【製造業DX】職人の「勘」をデータ化！ノーコードで育てる「加工時間シミュレーションアプリ」開発記

こんにちは。製造現場で班長として、円筒研削の精密加工を管理している立場から、今回は現場の長年の課題を解決するために自作した業務改善アプリについて紹介したいと思います。

今回作成したのは、過去の実績データを学習して、最適な加工時間を自動で算出してくれる「加工時間シミュレーションアプリ」です。

現場の課題：属人化する「加工時間の見積もり」

製造業の現場、特に研磨加工において、「この品物を削るのにどれくらい時間がかかるか？」を正確に予測することは非常に困難です。 材質の違い、削る量（体積）、そして内径か外径かによって、かかる時間は大きく変わります。これまでは、長年の経験を持つ熟練者の「この材質をこれくらい削るなら、だいたい〇〇分くらいだな」という「勘」や「暗黙知」に頼らざるを得ない状況でした。

しかし、これでは経験の浅い若手が正確なスケジュールを立てたり、見積もりを出したりすることができません。この「技術のブラックボックス化」をなんとか解消したいと考えたのが、今回のアプリ開発のきっかけです。

ノーコードツール「AppSheet」での挑戦

開発には、Googleのノーコードツール「AppSheet」を採用しました。専門的なプログラミング言語を一から学ぶ必要がなく、手軽に運用できる点が魅力的でした。 目指したのは、「ただの記録帳」ではなく、「現場の実態に即して自動で計算してくれるシミュレーター」です。

こだわりの機能①：類似サイズ（±30%）だけを抽出する自動学習

このアプリの最大のポイントは、過去データからの「学習機能」です。 当初は過去の全データの平均値を取ろうとしていましたが、ガッツリ削る大物と、わずかに削る小物を一緒に計算してしまうと誤差が大きくなることに気づきました。

そこで、入力された削り量に対して「±30%（0.7倍〜1.3倍）の範囲に収まる類似サイズの過去データ」だけを裏側で自動抽出し、その平均ペースを算出するように条件分岐（IFS関数など）を組み込みました。また、完全に一致する図番が過去にあればそれを最優先し、該当データがゼロの場合は固定係数で安全に計算するフェイルセーフも備えています。最後に材質ごとの係数を掛けることで、素材の削りにくさも完璧に反映されます。

こだわりの機能②：「比例計算の罠」の突破（最低ベース時間の導入）

開発中、最も苦労したのが「内径研磨」の計算です。削る量が少ないテストデータを入れると、「2分」という物理的に不可能な予想時間が弾き出されてしまいました。

原因は単純な比例計算（掛け算）にありました。内径加工は、削り量が少なくても「砥石の位置出し」「寸法測定」「ゼロカット」「ドレス」といった固定の作業時間が必ず発生します。 そこで数学の「y = ax + b」の考え方を導入し、「内径加工ならどんなに削り量が少なくても最低15分はかかる」というベース時間（b）を底上げとして数式に組み込み、そこに削り量に応じた時間を足し合わせる仕様に変更しました。これにより、現場のリアルな肌感覚にピタリと合う高精度な計算が実現しました。

こだわりの機能③：「なぜその時間？」計算根拠の見える化

AIや自動計算システムが現場で嫌がられる最大の理由は「計算の理由がわからない（ブラックボックス化）」ことです。

これを防ぐため、アプリの入力画面の下部に「今回の予想タイムを算出するために参考にした過去データ（類似実績）」をカード型リストで自動表示させる仕組みを作りました。 タップできるリンクになっており、「なんでこの時間になった？」と疑問に思った瞬間に、ポチッと押せば過去の実績詳細（実際にかかった時間）へ直接飛んで確認することができます。使う側が裏側の複雑さを意識せず、かつ納得感を持って使えるUIにこだわりました。

まとめ：暗黙知を形式知へ

世の中には様々なDXツールがありますが、本当に現場で使えるツールは「現場の人間自身が課題を感じて作る」のが一番だと改めて実感しています。

最初はデータが少ない状態からスタートするこのアプリですが、これから日々の業務の中で本物の実績データが蓄積されるにつれて、どんどん現場の機械のクセに馴染んで賢くなっていきます。

職人の頭の中にしかなかった「暗黙知」を、誰でも使える「形式知」のデータへと変換する第一歩。これからも少しずつ現場のデータを溜めながら、このアプリを育てていきたいと思います。

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