グローバル競争が激化する中、製造レジリエンスがタイヤ産業の次なる戦場に
グローバルサプライチェーンは急速に再編されています。電動車（EV）の普及、炭素排出規制の強化、さらには地政学的リスクやローカル生産圧力の高まりにより、製造業を取り巻く環境はますます複雑化しています。企業には、これまで以上に高い俊敏性と予測能力が求められ、製品設計や製程判断も大量のデータに基づく意思決定へと移行しつつあります。同時に、複数の変数が相互に影響し合う中での判断が必要となり、技術要求が高く工程数の多いタイヤ産業では、その影響が特に顕著に表れています。
一方で、製造コストの上昇、エネルギー価格の変動、各国における環境・安全規制の高度化も、タイヤメーカーの事業運営に大きな負荷を与えています。Grand View Research の報告によると、2024 年の世界タイヤ市場規模は約 1,430 億米ドルと推計され、2025〜2030 年にかけて年平均成長率（CAGR）約 3.4％で安定成長が見込まれています。市場全体としてのレジリエンスは維持されているものの、原材料価格の不安定化や競争激化により、平均利益率は継続的に圧迫されているのが実情です。
市場集中度の上昇と国際サプライチェーン再編という二重の影響のもと、ブランド間競争は差別化と技術高度化へとシフトしています。中小規模メーカーにとっては、研究開発力、人材、データ活用能力の差が徐々に顕在化しつつあります。また、輸出市場の変動や、炭素国境調整メカニズム（CBAM）などの政策要因も、企業に追加的な対応を迫っています。
こうした環境下で、タイヤメーカーは自社競争力の源泉を改めて見直し始めています。従来、経験の蓄積や徒弟制度に依存してきた知識継承は、今日の高スピードかつ大規模な生産環境では維持が難しくなっています。現場には膨大な製程データや検査データが蓄積されている一方で、それらを実行可能な意思決定に変換する手段が不足しています。配方試験の長期化、余長や構造設定の不安定さ、接地性能異常の原因追跡が困難といった課題は、「データはあるが活用できていない」という断絶から生じています。
外部環境だけでなく「内部課題」も顕在化
前述の通り、市場変化の加速、製品性能基準の高度化、生産効率向上への要求が高まる中で、研究開発・製程・品質管理の三領域は、長年にわたり経験依存と高い試行錯誤コストという制約を抱えてきました。
研究開発領域
事例 1：配方検証に時間を要し、試験回数が多い
タイヤ配方の開発では、多数の反復試験が必要となります。例えば、スタッドレスタイヤでは低温モジュラスとウェットグリップ性能を両立させる必要があり、実務上は実車試験や DMA 分析を繰り返すことが多く、開発サイクルが長期化し、材料費・人件費の負担も大きくなります。
事例 2：接地面の大きさが多因子の影響を受け、異常要因の特定が困難
接地長、接地幅、接地面積といった指標は、構造設計、金型精度、部材重量など複数要因の影響を同時に受けます。大量の試験データが存在していても、手分析では主要因子の特定に時間を要し、問題の追跡が開発スケジュール全体に影響を及ぼします。
製造領域
事例 1：加硫結果のフィードバックが遅く、現場判断に影響
混練プロセスの品質は加硫試験後に初めて評価できるケースが多く、フィードバックが後工程となるため、異常の早期検知が難しく、廃棄処分や再加工リスクが高まります。
事例 2：成形条件が経験依存で、新製品導入時に試作が頻発
成形工程は温度、圧力、加熱時間など多くのパラメータを含み、材料や製品仕様の違いが品質に直結します。安定したデータ根拠が不足しているため、現場では複数回の試作を通じて条件を調整する必要があり、歩留まり変動や経験継承の負荷が増大します。
モデルを「作る」から「使う」へ
すべての生産ラインを、より安定・低コスト・高効率に
研究開発と量産の両機能を有するアジアの大手タイヤメーカーでは、Profet AI の自動化モデリングプラットフォームを導入し、研究開発、成形、品質に分散していたデータを、現場で直接活用可能な予測モデルへと変換しました。データが徐々に実行可能なロジックへと昇華されることで、研究開発および製造の両面で、定量的かつ具体的な成果が得られています。
研究開発領域
- 配方モデルにより低温モジュラスおよび Tg を予測し、試行錯誤サイクルを 22％短縮
- 原材料ロスを 7.8％削減
- 接地性能および押出精度が向上し、不良率予測誤差を ±2％以内に抑制
- 製程標準偏差を 1％以内に制御
製造領域
- 不良率を約 2％まで低減
- 試作回数を 50％削減し、新製品導入を円滑化
- 成形歩留まりが 1〜2％向上
- パラメータ標準偏差を 1％以下に抑制し、現場巡視の人手を削減、標準化レベルを向上
知識継承
- モデルを現場プロセスに組み込み、新人でもパラメータのロジックを迅速に理解可能
- ノウハウの断絶リスクを大幅に低減
これらの成果は数値面にとどまらず、組織全体の働き方そのものを変革しつつあります。製程判断は個人の経験に依存するのではなく、より可視化され、透明性の高い形で行われるようになりました。従来は長期間の追跡が必要だった問題も、早期に兆候を捉えることが可能となり、試行錯誤によって安定化させていたパラメータも、データ主導で調整できるようになっています。これらの変化により、生産ラインはより安定し、エネルギー消費を抑えつつ、全体としての製造柔軟性が向上しています。
これまでの成功事例に続き、御社と共に新たな成功を創出できることを期待しております。
タイヤ製造の課題は、単なる設備や人材の問題ではありません。データと知識を、工場の持続的競争力として定着させられるかどうかが、本質的な問いとなっています。配方開発、パラメータ設定、品質管理といった経験依存が強かった領域も、AI によって意思決定ロジックを構築することで、効率向上、品質安定化、属人性の低減が可能となります。
すでに多くのタイヤメーカーが、データドリブンな意思決定体制へと舵を切っています。自動化 AI モデリングプラットフォームを活用すれば、現場でプログラミングを行うことなく、実データに基づいた予測モデルの構築、製程条件のシミュレーション、品質指標の予測、さらには潜在的な異常の事前検知までが可能となります。
これは単なる効率化ではなく、経験主導から、ロジックが複製可能で、知識が拡張し、意思決定が標準化された製造体制へと進化するための本質的な変革です。
もし、製程判断力の強化や製品開発サイクルの短縮を検討されているのであれば、ぜひ一度ご相談ください。貴社の現場データをもとに、AI がどのように自律的にモデルを構築し、短期間で価値を創出できるのかをご紹介します。