ーはじめに、Waveform insightがどのような製品なのかを教えてください。

Waveform insightは、Waveform meisterによる波形の合否判定に加えて、波形のどこが異常なのか、その原因として何が考えられるのか、異常をなくすためにはどのような対策を取ればよいのかまで、AIが提示して評価者の判断をアシストするツールです。

Waveform meisterでは波形が正常か異常かを判定する機能が中心でしたが、Waveform insightでは、異常が見つかった後の原因分析や対応の検討まで支援できるようになります。

※Waveform meister（ウェーブフォームマイスター）は、波形特性の判定に特化したAIツールです。学習、評価、判定の３機能をパッケージとして提供し、2024年9月の販売開始以来、波形データを扱う多くのお客様にご利用いただいています。

ーWaveform meisterとの大きな違いは、どのような点でしょうか。

AI自体の動きを大きく変えたというより、AIに学習させる対象を広げたことが大きな違いです。

Waveform meisterでは、与えられたデータが正常か異常かという情報を学習させるイメージでした。Waveform insightでは、それに加えて、異常だった場合に「どこに原因があったのか」「どのような対応を取ったのか」といった情報も、波形データと一緒に学習させます。

そのため実際の評価時には、過去に似た事例があれば「こういう事例があったので、この原因の可能性が高い」といった形で、原因候補や対応方法を提示できるようになります。

ー評価現場には、もともとどのような課題がありましたか。

評価者にある程度の経験や、知識が必要なことではないでしょうか。私自身も若手の一人ですが、経験が浅いと、そもそも波形のどこが悪いのか分からないことがあります。

異常箇所が分かったとしても、その原因として何が考えられるのか、次に何をすればよいのか、どのような対策を取ればよいのか、まで考えるのは難しいところがあります。こうした判断では、経験を積んだ評価者との差が出やすいと思います。

ー評価を人の手で繰り返すことには、どのような難しさがありますか。

属人化も大きな課題だと思います。仮に同じ原因で異常な波形が出ていたとしても、評価者によって取る対応が変わることがあります。対応する人によって判断や対応策が異なれば、最終的な製品の質にもばらつきが出る可能性があります。

また、評価は一つの製品に対して一回行えば終わるものではありません。何十、場合によっては何百という評価を行うこともあるので、人の手だけで進めるとどうしても時間がかかります。さらに、人が一つひとつ確認する以上、細かな波形の変化を見逃してしまう可能性もあります。

ー原因説明や対応方法まで提示する機能を加えたきっかけは何だったのでしょうか。

Waveform meisterを展示会などで紹介していたとき、お客様から「最終的な合否だけでは、実際に何が起こっているのか分からない」「なぜこの波形を不合格としたのか、理由まで分かるとよい」といった声をいただくことが多くありました。

私も説明員としてお客様とお話しする機会がありましたが、そうしたご意見は多かったですね。合否の判定だけではなく、その理由や対策まで提示してほしいというお客様の声が、Waveform insightの開発につながった大きなきっかけだと思います。

ーAIには、どのようなデータを学習させるのでしょうか。

過去の波形データです。正常と判断されているデータに加えて、特徴的な異常例も学習させます。

そのときに、単に異常な波形を登録するだけではなく、「波形のどこが異常だったのか」「そのときにどのような対応をしたのか」という情報も一緒に学習させるイメージです。

そうすることで、実際に異常な波形が出たときに、過去のデータや対応履歴をもとに原因候補や対応方法を提示できるようになります。

ーWaveform insightの導入前に蓄積していたデータも活用できますか。

はい、可能です。Waveform insightを導入する前からデータを蓄積していた場合でも、ツールのフォーマットに合わせることで、過去のデータを学習させることができます。

ーAIは異常の原因を完全に特定できるのでしょうか。

いいえ、「これが原因です」と断定するものではありません。いくつかの原因候補を出し、それぞれについてAIが考える可能性をスコアとして付け、可能性の高いものから順に提示します。

そのうえで、評価者が候補を見ながら、これまでの経験やそのときの状況を踏まえて「これが一番近いだろう」と選ぶことができます。AIが答えを一つに決めるというより、評価者が判断するための選択肢を示すイメージですね。

ー例えば、どのような内容を原因候補として提示できますか。

展示会などでは、オシロスコープを例に説明することが多いです。

例えば、オシロスコープで回路の電圧波形を測定するとき、電圧の範囲や時間の範囲が適切でない場合があります。そうしたケースでも、学習のさせ方によって「電圧の範囲が適切ではない」「時間の範囲が広すぎる」といった内容を提示できます。

