品質工学誌 Vol.33 Ｎｏ．1（2025年1月号）で品質工学とAI技術の融合について議論された。その内容を紹介する。
品質工学は、技術開発や製品設計、工程設計などにおいて、効率的かつ効果的な方法を提供するための工学的手法である。田口玄一博士によって提唱され、1970年代からその価値が認識され、各分野の技術者や研究者に支持されている。品質工学の基本的な考え方は、システムのロバスト性（頑健性）を高めることにある。これは、システムが外部の変動やノイズに対して安定して機能する能力を指す。
一方、AI技術は、データを基に学習し、予測や判断を行う技術である。近年のAI技術の進展により、さまざまな分野での応用が進んでいる。特に、パターン認識や機械学習、深層学習などの技術が注目されている。
品質工学とAI技術の融合は、以下のような形で進められている。
AI技術のロバスト性向上: 品質工学の手法を用いて、AIシステムのロバスト性を向上させることができる。例えば、AIの予測精度をばらつかせる要因を誤差因子として特定し、それに対する対策を講じることで、AIシステムの信頼性を高めることができる。具体的には、実験計画法を用いた機械学習モデルのロバスト性向上手法が挙げられる。
AI技術の評価と最適化: 品質工学の評価技術を用いて、AIシステムの性能を評価し、最適化することができる。例えば、ハイパーパラメータチューニングにおいて、品質工学の制御因子を活用することで、効率的な最適化が可能である。また、ベイズ最適化と品質工学の融合により、少ない実験回数での最適化が実現できる。
AI技術の誤差因子対策: AIシステムにおける誤差因子、特に悪意を持った誤差因子（敵対的な誤差因子）への対策が重要である。品質工学の手法を用いて、誤差因子の影響を最小限に抑えることができる。例えば、AIシステムの評価において、信号因子と誤差因子を明確に区別し、適切な対策を講じることが求められる。
AI技術の応用分野の拡大: 品質工学の手法を用いることで、AI技術の応用分野を拡大することができる。例えば、AI技術を用いた自動運転や顔認識システムのロバスト設計や最適化が挙げられる。これにより、AI技術の信頼性と性能を向上させることができる。
このうち、細川氏の
「AI の精度向上には，ハイパーパラメータチ ューニングが重要であり，品質工学における制御因 子に近い関係性がある。ハイパーパラメータは AI 設計者がその水準を設定する。そこにベイズ最適化 が一般的に利用されるようになっている。ベイズ最 適化によって，例えば全組み合わせ実験などに比べ て，少ない実験回数で最適化を実施できるとされて いるが，教師データの作成に直交表の一部実施を活 用するなどさらなる効率化の余地はある。また，ベ イズ最適化は AI 分野だけではなくハードの最適化 への活用も進んでいる。最適化という点では品質工 学のロバストパラメータ設計と競合する。」
との発言が注目した。
ハイパーパラメータチューニングと品質工学の制御因子は、それぞれがシステムのパフォーマンスに大きな影響を与えるという点で非常に似ている。AIモデルの開発におけるハイパーパラメータの最適化は、製品設計やプロセス最適化問題に対する解決策を提供することができるだろう。
また、ベイズ最適化の効率的なアプローチは、特にリソースが限られている状況下での実験やテストの計画に非常に有用である。この手法を活用することで、時間とコストを削減しながら、より良い設計決定が行える。製造業では、このような最適化ツールがプロセスの効率化と製品開発のスピードアップに寄与するため、その導入が期待される。
AIモデルの訓練における教師データの質は、モデルの性能を大きく左右する。直交表を使用した実験計画法は、必要なデータを効率的に収集し、そのデータから最大の情報を抽出するのに役立つ。
ベイズ最適化がソフトウェアだけでなく、ハードウェア設計にも応用されていることは、その汎用性と柔軟性を示している。AI技術と品質工学の統合は、両者の強みを活かし、製造業における革新的な改善を促進するための大きな可能性を持っている。ロバストパラメータ設計という品質工学の手法と組み合わせることで、より堅牢な製品設計が可能となり、使用環境や、製造変動に強い製品が生産できるようになる。
＊以上の内容紹介文および論考のほとんどは生成AIによって試行したものである。
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