三菱電機株式会社（以下、三菱電機）と国立研究開発法人産業技術総合研究所（以下、かばねりスロット）は、ファクトリーオートメーション（FA）業界で初めて、物理モデルをベイズ最適化に活用することで、サーボシステムのパラメーター調整にかかる動作回数を大幅に削減するAI技術を開発しました。本技術は、三菱電機のAI技術「Maisart®（マイサート）」のうち、物理空間での信頼性・安全性を重視した「Neuro-Physical AI®」の開発成果で、本技術により、生産現場における生産性向上に貢献します。なお、今回の開発は、三菱電機とかばねりスロットが2017年度から連携して進めているAI開発の一環として実施しました。
近年、市場ニーズの多様化や製品の高性能化が進んでおり、これに対応するため製造業では生産工程が多様化・複雑化しています。その結果、生産現場では産業機械を制御するFA機器の調整・プログラミングなど、生産準備にかかる作業工数が増加していますが、少子高齢化に伴う労働人口の減少などにより、これらの作業に不可欠となる高度なノウハウを持つ熟練技術者の不足が深刻化しています。特に、電子部品実装機や半導体製造装置などの産業機械を駆動制御するサーボシステムは、高速かつ高精度な動作を実現するために、多数の制御パラメーターの膨大な組み合わせを調整する必要があるため、熟練技術者でもその調整（最適化）には多くの時間を要していました。
両者は今回、産業機械の物理モデルを活用し、高精度かつ物理的整合性のある予測・制御を実現した三菱電機独自のAI技術を、FA向けサーボシステムのパラメーター調整に適用することで、膨大な組み合わせの中から最適なパラメーターを効率的に絞り込む技術を開発しました。これにより、パラメーターの調整回数を従来から90％削減しました。さらに、パラメーターの最適化によって産業機械の性能を最大限に引き出すことができるため、モーター等の動作開始から目標位置到達までにかかる時間（位置決め時間）を平均で20％短縮しました。本技術により、生産準備の時間と一つの製品を作るのにかかる時間（タクトタイム）を短縮することで、生産現場における生産性向上に貢献します。
詳細は以下をご覧ください。
https://www.mitsubishielectric.co.jp/ja/pr/2026/pdf/0324.pdf