生成AI、工場でどこまで使えるのか(その1)プロンプトエンジニアリング

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生成AI、工場でどこまで使えるのか(その1)プロンプトエンジニアリング

 

近い将来、対話型AIが検索エンジンにとって代わる可能性が指摘されていますが、今回は、生成AIの活用方法をいろいろと試す「生成AIは、工場でどこまで使えるのか」の連載解説です。

【目次】

    ◆[エキスパート会員インタビュー記事]品質づくりは上流から、そして人づくりから(濱田 金男氏

     

    1. 重要性を増す、プロンプトエンジニアリングとは?

    生成AI(ジェネレーティブAI:Generative AI)とは、クリエイティブかつ現実的な全く新しいオリジナルのアウトプットを生み出す人工知能(AI)のことで、具体的には新しいデジタルの画像や動画、オーディオ(音声/音楽)、文章やコードなどのテキストを生成するAI、もしくはこれらを組み合わせて生成するAIのことを指します。

     

    Chat GPTは、チャット形式で入力する質問や指示(プロンプト)に応じて、テキストを生成するAIのことで、米国のAI(人工知能)研究の非営利団体「OpenAI」が開発した対話型の生成AIサービスです。ユーザーが入力した質問に対し、人間と会話しているように自然な対話形式で回答してくれます。

     

    そこで、いかに的確な回答を得られるか?の鍵を握るプロンプトエンジニアリングの重要性が増しています。プロンプトとは生成AIが実行すべきタスクの説明を、質問として入力に組み込む技術です。例えば生成AIに対して「若手人材育成計画を立てたいが、どのようなカリキュラムとすればよいか?」などのプロンプトを入力しその回答を基に解決策を講ずるヒントとします。

     

    プロンプトエンジニアリングとは、ChatGPTなどの生成AIに指示を与えるプロンプトを設計する技術です。プロンプトは、テキスト、コード、画像など、さまざまな形式で提供できます。プロンプトエンジニアリングの目的は、生成AIが正確で有益な結果を生成できるように、プロンプトを明確かつ簡潔にすることであり、プロンプトは、LLMが実行すべきタスクの説明を質問として入力します。

     

    プロンプトエンジニアリングは、生成AIの能力を最大限に引き出すために重要な技術で、プロンプトが明確で簡潔であればあるほど、生成AIは正確で有益な結果を生成できます。プロンプトエンジニアリングは、生成AIの開発と使用において、今後ますます重要になる技術です。

     

    プロンプトエンジニアは、プロンプトエンジニアリングの技術を駆使して、個人や社会、あるいは企業などの様々な課題を解決します。プロンプトエンジニアの役割は、プロンプトの設計、プロンプトの評価、プロンプトの改善を継続的に行い、製品の設計を効率化、製造コストの削減、品質を向上させます。

     

    プロンプトエンジニアは、解決したい問題の分野においてプロであることはもちろん、AIの能力を最大限引き出すためのスキルや、ノウハウが必要です。プロンプトエンジニアはどのように問題解決に当たれば良いか?また注意すべき項目は何かを下記に示します。

     

    ①問題の理解:プロンプトエンジニアは、まず、問題を正しく理解する必要があります。問題を正しく理解するためには、問題の背景、問題の要因、問題の解決策などについて、深く理解する必要があります。

     

    ②プロンプトの設計:プロンプトエンジニアは、問題を解決するために、プロンプトを設計する必要があります。プロンプトは、問題を解決するために必要な情報を、AIが理解できるように設計する必要があります。

     

    ③プロンプトの評価:プロンプトエンジニアは、プロンプトを評価する必要があります。プロンプトを評価するためには、プロンプトが問題を解決するために効果的かどうか、プロンプトがAIにとって理解しやすいかどうかを確認する必要があります。

     

    ④プロンプトの改善:プロンプトエンジニアは、プロンプトを改善する必要があります。プロンプトを改善するためには、プロンプトが問題を解決するために効果的かどうか、プロンプトがAIにとって理解しやすいかどうかを確認する必要があります。

     

    プロンプトエンジニアは、これらの点に注意して、対話型AIを使って様々な問題を解決する必要があります。それでは実際に、いくつかの事例を紹介していきましょう。

     

    2. 機械の保守点検マニュアルをChatGPTで作成するとこうなる!

