燈株式会社（本社・東京都千代田区、代表取締役社長兼CEO・野呂侑希）は2026年11月5日、建設業や製造業などのものづくりの現場で、設備レイアウトや生産計画、人員配置などを最適化するAIエージェント「Spica（スピカ）」の提供を始めたと発表しました。AIが出した案に人が修正と承認を重ねることで、熟練者自身も意識していなかった判断基準を明らかにしながら最適解を求める仕組みです。同社によると、Spicaは半導体工場などの建設計画で導入されており、工場の設備レイアウトの初期検討が1ヶ月から1日に短縮されたという実証結果も出ています。
AIの提案と人の承認で判断基準を引き出す
同社は、現場の熟練者が配置や人数といった「決めるべき項目」、安全基準や稼働率などの「守るべき条件」、コストや作業効率といった「評価の基準」を照らし合わせながら判断しているものの、その多くは暗黙知に委ねられていると説明しています。従来の最適化ツールでは、こうした条件を人があらかじめ定義する必要があり、言語化されていない判断を反映しにくかったといいます。
Spicaは、AIの提案に対する人の修正と承認を繰り返し、そこから判断基準を引き出す進め方をとります。熟練者がどのような根拠で判断したのかを言語化して蓄積し、属人化していたノウハウを組織の資産として次の世代に引き継げるようにするとしています。
工場の設備レイアウトを例にした検討の流れ
リリースでは、工場の設備レイアウトを最適化する例で流れを説明しています。まず顧客から提供された資料やデータをもとに、配置できる区画、設備同士の干渉、柱の回避などの制約条件を整理し、その中で生産量が最大となるレイアウトを示します。次に、第一案を見た顧客のフィードバックから、Spicaが新しい制約条件を提案し、顧客が正しいものを承認します。例では、製造課長の意見から「裏面工程は北棟にまとめる」、保全担当の意見から「斜めの壁に面した区画には生産装置を置かない」という条件が加わり、再検討の結果、1日あたりの製品の生産量が860枚から1,010枚に増えたとしています。
1ヶ月から1日など同社が示す導入効果
同社は、メタヒューリスティクスなどを使って短時間で解を求めるため、比較案をすぐに示せると説明しています。同社が示す導入効果は次のとおりです。
- 配置案・計画案1件の作成時間：従来の1ヶ月から1日に
- 一度に比較できる案の数：3案から100案に
- 条件変更から再検討までの時間：2週間から半日に
- 設備投資額：従来比で5%削減
- 稼働率：従来比で7%向上
執行役員 DX Solution事業本部 VPoEの丸尾恭四郎氏は「単に与えられた課題を解くのではなく、熟練者の方々と共に課題の本質を見極め、解決へと導くエンジニアリングの過程そのものをプロダクト化しました。」とコメントしています。
生産管理システムを比べるときに見ておきたい点
編集部では、熟練者が承認した条件とその根拠を言語化して残し、次の計画の検討に引き継げるようにしている点に注目しています。生産管理システムの比較ハブには、生産計画の自動立案や工程計画の最適化の機能を持つ製品が載っています。料金や導入先の企業名はリリースに書かれていないため、自社で最適化したい計画が設備レイアウト・生産計画・人員配置のどれに当たるかと、制約条件の承認を社内の誰が担うかを確かめておきたいところです。
出典: 燈株式会社プレスリリース（PR TIMES・2026年11月5日配信）
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000078.000083531.html