機械は、溶接の
何を覚えたのか

まず率直な気持ちから聞かせてください。ハジメくん、小学生が 10 分で溶接、というニュースをどう読みましたか。

正直に言うと、最初は少し落ち込みました。僕は 2 年やってまだ怒られてるのに、10 分でできるのかと。でも記事を読んだら、画面で起点と終点を指定する操作のことでした。それなら、僕がやってもうまくいかない部分は、たぶん何ひとつ解決していないと思うんです。

そこに気づけたなら上等だ。あれは溶接を覚えたんじゃねえ、どこを溶接するかを機械に教える手順が簡単になったって話だ。指す作業は誰でもできる。指した先で何が起きるかを知ってるかどうかが、まったく別の問題なんだよ。

技術的にも、タツさんの整理が正確です。WELDEMOTO が解いたのは教示（ティーチング）と場所の制約で、溶接条件そのものではありません。製品説明にも「PC で位置と条件を設定し」と書かれていて、条件は人が入れる前提です。国の補助事業に採択されたときの事業名がいちばん率直で、「オフラインティーチングシステムへの実画像導入により PC での遠隔操作を実現する溶接ロボットシステム開発」。慶應義塾大学の 2 つの研究室が担当したのも「実ロボットの座標系と、デジタルツイン上のカメラ座標系の重ね合わせ」でした。全部、座標と画像の話なんです。

でも、それでも現場は助かってるわけですよね。

はい、そこは大きいです。しかも面白いのは、難しいことをやめたから解けたという点で。開発を率いた髙丸泰幸専務は、複雑な多視点画像合成をやめて「実画像にシミュレーターを合わせる」方式に切り替えたと語っています。処理が重すぎて精度も出なかったので、現実を精密に 3D 復元するのをやめて、CG の方を現実の映像に重ねにいった。25 年前に父親の髙丸正社長が構想し、10 年前の開発では届かなかったものが、機能を削ったことで届いた。

ここで一歩引いて見てみましょう。溶接の知見は、業界の中で層ごとに持ち主が違います。条件は、実はとっくに形式知になっているんです。ダイヘンやパナソニックの現行機は、溶接条件をあらかじめ機械の中に持たせて、波形制御で再現できるようにしています。造船やプラントには WPS、つまり溶接施工要領書があって、規格が条件の文書化を強制してきた。溶接の暗黙知で最初に形式知になったのは、技術の進歩ではなく規格が理由でした。だから「条件が誰にも分からない」わけではない。条件表に書ける部分は、もう書かれている。

だが現場は表通りにはいかねえ。図面通りの鉄なんか来たことがねえんだ。開先は開くし、板は反るし、前の工程がずれてりゃ全部ずれる。表に書いてあるのは出発点で、そこから先が仕事だろ。

その「そこから先」って、機械はどこまで来てるんですか。

今いちばん先を走っているのが、米国の Path Robotics です。2018 年に、ケース・ウェスタン・リザーブ大学のロンズベリー兄弟らが創業して、累計 2 億 7,000 万ドルを調達。2025 年 9 月に「溶接専用としては初の基盤 AI モデル」として Obsidian を発表しました。8 年かけて、顧客の工場で動いている自社の機械群と、社内のデータ農場から、数千万インチの溶接データを集めています。3,000 万インチなら約 760km、東京から広島くらいの長さのビードです。しかも取っているのは 溶接前・溶接中・溶接後の 3 点セット。センサーはカメラ 2 台とレーザー 4 本でトーチの周囲 360 度を見て、サブミリの点群を作ります。

それだけ集めたら、もう職人の判断ごと入ってるってことですか。

そう思って、編集部で特許を読みにいきました。基幹特許の課題設定はこう始まります。「溶接品質を実現するには溶接チップが目標位置から 1mm 以内にあることが望ましいが、実際のシームはモデル上の位置から数 cm 離れることもある」。中身は、点群からニューラルネットワークで継手の種類を判定して、到達できるか、ぶつからないか、トーチの回転をどれだけ減らせるかを解く。最初から最後まで、位置と姿勢の話です。溶接中に条件を動かす記述はあります。電圧・電流・パルスの波形・送給速度を、溶接しながら調整するとはっきり書いてある。ただし、その根拠にしているのは開先ギャップの位置と大きさ、つまり幾何情報なんです。溶融池という語は、この特許に一度も出てきません。もう 1 件、シミュレーションの特許もあるのですが、そちらがシミュレートしているのも幾何だけで、ビード品質も熱の挙動も計算していません。ただし公平を期すと、いま読めるのは 2021 年から 2022 年に出願された世代です。Obsidian の発表は 2025 年 9 月なので、最新世代の中核はまだ特許として表に出ていない可能性があります。

なるほどな。狙ったところに 1mm で当たり続けるなら、そりゃ不良は減る。人間が不良を出す理由の大半は、腕が悪いんじゃなくて、疲れて狙いがずれるからだ。徹夜明けの俺より機械の方がうまいのは当たり前だよ。