    設備、機械の予防保全マニュアルを作成したいと考え、生成AI(ChatGPT)に以下のように指示を出しました。

     

    【ChatGPTへの指示】

    マシニングセンターの ①始業点検、清掃、②定期点検、③定期部品交換、④その他について項目ごとに予防保全を主体とした確認項目、処置手順をリストアップしてください。

     

    以下は、ChatGPTが答えた、マシニングセンターの予防保全マニュアルの例からの引用です。項目ごとに予防保全を主体とした確認項目と処置手順をリストアップしてくれましたが、具体的な機械の仕様やメンテナンス要件に応じて、カスタマイズする必要があります。

     

    【ChatGPTが答えた、マシニングセンターの予防保全マニュアルの例からの引用】

    (1)始業点検と清掃

    ①異物の除去: 作業領域内に異物がないことを確認し、異物があれば取り除く
    ②機械表面の清掃: 機械の表面を適切なクリーナーで清掃し、塵や油脂を除去する
    ③ガイドウェイの清掃: ガイドウェイ上の異物を除去し、滑らかな動作を確保する
    ④オイルレベルの点検: 冷却液や潤滑油のレベルを点検し、必要に応じて補充する
    ⑤点検チェックシートに記録:点検・清掃項目、時間、担当者を記入する

     

    (2)定期点検

    ①ガイドウェイの状態確認: ガイドウェイの磨耗や損傷を点検し、必要に応じて交換する
    ②スパインドルベアリングの点検: スパインドルベアリングの異常な摩耗や破損を点検し、必要に応じて交換する
    ③ベルトの点検: ドライブベルトの緩みや劣化を点検し、必要に応じて調整や交換を行う
    ④電気系統の点検: 配線やコネクタの接触不良や断線を点検し、必要に応じて修復する

     

    (3)定期部品交換

    ①切削工具の交換: 切削工具の状態を点検し、必要に応じて新しい工具に交換する
    ②冷却液の交換: 冷却液の汚染や劣化を点検し、必要に応じて新しい冷却液に交換する
    ③フィルタの交換: 冷却液や空気フィルタの汚れを点検し、必要に応じて新しいフィルタに交換する
    ④潤滑油の交換: 潤滑油の汚染や劣化を点検し、必要に応じて新しい潤滑油に交換する

    【注意】
    上記のリストは一般的な予防保全の項目ですが、マシニングセンターのメーカーやモデルによっては特定のメンテナンス要件が異なる場合があります。マシンの取扱説明書やメーカーのガイドラインに基づいて、適切な予防保全マニュアルを作成することが必要です。

     

    (4) 加工精度の確認、管理方法

    加工精度の確認と管理方法は、以下の手順で行うことが一般的です。

    ①測定機器の選定: 加工精度を測定するために適切な測定機器を選定します。一般的には、測定用のマイクロメータ、キャリパー、コーディネート測定機(CMM)プロファイルプロジェクターなどが使用されます。
    ②測定計画の作成: 測定項目、頻度、方法を含む測定計画を作成します。加工精度の重要な要素に基づいて、どの項目を測定するか、どのくらいの頻度で測定するかを決定します。
    ③測定の実施: 測定計画に基づいて、定期的に加工精度を測定します。測定機器を使用して、加工寸法や位置決め精度などの要素を測定し、実際の値と仕様との比較を行います。
    ④データの記録と解析: 測定結果を記録し、適切なデータベースや文書で管理します。データの傾向や変化を分析し、異常がある場合は追加の対策を検討します。
    ⑤問題の特定と対策: 加工精度が仕様から逸脱している場合、問題の特定と原因の分析を行います。設備や工具の調整、修理、メンテナンス、作業者のトレーニングなど、必要な対策を実施します。
    ⑥メンテナンスと調整: 加工精度の維持には、適切なメンテナンススケジュールと調整手順が必要です。機械の正確な調整や部品の交換を定期的に行い、加工精度を最適な状態に保ちます。
    ⑦継続的な監視と改善: 加工精度の管理は継続的なプロセスです。定期的な監視と改善活動を行い、加工精度を向上させるための取り組みを継続します。

     

    加工精度の確認と管理は、機械の仕様や要件に応じてカスタマイズする必要があります。メーカーや機械の取扱説明書に記載されているガイドラインや推奨事項に従うことが重要です。

     