そのほか、回路内の値に通常とは異なる傾向が見られる場合や、測定器の使い方に関わる部分なども対象にできます。

ーWaveform insightを導入することで、評価担当者の業務はどのように変わると思いますか。

まず、評価業務の効率化につながると思います。評価する回数が多いほど、人の手だけで確認していくには時間がかかります。そうした部分をツールで支援することで、より効率的に評価業務を進められるようになると思います。

また、人の目だけでは見逃しがちな細かな波形の変化も捉えやすくなると思います。そうした見逃しを減らしていくことが評価する側の安心感にもなり、その積み重ねが製品の品質向上にもつながっていくと考えています。

ー特に、どのような課題を抱える現場で役立ちそうでしょうか。

当社も含めてのお話ですが、スキルを持った技術者の年齢が上がっていく一方で、業務は若手へと引き継いでいかなければなりません。ただ、若手はまだ経験やスキルが十分ではない場合があります。

Waveform insightを使うことで、経験の浅い若手でも、過去に蓄積された原因や対応に関する知見を判断材料として活用できます。熟練者とのスキルの差を埋めていく支援につながるのではないかと思っています。

ー片柳さん自身、若手設計者として先輩の知見に助けられた経験はありますか。

もちろんあります。私は半導体の回路設計を担当していますが、以前、設計から評価まで進めた段階で、設計に一部不備があることに気づいたことがありました。また、先輩社員に相談して「これはこうした方がよい」と助言をもらって対応しました。

やはり、人が設計や評価をする以上、どうしても見逃しがちなところはあります。特に若手は経験が少ない分、どこに注意すべきなのか、どう対応すればよいのか分からないこともあります。私自身も設計業務をする中で、その難しさを実感しています。

ーそうした経験も踏まえて、Waveform insightならではの強みをどのように感じていますか。

これまで技術やスキルの継承というと、熟練した技術者の下に若手がついて、1対1で「技」を受け継いでいくイメージが強かったと思います。

Waveform insightを使えば、熟練者が持っている原因分析や対応に関する知見をAIの学習データとして取り込み、それを複数の技術者が判断材料として活用できるようになります。

一人の熟練者が持つ知見を、より多くの技術者がごく自然に活用できる。そこが、このツールの一番の強みだと思っています。

ー展示会では、想定していなかった活用方法について相談されることもありましたか。

ありました。製品評価で使いたいというお客様はもちろんですが、それとは異なる用途に関心を持たれる方もいらっしゃいました。

例えば、工場の生産ラインを監視しながらデータを活用し、将来的には設備の故障を事前に検知するような使い方ができないか、というお話がありました。ほかにも、金型を作る工程で温度や圧力を見たいというお話もありましたね。不良を予防するために、金型成形時の温度や圧力の確認が重要のようです。
私たちが普段扱っている回路設計とは離れた分野からも興味を持っていただき、展示会を通して、自分たちが想定していなかった使い方もあり得るのだと感じました。

ー片柳さん自身は、Waveform insightを今後どのように進化させたいと考えていますか。

現在は、過去の事例をもとに「これが原因ではないか」「この対応が考えられる」と提示する仕組みですが、将来的には、その先までできると面白いと思っています。

例えば、波形のある箇所がこういう動きをしているから、「このまま使い続けると将来的にこういう不具合が起きる可能性がある」と予測するような使い方です。

異常が発生してから対応するのではなく、いわば「異常の前触れ」を捉えるようなイメージですね。そうした予兆検知や未来予測が可能になれば、評価業務だけでなく、設計段階での品質向上にもさらに役立つのではないかと思っています。

ーさらにその先は、どのような未来を思い描いていますか。

かなり先の話にはなりますが、最終的には「全自動」に近づいていくのかもしれません。

今は評価業務を中心にAIを活用していますが、将来的には設計や製造も含めてAIが考え、評価についても「どの項目が必要なのか」というところからAIが洗い出して、人は最後に確認するだけという形になっていく可能性もあると思います。

そういう未来にワクワクする一方、AIにできることが増えていく中で、人間の設計者には何ができるのか、私たちはどこを担っていくべきなのかということも、最近は考えるようになりました。

ー最後に、Waveform insightの導入を検討している方へメッセージをお願いします。

Waveform insightは、人材不足やスキル不足に悩んでいる企業の方はもちろん、AIを活用したいけれど、何からAI化に手をつければよいか分からないという方にも適した製品だと思っています。

評価業務へのAI活用を検討する際の一つの選択肢として、また評価技術者の属人化や製品の品質安定にお悩みの方にも、Waveform insightをご検討いただければと思います。


※記事内における内容、組織名などは2026年9月公開時のものです。
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