キユーピー、AI「Devin」で工場モデル開発工数を78%削減

食品大手のキユーピーは、工場の生産ラインや設備改善に向けたシミュレーションモデル開発において、米Cognition AIが開発する自律型 AIエージェント（目標達成のために自律的にツール操作やコード修正を行うAIシステム）「Devin」を活用した検証環境を構築しました。DeNA AI Linkの技術支援のもと、専用言語によるコード作成から実行・修正までを自律化し、モデル開発工数を78.8％削減することに成功しました。

専用言語「SimTalk」の自律記述と検証サイクル

製造業では、設備稼働前のシミュレーション検証が不可欠ですが、シーメンス製の工場シミュレーションソフト「Tecnomatix Plant Simulation」とその専用言語「SimTalk」の専門知識が必要であり、特定のエンジニアへの属人化が課題でした。

新環境では、クラウド版Devinとローカル環境を連携ツール「Devin CLI」で接続し、AIがSimTalkコードの作成、実行、エラー検出、修正までを自律的に繰り返すループを実現しました。

評価項目	従来の開発手法	AIエージェント（Devin）導入後	削減効果
小規模モデル開発工数	8.5人日（想定）	1.8人日	78.8%削減
修正精度	初期は都度修正が必要	ルール蓄積により1回の作り直しで完了	精度大幅向上

開発初期には不具合修正が頻発したものの、参照ルールや専門用語、つまずき箇所の知見をドキュメント化して蓄積することで、最新の検証では1回の作り直しで完成する水準まで精度が高められました。

日本の製造業におけるDXと工場の民主化

本取り組みの大きな特徴は、一般的なWeb開発だけでなく、学習データの少ないドメイン特化言語（DSL）やローカルシミュレーション環境にも自律型コーディングエージェントを適用できることを実証した点にあります。

キユーピーは今後、対象とするシミュレーションの規模を拡大し、将来的には工場の現場担当者が自然言語でシミュレーションモデルを構築できる「工場シミュレーションの民主化」を目指すとしています。

未確認事項と今後の課題

今回の検証は小規模モデルを対象としたものであり、複雑な生産工程が絡み合う大規模ライン全体への適用性や、予期せぬエッジケースへの対応精度については今後の検証課題とされています。

分析・展望

人手不足が深刻化する国内製造業において、専門性の高いエンジニアリング業務の自律化は大きな生産性向上をもたらします。ソフトウェア開発向けに登場したAIエージェントが、産業特化ツールや独自DSLの壁を越えて現場DXの実用段階へ移行している好例といえます。

引用元：株式会社インプレス