拓海先生、昨夜部下に「ChatGPTで制御プログラムを書けるらしい」と言われまして、正直何を信じて良いかわかりません。うちの現場にも使えますか？投資対効果が気になります。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、まずは結論を3点で示しますよ。1）ChatGPTは自然言語からPLCやDCS向けの構造化テキスト（IEC 61131-3 Structured Text）コードを生成できる。2）一発で完璧ではなく、対話的に改善する運用が現実的である。3）導入判断は現場の情報整理と検証コストを含めて評価すべきです。一緒に整理しましょう。
なるほど。で、ChatGPTって信頼に足るんですか。例えば安全や例外処理を間違えたら会社として困ります。担当者がそのコードを簡単に検証できるんでしょうか。
いい質問です。まずポイントは3つ。1）生成されるコードは構文的に正しいことが多いが、動作仕様や現場配線に依存する箇所は人が検証する必要がある。2）安全や例外は設計ルールに従ってテンプレート化しておけば生成のバラつきは抑えられる。3）検証工程を明確にすれば運用可能です。ですから”人＋AI”のワークフローを作るのが肝心ですよ。
なるほど。つまり現場の人がすぐに全部を置き換えられるわけではないと。これって要するに、ChatGPTは設計を手伝う道具であって、人が最終判断をする必要があるということですか？
その通りです！素晴らしい整理ですね。補足すると、実務では3段階で回すのが現実的です。1段階目は自然言語で要件を整理し、2段階目でChatGPTにコード生成させ、3段階目で人が検証して改善する。このループを繰り返すと効果が出ます。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
投資対効果は短期で出ますか。今のところ人件費削減を見込むと慎重にならざるをえません。すぐに工数が半分になるような夢物語は信じられません。
慎重な姿勢は正しいです。ROIの観点では3点を検討してください。1）初期は要件整理とテンプレート整備のコストがかかる。2）中期で繰り返し使えるテンプレートと検証フローを作れば生産性が上がる。3）長期でナレッジが蓄積され、標準化が進めば外注コストやトレーニングコストの低減につながる。ですから短期の劇的削減は期待せず、段階的投資が望ましいです。
実運用のイメージがまだ漠然としています。現場の人はどんな準備をすれば良いですか。私たちが今すぐ取り組める最初の一歩を教えてください。
最初の一歩は3つ。1）標準化すべき制御パターンを現場で洗い出す。2）その制御に必要な入出力信号の一覧（シグナルリスト）と処理フローを文章化する。3）小さな機能（例：温度制御やポンプ遅延）を使って試作して検証する。これらはExcel程度の整理で十分ですし、社内の既存知見を活かせますよ。
わかりました。では社内で試してみて、短い報告会を開きます。最後に整理しますが、要するにChatGPTは”補助ツール”で、人が段階的に検証して運用ルールを作れば効果が出るという理解で合っていますか？
はい、その通りです。素晴らしい着眼点ですね！その理解があれば現場への説明もスムーズにいきます。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
わかりました。自分の言葉で整理します。ChatGPTは自然言語からPLCやDCS向けの構造化テキストを生成できるが、それは人が検証し改善する前提で使う補助ツールである。初めは要件整理とテンプレート作りが必要だが、段階的にROIが見えてくる——という理解で進めます。
1.概要と位置づけ
結論を先に示すと、本研究は自然言語から産業用制御向けのコードを生成する可能性を明確にした点で実務に変化をもたらす。具体的には、ChatGPTのような大規模言語モデル（Large Language Models、LLM、大規模言語モデル）を用い、IEC 61131-3規格のStructured Text（ST、構造化テキスト）形式でPLC（Programmable Logic Controller、制御用プログラマブルロジックコントローラ）やDCS（Distributed Control System、分散制御システム）向けの制御ロジックを生成できることを示した。これは従来のソースコード補助ツールがアプリケーションコードに集中していたのに対し、工業制御の領域へ適用範囲を拡張した点で重要である。実務的には要件記述の整備と対話による反復が有効であり、単発で完璧な成果が出るものではない。むしろ人とAIの協働ワークフローを前提に、設計・生成・検証のループを実装することが現場導入の肝となる。
