ニューノーマル設計環境による新しいものづくりスタイルへの変革

2．富士通における設計・開発現場のテレワーク化における問題

本章では，設計・開発現場のテレワーク化における問題について述べる。

2.1 テレワーク化に向けた問題点の抽出

富士通では，ニューノーマル時代における新たな働き方として，「Work Life Shift」のコンセプトを打ち出した。改革を進めるに当たって，現場の声に真摯に向き合い，応えていくことを目的に，従業員に対するアンケートやヒアリングが実施された。

中でも製造部門においては，設計・製造現場のテレワークやリモート化を推進していくうえで，様々なレベルでの問題があることがわかった。

2.2 リモートでの仕事環境に関する問題

従業員に対するアンケートやヒアリングの結果，「構想設計」から「詳細設計」，「生産設備設計」を経て「製造」に至る各プロセスにおいて，様々な問題を抱えていることがわかってきた。例えば，「VDI（Virtual Desktop Infrastructure）のレスポンスが悪く3Dデータが見られない」「セキュリティ上データを外部から安全に参照できない」「事務所のオンプレシステムが利用できない」「自宅PCのスペックが低い」「ダウンロードの時間がかかる」といったものである。

2.3 コミュニケーションに関する問題

また，実際にテレワークが浸透していく中でも問題が見えてきた。例えば，「オフィスのように気軽に聞きにくい」「Web会議は脱線できない」「一方的に話している感覚になる」「会話が少ないことが不安」「組織としての一体感がない」など，主にコミュニケーション面で問題が多いことがわかってきた。

（1）コミュニケーション文化の変化

日本は，同じ場所や時間を共有することによって醸成された共通の知識・体験・価値観といったコンテクスト（文脈）に依存した，世界の中でも最もハイコンテクストなコミュニケーション文化であった。しかし，従来の集合型の働き方から，テレワークによる分散型の働き方への変化は，コンテクスト依存のコミュニケーションから言語依存のローコンテクスト文化への変化を促している。

（2）ローコンテクスト文化でのものづくり

日本の強みである擦り合わせによるものづくりは，ハイコンテクストを前提としていた。

しかし，ニューノーマル時代においては，ローコンテクスト文化でのものづくりを進めるうえで，伝達ミスがなく，効率的な新たなコミュニケーション環境が求められている。

4．円滑なコミュニケーション環境の実現に向けて

本章では，設計業務におけるデザインレビューなどの関係者間でコミュニケーションを行う際に，3Dモデルを活用した円滑なコミュニケーション環境について述べる。

3Dモデルを用いた情報共有の仕組みを導入することで，複数の関係者が製品イメージを共有しながら円滑なコミュニケーションが可能となる。以下に，富士通での取り組み事例と，収集した情報を活用する技術について紹介する。

4.1 3Dモデルを中心とした情報共有事例

本節では，富士通における3Dモデルを活用したコミュニケーション事例について述べる。

（1）3Dモデルを活用した複数部署間でのデザインレビュー

試作前の製品品質を高める取り組みとして，設計，品証，製造，保守といった関連部門が3Dモデルを活用してデザインレビューを行いながら，そこから得られた知見をナレッジとして共有をした事例を図-4に示す。

図-4　3Dモデルを活用した複数部署間でのデザインレビュー事例

本事例では，設計部門による検証依頼から始まり，関連部門がそれぞれの観点で検証を行い，関連部門の検証結果に対して設計部門で対応した結果が関連部門に通知される。このサイクルの各関連部門で発生した情報は，3Dモデルと紐付けてナレッジとして共有され，次期開発で活用される。

なお，本事例ではナレッジ共有の仕組みとして「FUJITSU Manufacturing Industry Solution COLMINA Design Review ナレッジ共有」を活用している。

（2）開発期間を25％短縮に成功

従来，検証の結果として設計者に変更や懸念といった指摘事項を文字やイメージで伝達していた場合，設計者は対応を検討する前に，指摘が製品のどの箇所なのかを，3Dモデルを操作しながら特定する作業が必要であった。

本事例では，指摘を3Dモデルと紐付けることで直ぐに検討を開始でき，仮想機での検証を徹底させることで，開発期間を25％短縮することに成功した。更に過去のナレッジを活かすことで，試作機製造後に大きな手戻りの原因となる設計変更を伴うような重大な指摘を低減させる効果があった。

4.2 AIによる類似3D形状検索技術

本節では，前節で紹介した3Dモデルと関連付けた情報を効率的に活用する検索技術について述べる。

3Dモデルと情報を関連付けることによって，3Dモデルを選択すれば，キーワードを覚えていなくても関連情報を検索することが可能となる。しかし，部品は製品ごとに形状が変更されるため，同一の形状を探すのではなく，類似の形状を検索する機能が求められる。

富士通では，AIを活用した類似の3Dモデルを検索する独自の類似3D形状検索技術［2］を開発した。3Dモデルの類似モデルを検索する技術は2008年から開発を進めていたが，AIを用いない従来のアルゴリズムベースの手法では図-5に示すように部品形状によって大きく検索精度が変わってしまい，検索できない部品が見つかるごとに新たにアルゴリズムを開発しなければならないという問題があった。そこで2017年からAIを導入することで，形状による検索精度のバラツキは改善したものの，公知のAI技術だけでは，検索精度が60％程度と満足できるものではなかった。そこで，AIの学習用に3Dモデルから画像を生成する際に，ノイズとなる画像が生成されない独自の画像生成技術を開発した。更に，Deep Learningのニューラルネットワークを最適な精度が得られる中間層の層数設定など，各種チューニングを加えた。そうすることで，類似3D形状検索技術では，形状の種類に影響されず約90％と高い検索精度を実現している。

図-5　従来手法とAIによる類似3D形状検索技術との比較

本技術で用いているAIは，富士通が蓄積している大量の3Dモデルで学習することで，業種に依存せず汎用的に利用でき，100万部品の大量のデータでも実用に耐える検索速度を実現しているなど，幅広い用途で活用できる技術となっている。

6．むすび

本稿では，ニューノーマルにおける設計・開発環境の実現に向けて取り組んできた富士通社内の実践や，実践のために開発してきた技術を紹介するとともに，新しいものづくりスタイルの提言について述べた。

今後も，変化する環境にフィットした社内実践で培ったノウハウや確かな技術を活かして，製造業にデジタルトランスフォーメーションをもたらしていく。そうすることで，お客様のものづくりスタイル変革の期待に応え，信頼を勝ち得ていきたい。

本稿に掲載されている会社名・製品名は，各社所有の商標もしくは登録商標を含みます。