    (5) 適切な点検周期、点検項目の見直し

    予防保全マニュアルによる点検実施記録を活用して、適切な点検周期や点検項目を洗い出すには、以下の手順を参考にすることができます。

    ①マニュアルの作成: まず、予防保全マニュアルを作成します。各設備や機械に対して点検項目、点検方法、点検周期などを明確に記載します。
    ②点検実施記録の作成: 点検実施記録のテンプレートを作成します。点検項目ごとにチェックボックスやフィールドを設け、点検者が実施内容や結果を記録できるようにします。
    ③点検実施: 定められた点検周期に基づいて点検を実施します。点検者は予防保全マニュアルの指示に従い、各点検項目をチェックし、点検実施記録に記録します。
    ④データの収集と分析: 定期的に点検実施記録を収集し、データベースやスプレッドシートなどの形式で保存します。点検結果を分析し、異常やトレンドを把握します。
    ⑤点検周期の評価: 点検実施記録を分析して、点検周期の評価を行います。特定の点検項目で異常が頻発する場合は、点検周期の短縮を検討します。逆に、点検項目で異常がほとんどない場合は、点検周期の延長を検討することもできます。
    ⑥点検項目の評価: 点検実施記録から点検項目の評価を行います。頻繁に異常が報告される点検項目は重要度が高く、より頻繁に点検する必要があるかもしれません。逆に、異常がほとんどない点検項目は重要度が低く、点検頻度を見直すことができます。
    ⑦改善措置の実施: 点検実施記録から得られたデータを基に、改善措置を実施します。異常が頻...

    生成AI、工場でどこまで使えるのか(その1)プロンプトエンジニアリング

     

    近い将来、対話型AIが検索エンジンにとって代わる可能性が指摘されていますが、今回は、生成AIの活用方法をいろいろと試す「生成AIは、工場でどこまで使えるのか」の連載解説です。

    【目次】

      ◆[エキスパート会員インタビュー記事]品質づくりは上流から、そして人づくりから(濱田 金男氏

       

      1. 重要性を増す、プロンプトエンジニアリングとは?

      生成AI(ジェネレーティブAI:Generative AI)とは、クリエイティブかつ現実的な全く新しいオリジナルのアウトプットを生み出す人工知能(AI)のことで、具体的には新しいデジタルの画像や動画、オーディオ(音声/音楽)、文章やコードなどのテキストを生成するAI、もしくはこれらを組み合わせて生成するAIのことを指します。

       

      Chat GPTは、チャット形式で入力する質問や指示(プロンプト)に応じて、テキストを生成するAIのことで、米国のAI(人工知能)研究の非営利団体「OpenAI」が開発した対話型の生成AIサービスです。ユーザーが入力した質問に対し、人間と会話しているように自然な対話形式で回答してくれます。

       

      そこで、いかに的確な回答を得られるか?の鍵を握るプロンプトエンジニアリングの重要性が増しています。プロンプトとは生成AIが実行すべきタスクの説明を、質問として入力に組み込む技術です。例えば生成AIに対して「若手人材育成計画を立てたいが、どのようなカリキュラムとすればよいか?」などのプロンプトを入力しその回答を基に解決策を講ずるヒントとします。

       

      プロンプトエンジニアリングとは、ChatGPTなどの生成AIに指示を与えるプロンプトを設計する技術です。プロンプトは、テキスト、コード、画像など、さまざまな形式で提供できます。プロンプトエンジニアリングの目的は、生成AIが正確で有益な結果を生成できるように、プロンプトを明確かつ簡潔にすることであり、プロンプトは、LLMが実行すべきタスクの説明を質問として入力します。

       

      プロンプトエンジニアリングは、生成AIの能力を最大限に引き出すために重要な技術で、プロンプトが明確で簡潔であればあるほど、生成AIは正確で有益な結果を生成できます。プロンプトエンジニアリングは、生成AIの開発と使用において、今後ますます重要になる技術です。

       

      プロンプトエンジニアは、プロンプトエンジニアリングの技術を駆使して、個人や社会、あるいは企業などの様々な課題を解決します。プロンプトエンジニアの役割は、プロンプトの設計、プロンプトの評価、プロンプトの改善を継続的に行い、製品の設計を効率化、製造コストの削減、品質を向上させます。

       

      プロンプトエンジニアは、解決したい問題の分野においてプロであることはもちろん、AIの能力を最大限引き出すためのスキルや、ノウハウが必要です。プロンプトエンジニアはどのように問題解決に当たれば良いか?また注意すべき項目は何かを下記に示します。

       

      ①問題の理解:プロンプトエンジニアは、まず、問題を正しく理解する必要があります。問題を正しく理解するためには、問題の背景、問題の要因、問題の解決策などについて、深く理解する必要があります。

       

      ②プロンプトの設計:プロンプトエンジニアは、問題を解決するために、プロンプトを設計する必要があります。プロンプトは、問題を解決するために必要な情報を、AIが理解できるように設計する必要があります。