2.先行研究との差別化ポイント
先行研究ではGitHub CopilotやDeepMind AlphaCodeといったツールが一般的なソフトウェア開発の支援に用いられてきたが、本研究は制御ロジックという特殊領域に焦点を当てた点で差別化される。制御ロジックはハードウェア配線やベンダー製ライブラリの依存が強く、自然言語から直接的に記述するのが難しい。一方で本研究は100件のプロンプトを用意して体系的に試験し、GPT-4ベースのChatGPTが多くの場合にIEC 61131-3準拠の構文を生成できること、かつ生成物が実務上の出発点として有効であることを示した。重要なのは、単独の自動化ではなく、逐次的な対話とコンテキスト追加により大きなプログラムも分割して生成可能である点である。これにより先行研究の“汎用コード生成”から“制御系特化の実務適用”へと議論の焦点が移った。
3.中核となる技術的要素
技術的には三つの要素が中核である。第一に、LLM（Large Language Models、LLM、大規模言語モデル）が自然言語を構文化し、プログラミング言語にマッピングする能力である。第二に、IEC 61131-3 Structured Text（ST、構造化テキスト）の仕様理解であり、STは産業制御で広く使われる高水準言語だが、低レベルの入出力参照やベンダー固有の機能ブロックを反映するには詳細な文脈が必要である。第三に、対話的プロンプト設計と逐次的生成のプロセスである。大きなコードを一度に生成するのではなく、問題を小さなサブタスクに分解して順次生成・結合するやり方が実用上効果的である。これらを組み合わせることで、単にサンプルコードを作る以上の“設計支援”として機能する。
4.有効性の検証方法と成果
検証は代表的な10カテゴリーにわたる100件のプロンプトを用いて行われ、生成結果の構文的正当性、効率性、説明の付加価値を評価した。結果として、標準アルゴリズムや変換関数などは高い成功率で正しいSTコードが得られ、コードコメントや補足説明も有用であった。さらに、ChatGPTは言語仕様の限界を自認するような応答を示し、例えばSTに適さない低レベル処理については生成を避ける傾向が確認された。大きなプログラムへはトークン制限があるものの、問題を分割して逐次生成する手法により実務上の大規模化も可能であることが示された。総じて、成果はコード生成の実用性を支持する一方で、現場での検証・文脈整備が不可欠であることを示している。
5.研究を巡る議論と課題
議論点は主に信頼性、コンテキストの取り扱い、及び運用負荷に集中する。信頼性については生成コードの動作保証が難しく、人による検証が前提となる。コンテキストの問題は、STコードが具体的な信号名や機器依存のブロックに依存するため、十分な入力情報がないと誤った出力を生む点である。運用負荷としては、初期に要件整理とプロンプト設計、テンプレート作成に人手が必要であり、この準備投資が小規模現場では障壁となる。さらに、生成物のセキュリティや知財、ベンダー依存性の管理も現実的な課題である。従って本技術は”即時全面置換”ではなく、段階的導入とガバナンス設計が求められる。
6.今後の調査・学習の方向性
今後は三つの方針で調査を進めることが実務的である。第一に、プロンプト工学（prompt engineering）を現場仕様に落とし込んだテンプレートの整備と共有が必要である。第二に、生成コードの自動検証ツールとテストケースの整備により、人の検証負荷を下げることが重要である。第三に、ベンダー製ライブラリやP&ID（Piping and Instrumentation Diagram、配管計装図）との連携を深め、必要なコンテキストを自動抽出する仕組みを作ることだ。検索に使える英語キーワードとしては “ChatGPT”, “PLC code generation”, “IEC 61131-3 Structured Text”, “LLM for control engineering” を挙げる。これらは実務的な追加調査の出発点として有用である。
会議で使えるフレーズ集
「本検討の結論は、人とAIの協働ワークフローを作ることが鍵である、という点です。」
「まずは小さな制御パターンで検証し、テンプレート化していく方針でリスクを限定します。」
「初期投資は要件整理とテンプレート作成に集中させ、中期で生産性を回収します。」
「生成されたコードは出発点であり、現行の検証プロセスを絶対に省略しません。」
