AIBR プレミアム
拓海先生、お忙しいところすみません。最近、現場から『AIでプログラム自動化できるらしい』と聞いて不安でして、特にモーション制御のような安全が重要なところが心配です。要するに、現場の機械がちゃんと安全に動くようになるんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、これは単にコードを自動生成するだけでなく、生成したコードを安全に検証する仕組みがある技術です。今日ご説明する論文は、LLMs（Large Language Models、大規模言語モデル）を使ってモーション制御コードを生成し、シミュレーションで厳密に検証するMCCoderという仕組みについてです。大事なポイントは、生成→検証→修正の流れが自動化されている点ですよ。
なるほど。しかしうちの現場では電気と機械が絡み合って、ちょっとのミスで止まったりケガのリスクがあります。これって要するに、AIが勝手にコードを書いてそのまま機械に投げてしまうということではないのですか？
いい質問です。違いますよ。MCCoderは三つの核となる仕組みで安全性を担保します。第一に、タスクを小さな部品に分解するマルチタスク分解で複雑さを減らします。第二に、ソフトモーション（soft-motion）というシミュレータ上で実際に動かして安全性と実効性を確かめる段階を挟みます。第三に、生成したコードが期待通りに動かない場合は自己修正ループで改良します。要は『書いて終わり』ではなく『書いて試して直す』のが基本ですからご安心ください。
ほう。シミュレーションで確認するのは納得できます。ただ現場の人間が使えるかどうかも心配です。専門的すぎると現場は嫌がりますよ。
素晴らしい着眼点ですね！導入にあたっては運用面を簡素化することが肝心です。MCCoderは高レベル言語であるPythonを出力対象にしており、既存のPLC（Programmable Logic Controller、プログラマブルロジックコントローラ）だけに限定しない点が特徴です。つまり、既存ツールと連携しやすく、現場の親和性を高められる設計になっていますよ。
投資対効果の観点で言うと、どのぐらい現場の負担を減らしてくれますか。うちの現場は人手で細かい調整を頻繁にやっているので、その削減量が知りたいのです。
いい質問ですね。要点は三つです。第一に、コード生成の精度向上により初期プログラミング時間を大幅に短縮できます。第二に、ソフトモーションでの事前検証により現場での試行錯誤を減らせます。第三に、MCEVALという評価データセットで複雑なタスクの性能が測られており、論文の結果では総合で約33%の改善、複雑タスクで大きく伸びています。これらがトータルで現場負担を下げる根拠になりますよ。
それは数字として示されているわけですね。とはいえ、うちのように古い設備が多い場合、全部の機械に適用できるのか心配です。互換性の問題はどうなりますか。
素晴らしい観点ですね。MCCoderは高レベル言語での生成を想定しているため、古い設備とも仲介ソフトやラッパーを介して接続できます。ポイントは段階的導入です。まずは代表的なラインや工程で検証を行い、ラッパーを用いた接続で安全を担保しながら適用範囲を広げる方法が現実的です。
要するに段階的に進めて安全性を確かめながら広げる、ということですね。最後に、現場の人間がこの変化を受け入れるために経営としてどんな準備をすればいいですか。
素晴らしい締めくくりです！経営としては三点準備してください。第一に安全基準と承認フローを明確にして、シミュレーションでの合格基準を定めること。第二に現場教育の計画を立て、現場がラッパーやログを確認できるようにすること。第三に段階的投資計画を作り、初期導入でのKPIを明確にして評価を回すこと。これで現場も安心できますよ。
分かりました。では、私の言葉でまとめます。MCCoderはAIがモーション制御用のPythonコードを生成し、それをソフトモーションでシミュレーションしてから改善する仕組みで、段階的に導入すれば安全性を担保しつつ現場負担を減らせるということですね。
