できるトライエッティングを選びました。

実証実験の内容について

本実証実験では、トライエッティングのノーコード予測AIプラットフォーム「UMWELT（ウムベルト）」のアルゴリズムを活用し、製造条件や歩留まりなどを学習させて、 歩留まりが高くなる条件や不良品発生の条件を探り、良品率向上に向けた取り組みの可能性を検証することを目的とします。この実証実験は、2024年10月から12月まで実施します。

需要予測に強みを持つ「UMWELT」の更なる活用を模索、製造工程における不良発生率改善へ

シンニチ工業株式会社 製造部 普通鋼管課担当次長 常岡邦啓様

本共同実証実験を経て、製造工程における不良発生率が改善することを期待しています。
また、この度の共同実証実験は「UMWELT」のメイン活用領域である需要予測とは異なる領域での取り組みであるので、当社でのプロジェクトを礎にして、トライエッティングの新たなビジネスモデルとして展開してもらえたらとも考えています。同じ地元・愛知の企業として応援したいですね。

株式会社トライエッティング 代表取締役社長・CEO兼CRO 長江祐樹

この度、シンニチ工業様と実証実験のお取り組みをさせていただく運びとなり、大変嬉しく思います。
シンニチ工業様のお困りごとの解決をともに目指していくことはもちろん、製造業における「UMWELT」の新たな活用の方法を模索し、業界全体としての課題解決に尽力していけたらと存じます。
日頃からお付き合いの深い、弊社ならびに名古屋大学のメインバンクであるMUFG様にご縁をお繋ぎいただき感謝しております。

誰でも簡単に使いこなせるノーコードAI予測プラットフォーム「UMWELT」の特徴

機械学習（需要予測など）、組合せ最適化（シフト作成など）をはじめとする機能を搭載し、その前処理・後処理までもをノーコードで自動化できるAIプラットフォームです。

UMWELTで実現できる３つのこと

・AIモデリング・解析
機械学習や需要予測、組合せ最適化などのAI計算、解析。

・データの前処理
AIモデリングのために必要となるデータクレンジングなど非常に手間のかかる前処理部分を自動化。

・実装・システム結合
現場で利用しているExcelなどの各種ファイルに解析結果を結合。BI表示するなど、運用フローをできるだけ変えないスムーズな導入。

詳細は下記をご覧ください。

UMWELT：https://www.tryeting.jp/umwelt/

シンニチ工業株式会社 企業情報

「シンニチにしか出来ない価値で、すべての人を幸せにする」を理念とする、大径薄肉パイプ製造のシンニチ工業

シンニチ工業は、1970年創業の大径薄肉パイプ専業メーカーです。 長年培った独自の塑性加工技術と溶接技術により、他社には真似のできない加工性を有するステンレス鋼・普通鋼・チタンの大径薄肉パイプを製造・販売しており、自社内でできない引き合いに対しても、取引先や外注を活用してまでもお客様の困りごと解決に取り組んでいます。

これまで「大きさ薄さの探求」⇒「加工性の追求」⇒「組み合わせの探求」⇒「異形への挑戦」へ取り組みしてまいりました。今後は、機能性を持つパイプ開発へ挑戦しつつ、お客様の100の困り事に100の作り方で応える商品開発を目指しています。また、近年、スタートアップ企業と中小企業の連携は、双方に有意義な取り組みが可能と考え、積極的に連携/共創を推進しています。失敗を恐れず、率先して『スタートアップ企業の実験場』となり、自社のみならず、中小企業・製造業に革新を起こす契機となればとの思いから、新企業理念の実現を目指しています。

サイトURL：https://www.shinnichikogyo.co.jp/

株式会社トライエッティング 企業情報

認識・未来予測・最適化を主とした「知能作業」を自動化する名古屋大学発AIベンチャーです。いわゆるAI技術の導入課題である「導入コスト・開発期間の長大化」を解決する、UMWELT(ウムベルト)システムを開発し、予測系業務の自動化ソリューションを企業の基幹システムへ提供しています。また、複雑なシフトもAIがワンクリックで作成する「HRBEST(ハーベスト)」を開発・販売。
在庫管理・勤務シフト管理を中心としたサプライチェーンに関わるヒト・モノの最適化を得意とし、メーカー・小売・物流・商社など幅広い領域で「知能業務自動化」に取り組んでいます。
会社名：株式会社トライエッティング（TRYETING Inc.）
代表者：代表取締役社長兼CEO 長江 祐樹
設立：2016年6月6日
事業内容：サプライチェーン領域における業務特化型拡張知能（AI）の製品販売事業
本社所在地：愛知県名古屋市中区葵1-20-22 セントラル名古屋葵ビル 4階
サイトURL：https://tryeting.jp/
本製品URL：https://tryeting.jp/umwelt