AIの事業への活用

そこで、熟練の乾燥技師が培ってきたノウハウをAIに学習させ、24時間体制で乾燥状態を監視・制御できる仕組みづくりに取り組んでいます。樹種・厚み・含水率や気象条件をふまえて乾燥スケジュールを継続的に最適化し、乾燥歩留まりの向上を目指しています。

最初のステップでは、AIはあくまで人を支援するアドバイザーとして乾燥スケジュールを提案する位置づけです。モルダー加工・選別後の歩留まり実績をフィードバックしながらノウハウを蓄積し、将来的にはAIが自律的に乾燥スケジュールを制御するシステムへと段階的に発展させていく計画です。

現場のスマートフォンやタブレットで原木の写真を撮影すると、画像AI（物体検出技術）が丸太の本数を自動でカウントします。検出結果はその場でタップして追加・削除でき、確定した記録はデータとして蓄積されます。人による修正結果は、そのままAIの学習データにもなる仕組みです。

現在は工場での撮影データを使った初回の学習を進めている段階で、まずは本数カウントの精度向上に取り組んでいます。将来的には、検収時に撮影した原木の画像と最終製品の歩留まりを結びつけ、原木の品質評価から改善サイクルを回せるようにすることを目指しています。

現場の業務フローを理解した上でAIエージェントとともにシステムを設計・実装することで、外部発注では難しかった小回りの利く改修や、複数システム間でのデータ連携がしやすくなります。各システムは共通のデータベース基盤を介して連携しており、原木の受け入れから乾燥、加工、在庫、そして人の勤怠までを一つながりのデータとして扱える体制を目指しています。

すべてのシステムが完成形というわけではなく、現場で使いながら継続的に改善を重ねています。将来的には、これらの基幹システムと乾燥AI・検収AIを接続し、原木受け入れから最終製品までのロット単位のデータを軸にした「自己改善型」の生産管理へと発展させていく構想です。