機械学習を用いた生産管理DXの研究成果を第219回知能システム研究発表会で発表

総合情報学部2年生の北口雄規さんが、2026年2月20日（木）に名古屋工業大学で開催される第219回 知能システム研究発表会において、研究発表を行う予定です。
本研究は、松田研究室が中心となり、奈良県の菓子製造企業 「銀雪の里」様との共同研究として進められているもので、しのはら財団の助成金（2025年度採択）を受けて実施されています。本発表は、助成事業の成果報告も兼ねたものとなります。

現場の「感覚」を数理モデルで可視化

生産管理における新たな指標「余裕度」

銀雪の里様では、長年にわたり経営者や現場の経験・勘に基づいて生産管理が行われてきました。一方で、事業承継や人材育成を見据え、生産管理の属人化をどう解消するかが大きな課題となっていました。
そこで本研究では、日々の生産数と受注情報に着目し、商品の「作りやすさ」を表す指標として余裕度（生産量と必要量の差から算出される“作業の余裕”を示す値）を新たに定義しました。
この余裕度を2週間単位で分析することで、
  • 従業員にとって特に負担の大きい商品はどれか
  • 生産が不安定になりやすいタイミングはいつか
    • といった点を、感覚ではなくデータに基づいて客観的に把握できることが確認されました。

    機械学習とゲーム理論を融合した高度な分析

    学部2年生が最先端研究に挑戦

    本研究では、Gradient Boosting Regressor（複数の決定木を組み合わせて高精度な予測を行う機械学習手法）と、SHAP値（ゲーム理論を応用し、各要因が結果にどの程度影響したかを数値化する手法）を組み合わせた分析を行っています。
    これらは、一般的には学部初年次の学生には理解が容易でない手法ですが、北口さんは研究に主体的に取り組み、モデルの考え方や分析結果を理解したうえで、システムへの実装にも携わっています。

    分析の結果、「今回定義した余裕度が、生産の安定性を最もよく説明する中心的な指標であること」「余裕度以外の要因がモデルに与える影響は比較的小さいこと」が示され、「現場の感覚」を数理的に裏付ける結果が得られました。

    研究成果を“使える形”へ

    現場で活用できる生産管理システムの開発

    本研究では、理論的な分析にとどまらず、実際の現場で使えることを重視しています。研究を通じて、生産管理に有用なデータや指標が明確になった一方で、「セキュリティを確保しながら」「日々のデータ入力を簡便に行い」「経営者や従業員が直感的に理解できる」実用的なシステムの必要性も明らかになりました。
    現在は、松田研究室と北口さんを中心に、研究成果を組み込んだ生産管理支援システムの構築を進めており、研究と実装を往復しながら、産学連携によるDXの実現を目指しています。