横浜ゴムとdotData、製造R&D向けAIエージェントを共同開発

横浜ゴムとdotDataは、製造業の研究開発を支援するAIエージェントの共同開発を始めます。
設計情報や技術文書、技術者の知見と、計測データから得た特徴量を組み合わせます。
AIが複数の仮説やリスクを提示し、最終的な解釈と判断は技術者が担う仕組みです。

記事の概要

横浜ゴムとdotDataは、製造業のR&Dにおける仮説形成や解釈・判断を支援するAIエージェントの共同開発を開始します。
本格的な研究開発への適用に先立ち、必要な機能と技術的な実現性を検証します。
AIエージェントは、設計情報や実験報告書などの技術文書と、技術者が蓄積した知見を参照します。
さらに、dotDataの特徴量自動設計技術で計測データや実験データから特徴量を導き、判断材料として提示します。
材料、設計、解析、生産、評価などの観点からコメントやリスクを示し、既存の仮説とは異なる可能性の検討を促します。
最終的な解釈や判断は技術者が行い、実験や解析の結果を再びAIエージェントとの対話に活用します。
横浜ゴムは2020年から推進するAI活用フレームワーク「HAICoLab」の実践を、AIエージェントへ発展させます。
両社は、製造R&Dの高度化と技術者の発想力・判断力の向上を両立する協働モデルの確立を目指します。

記事のポイント

1. 特徴量を判断材料に活用： dotDataの特徴量自動設計で、技術者が想定していないデータ上の関係性も探索します。
2. AIは正解を提示しない： 複数の仮説や専門的な観点、検証すべきリスクを示し、最終判断は技術者が担います。
3. HAICoLabを発展： 2020年からのタイヤ設計やゴム混合プロセスでの実践を、AIエージェントへ発展させます。

このニュースがもたらす影響

• 製造R&D企業： 自社の技術文書・知見・実験データを一つの検討基盤に結び付け、AIに正解を委ねず仮説の見落としを減らす運用を設計できるか、対象テーマと人の判断工程を見極める必要があります。
• 同領域のAIベンダー： 専門文書の参照やデータ分析だけでなく、複数の仮説やリスクを示し、技術者の判断につなげる機能まで求められる可能性があります。人が検証結果を再利用する循環も競争軸になりそうです。
• 研究開発責任者： AI導入の評価は分析精度だけでなく、技術者が異なる観点を取り入れ、仮説形成から検証までの思考をどう広げられるかで捉える必要がありそうです。専門領域をまたぐ対話設計も課題になります。

このニュースの背景

製造業のR&Dでは、実験やシミュレーション、製造・評価を通じて多様なデータが蓄積されています。
一方、新たな技術仮説を導くには、研究目的や実験条件、制約、過去の経験を踏まえた技術者の解釈と判断が必要です。
人の経験や専門性は強みになる一方、過去の成功体験や思い込みによって検討範囲が狭まる可能性があります。
横浜ゴムは2020年から、データや知識を活用しながら人とAIが協働するAI活用フレームワーク「HAICoLab」を実践してきました。

関連するニュース

• イー・エージェンシーが統括AIと専門エージェントでデータ分析業務を自律化するData Kingを提供します。
• アルダグラムはKANNAに帳票・音声入力と外部AI連携の4機能を追加しました。
• アイアクトは川崎重工業に規程AI検索を導入し、月間平均約4,000回の利用と他部門への展開につなげています。

詳しい記事の内容はこちらから（引用元）

プレスリリース・ニュースリリース配信シェアNo.1｜PR TIMES

横浜ゴムとdotData、製造R&Dを支援するAIエージェントの共同開発を開始

dotData, Inc.のプレスリリース（2026年9月16日 12時00分）横浜ゴムとdotData、製造R&Dを支…