       

      ③プロンプトの評価:プロンプトエンジニアは、プロンプトを評価する必要があります。プロンプトを評価するためには、プロンプトが問題を解決するために効果的かどうか、プロンプトがAIにとって理解しやすいかどうかを確認する必要があります。

       

      ④プロンプトの改善:プロンプトエンジニアは、プロンプトを改善する必要があります。プロンプトを改善するためには、プロンプトが問題を解決するために効果的かどうか、プロンプトがAIにとって理解しやすいかどうかを確認する必要があります。

       

      プロンプトエンジニアは、これらの点に注意して、対話型AIを使って様々な問題を解決する必要があります。それでは実際に、いくつかの事例を紹介していきましょう。

       

      2. 機械の保守点検マニュアルをChatGPTで作成するとこうなる!

      設備、機械の予防保全マニュアルを作成したいと考え、生成AI(ChatGPT)に以下のように指示を出しました。

       

      【ChatGPTへの指示】

      マシニングセンターの ①始業点検、清掃、②定期点検、③定期部品交換、④その他について項目ごとに予防保全を主体とした確認項目、処置手順をリストアップしてください。

       

      以下は、ChatGPTが答えた、マシニングセンターの予防保全マニュアルの例からの引用です。項目ごとに予防保全を主体とした確認項目と処置手順をリストアップしてくれましたが、具体的な機械の仕様やメンテナンス要件に応じて、カスタマイズする必要があります。

       

      【ChatGPTが答えた、マシニングセンターの予防保全マニュアルの例からの引用】

      (1)始業点検と清掃

      ①異物の除去: 作業領域内に異物がないことを確認し、異物があれば取り除く
      ②機械表面の清掃: 機械の表面を適切なクリーナーで清掃し、塵や油脂を除去する
      ③ガイドウェイの清掃: ガイドウェイ上の異物を除去し、滑らかな動作を確保する
      ④オイルレベルの点検: 冷却液や潤滑油のレベルを点検し、必要に応じて補充する
      ⑤点検チェックシートに記録:点検・清掃項目、時間、担当者を記入する

       

      (2)定期点検

      ①ガイドウェイの状態確認: ガイドウェイの磨耗や損傷を点検し、必要に応じて交換する
      ②スパインドルベアリングの点検: スパインドルベアリングの異常な摩耗や破損を点検し、必要に応じて交換する
      ③ベルトの点検: ドライブベルトの緩みや劣化を点検し、必要に応じて調整や交換を行う
      ④電気系統の点検: 配線やコネクタの接触不良や断線を点検し、必要に応じて修復する

       

      (3)定期部品交換

      ①切削工具の交換: 切削工具の状態を点検し、必要に応じて新しい工具に交換する
      ②冷却液の交換: 冷却液の汚染や劣化を点検し、必要に応じて新しい冷却液に交換する
      ③フィルタの交換: 冷却液や空気フィルタの汚れを点検し、必要に応じて新しいフィルタに交換する
      ④潤滑油の交換: 潤滑油の汚染や劣化を点検し、必要に応じて新しい潤滑油に交換する

      【注意】
      上記のリストは一般的な予防保全の項目ですが、マシニングセンターのメーカーやモデルによっては特定のメンテナンス要件が異なる場合があります。マシンの取扱説明書やメーカーのガイドラインに基づいて、適切な予防保全マニュアルを作成することが必要です。

       

      (4) 加工精度の確認、管理方法

      加工精度の確認と管理方法は、以下の手順で行うことが一般的です。

      ①測定機器の選定: 加工精度を測定するために適切な測定機器を選定します。一般的には、測定用のマイクロメータ、キャリパー、コーディネート測定機(CMM)プロファイルプロジェクターなどが使用されます。
      ②測定計画の作成: 測定項目、頻度、方法を含む測定計画を作成します。加工精度の重要な要素に基づいて、どの項目を測定するか、どのくらいの頻度で測定するかを決定します。
      ③測定の実施: 測定計画に基づいて、定期的に加工精度を測定します。測定機器を使用して、加工寸法や位置決め精度などの要素を測定し、実際の値と仕様との比較を行います。
      ④データの記録と解析: 測定結果を記録し、適切なデータベースや文書で管理します。データの傾向や変化を分析し、異常がある場合は追加の対策を検討します。
      ⑤問題の特定と対策: 加工精度が仕様から逸脱している場合、問題の特定と原因の分析を行います。設備や工具の調整、修理、メンテナンス、作業者のトレーニングなど、必要な対策を実施します。
      ⑥メンテナンスと調整: 加工精度の維持には、適切なメンテナンススケジュールと調整手順が必要です。機械の正確な調整や部品の交換を定期的に行い、加工精度を最適な状態に保ちます。
      ⑦継続的な監視と改善: 加工精度の管理は継続的なプロセスです。定期的な監視と改善活動を行い、加工精度を向上させるための取り組みを継続します。

