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トヨタは、ハイブリッドクラウド環境を活用した効率化を実現するAIプラットフォームの開発にGoogle Cloudと連携して着手した。自動車業界は、自動運転や電動化などの技術革新により大きな変革期を迎えている。トヨタは一貫して生産ラインの自動化やジャストインタイム化に取り組んでいるが、既存技術では自動化できない作業もまだ多くある。AIを活用することで、これらの作業を効率化し、従業員の負荷を軽減することができる。

AIの専門知識を持つ人材の不足がAIの普及のボトルネックとなっている。そこでトヨタは、AIの専門知識を持たない従業員でもWebアプリを通じて簡単に学習モデルを構築できる仕組みを目指し、2022年初頭からAIプラットフォームの開発に着手。開発の内製化によるノウハウの蓄積、最新技術のキャッチアップ、製造現場の従業員にとってより使いやすいAI技術の民主化に注力してきた。

AIプラットフォームは、トヨタ独自のAI技術、学習モデルの作成を簡易化するWebアプリ、製造ラインの対応デバイス、それを支えるシステム基盤から構成されています。開発・運用基盤にはオンプレミスとクラウドを組み合わせたハイブリッドアーキテクチャを採用。サービスの拡張やライブラリの変更に柔軟に対応できるようマイクロサービスアーキテクチャを採用し、アジャイル開発を基本方針としています。また、短いサイクルで段階的に機能をリリースするスクラム開発手法も採用しています。

リソースの最適化ももう 1 つの目的でした。特に最近の半導体不足により、高性能 GPU の確保がさらに困難になっていることを踏まえると、ハイブリッド クラウドでは、通常運用時にはオンプレミスのリソースを使用し、需要が急増したときにクラウドに拡張することで、GPU の使用コストを抑えながら運用を最適化できます。このアプローチは、トヨタのジャストインタイム システム哲学と一致しており、各工場での高性能サーバーの必要性を最小限に抑えることで設備投資も削減します。

システムの開発と運用にGoogle Cloud が選ばれたのは、GPU の利用における柔軟性、マルチインスタンス GPU や GPU タイムシェアリングなどの機能の利用可能性、Dynamic Workload Scheduler の存在など、いくつかの明らかな利点があったためです。Google Cloud の使いやすさとネットワークのシンプルさ、ビルドと処理の速さも大きな魅力でしGoogle Googleのサポートを受け、Google のサイト信頼性エンジニアリングの原則に沿って 1 年半で大規模な開発を完了しました。

ハイブリッド クラウドでは現在、オンプレミスの GKE Enterprise クラスタを採用し、 Google Cloud 上の GKE クラスタと統合しています。開発プロセスには、Cloud Build の Git CI トリガーの使用、Artifact Registry と Container Analysis によるコンテナ イメージの脆弱性の検証、Binary Authorization による安全な環境の確保が含まれます。製造環境では、構造化データと非構造化データが GKE にデプロイされ、学習モデルは NVIDIA T4 と A100 GPU を使用して作成されます。

AI プラットフォームの運用により、待ち時間や運用・セキュリティの負担が軽減され、開発エクスペリエンスが向上し、開発者は開発に集中できるようになり、目覚ましい成果が得られています。また、製造業における AI プラットフォームの活用も拡大し、GKE の Image Streaming により学習モデルの作成時間が 20% 短縮され、ユーザーエクスペリエンスが向上し、ユーザー数も増加しました。これにより、生成されるモデル数が大幅に増加し、製造工程で年間約 1 万工数を削減できました。

このAIプラットフォームは現在、トヨタの全車両・ユニット工場で活用されており、部品検査から接着剤塗布チェック、射出成形機の異常検知まで幅広い用途に活用されている。社内アクティブユーザー数は約1,200名にまで増加し、年間400名以上が社内研修に参加している。

今後は、より詳細な検知用AIモデルの開発や自動ピッキングの実装、生産ライン全体の保全・予兆管理への活用など、AIプラットフォームのさらなる強化を図る。また、プラットフォーム上で収集したビッグデータの独自基盤モデルへの活用も進んでおり、積極的な活用が進むとみられる。

開発チームは現在、現場からの作業ログやフィードバックを集約しており、将来的にはジェネレーティブ AI の活用も視野に入れています。例えば、機械学習のテスト用画像の作成にジェネレーティブ AI を活用することが検討されており、これまでデータが不足していた本番準備段階での AI 活用が可能になります。また、開発チームは、開発者エクスペリエンスを向上させるために Gemini コード アシスタンスの利用や、過去のインサイトを Gemini で RAG 形式に変換してレコメンデーション機能を実装することも検討しています。

トヨタは、2024年3月にGoogle CloudのTech Acceleration Program（TAP）に参画し、マネージドサービス活用によるさらなる開発・運用生産性の向上を目指してクラウドワークステーションを導入しました。このプロジェクトにより、誰もが簡単にAI学習モデルを作成・活用できる新しいものづくり手法を確立し、 Google Cloudが提供する先進的な技術とサービスによりトヨタのビジネス価値を大幅に高めます。

AI プラットフォームは、自動化やジャストインタイム システムと同様にトヨタの製造環境に欠かせないものとなっており、同社はGoogle Cloud を活用して自動車製造の改善を継続していく予定です。