数字がそれを裏づけています。Path Robotics 自身の主張を 3 つ並べます。1 つ目、手直しなしで一発合格したビードの割合。同社の設備が 98%、人の手作業が 75% です。2 つ目、1 日に引けるビードの長さ。設備が約 235m に対して、人は約 25m。9 倍以上です。

9 倍ですか。そんなに腕が違うんですか。

いえ、腕ではありません。それが 3 つ目の数字です。1 日の勤務時間のうち、実際にアークを出している時間の割合を測ると、設備が 70%、人は 11% でした。8 時間働いて、アークが出ているのは 1 時間弱ということです。

そりゃそうだ。材料を運んで、仮付けして、治具に固定して、図面見て、位置決めして、面を上げて下げて。引いてる時間より、そこに至るまでの時間の方がずっと長い。

つまり 9 倍の差は、溶接がうまいから出たのではなく、残りの 7 時間を機械が要らなくしたから出ている。機械が肩代わりしたのは、アークを出している 1 時間ではなく、その前後の 7 時間の方なんです。

じゃあ、姫路の話と同じじゃないですか。

まさに同じ構造です。姫路の町工場も、3 億ドル近くを集めたオハイオの会社も、ターゲットは同じ「段取り」。規模と手段が違うだけでした。皮肉なのは、職人が「これは技能じゃない」と思って軽く見ていた部分から、先に機械へ渡っていることです。

段取り八割って昔から言うんだがな。あれを技能じゃねえと思ってるやつは、そもそも段取りができてねえんだ。

……じゃあ、最後まで残るのは何なんですか。

溶融池の可視化です。ここだけは、まだ誰も解けていません。理由がはっきりしていて、レーザー溶接は測れるのに、アーク溶接は測れないんです。レーザーは光を穴の底まで入れて溶け込み深さを直接測れる。ところがアークは、溶け込みが母材の中で起きていて、上から見えるのは溶融池の表面だけ。しかも表面は鏡のようで、アークの光は溶融池より桁違いに明るい。だから深さを測ることを諦めて、間接的な手がかりを束ねて推定する方向に進みました。

手がかりってのは、何を見てるんだ。

4 つあります。1 つ目は溶融池の形。ケンタッキー大学の方式では、19×19 のドットに分けたレーザーを溶融池の表面に当てて、鏡のように跳ね返ったパターンの歪みから 3D 形状を逆算します。2 つ目は揺れ。溶融池は表面張力で振動していて、部分溶け込みでは高い周波数、貫通した瞬間に周波数が崖のように落ちる。3 つ目は光の色。アークのプラズマを分光して、水素とアルゴンの輝線の比からアルミの気孔を検出します。4 つ目は音です。

待て。それ全部、俺が面の中でやってることじゃねえか。池の形を見て、揺れ方を見て、色を見て、音を聞く。それを機械が別々の装置でやってるってことだろ。

そうです。しかも人間は、それを 1 つの頭で同時にやって、次の一手を決めている。日本で本丸に挑んでいるのは神戸製鋼で、造船の初層溶接で溶融池の画像から特徴点を抽出して運棒を制御する機能を、自動溶接機の試作機に載せています（2020 年時点）。大阪大学は、ギャップが変動する半自動溶接で CNN が溶落ちを事前に予測し、溶け込み深さを推定する研究を出している。海外ではカナダの Novarc が、配管溶接の自律化について「人間の溶接工がやるのと同じやり方で溶融池をコントロールする」と明言し、テラバイト規模の溶接動画で学習させています。

ここに構造として面白い分かれ道があります。同じ暗黙知を扱っていて、出口が正反対なんです。Path Robotics の Obsidian は、集めた経験をニューラルネットワークの重みに移します。人が読める規則には決してならない。「なぜその時そうしたのか」は誰にも説明できません。暗黙知が形式知になったのではなく、暗黙知の持ち主が人から機械に移り、コピーできるようになっただけです。一方、産業技術総合研究所の HCMI コンソーシアムを軸に、日本溶接協会と日鉄ソリューションズが進めている AI 溶接シミュレーターは、熟練者の身体知を個人差までモデル化して、人に教え返すことを狙っている。機械に積むのか、人に返すのか。

どっちが勝つんですか。

勝ち負けより、どちらも人から仕入れているという点が重要です。Obsidian の材料は数千万インチの実際の溶接で、それは誰かが引いたビードです。アークは物理量を直接測れないので、正解を定義できるのは人の判断だけ。だから機械は、人からデータを買い続けるしかない。これは感情論ではなく、産業構造としてそうなっているという話です。

買いに来るなら、いくらでも教えてやる。だがな、教えられるものを持ってねえと、買いにも来てもらえねえぞ。

今号はそこで締めましょう。