       

      加工精度の確認と管理は、機械の仕様や要件に応じてカスタマイズする必要があります。メーカーや機械の取扱説明書に記載されているガイドラインや推奨事項に従うことが重要です。

       

      (5) 適切な点検周期、点検項目の見直し

      予防保全マニュアルによる点検実施記録を活用して、適切な点検周期や点検項目を洗い出すには、以下の手順を参考にすることができます。

      ①マニュアルの作成: まず、予防保全マニュアルを作成します。各設備や機械に対して点検項目、点検方法、点検周期などを明確に記載します。
      ②点検実施記録の作成: 点検実施記録のテンプレートを作成します。点検項目ごとにチェックボックスやフィールドを設け、点検者が実施内容や結果を記録できるようにします。
      ③点検実施: 定められた点検周期に基づいて点検を実施します。点検者は予防保全マニュアルの指示に従い、各点検項目をチェックし、点検実施記録に記録します。
      ④データの収集と分析: 定期的に点検実施記録を収集し、データベースやスプレッドシートなどの形式で保存します。点検結果を分析し、異常やトレンドを把握します。
      ⑤点検周期の評価: 点検実施記録を分析して、点検周期の評価を行います。特定の点検項目で異常が頻発する場合は、点検周期の短縮を検討します。逆に、点検項目で異常がほとんどない場合は、点検周期の延長を検討することもできます。
      ⑥点検項目の評価: 点検実施記録から点検項目の評価を行います。頻繁に異常が報告される点検項目は重要度が高く、より頻繁に点検する必要があるかもしれません。逆に、異常がほとんどない点検項目は重要度が低く、点検頻度を見直すことができます。
      ⑦改善措置の実施: 点検実施記録から得られたデータを基に、改善措置を実施します。異常が頻発する点検項目については、保全手法や部品の交換などの対策を検討し、点検周期や点検内容を改善します。

       

      以上の手順を繰り返すことで、点検実施記録から適切な点検周期や点検項目を洗い出すことができます。ただし、環境や設備の特性によっては、適切な点検周期や点検項目が異なる場合があります。メーカーのガイドラインや専門家のアドバイスを参考にしながら、適切な点検計画を策定することが重要です。

       

      (6) その他

      ①ソフトウェアのアップデート: システムソフトウェアや制御プログラムのアップデートがあれば、定期的に確認と適用を行う
      ②安全装置の動作確認: 安全装置(エマージェンシーストップボタン、ドアセンサーなど)の正常な動作を点検し、必要に応じて修理または交換する
      ③マシンの校正: マシンの精度や位置決めの校正を行い、正確な加工を確保する
      ④メンテナンス記録の作成: メンテナンス作業と結果を文書化し、メンテナンス履歴を作成する

       

      ChatGPTの答えの引用は以上の通りです。

       

      これまで私たちは何か調べたいことがあると、検索エンジンに「キーワード」を入力してウェブサイトを検索し、検索結果から関連がありそうなページを見つけ、その中から、欲しい情報にたどり着いていました。

       

      しかし、ChatGPTを利用すれば「話し言葉」で質問を入力するだけで、欲しい情報が自然な会話形式で「あっという間」に返ってきます。つまり、検索エンジンはキーワードに基づいた情報のリストを提供しますが、ChatGPTは対話的なコミュニケーションを通じて成長し、ユーザーに対して、より個別化された回答やアドバイスを提供することができます。

       

      このようにChatGPTは、従来の検索エンジンと比べ、はるかに「手軽で、素早く、簡単に」、欲しい情報にたどり着くことができます。このため近い将来、対話型AIが検索エンジンにとって代わる可能性が指摘されています。

       

      次回に続きます。

       

      ◆【特集】 連載記事紹介:連載記事のタイトルをまとめて紹介、各タイトルから詳細解説に直リンク!!

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      この記事の著者

      濱田 金男

      製造業に従事して50年、新製品開発設計から製造技術、品質管理、海外生産まで、あらゆる業務に従事した経験を基に、現場目線で業務改革・経営改革・意識改革支援に取り組んでいます。

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