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今回は光学・精密アセンブル事業についてです。

光学・精密アセンブルは、光の性質（屈折、反射、干渉など）を利用する光学部品と、ミクロン単位の精度が求められる精密機械技術を融合させ、高度な製品を組み立てるものです。

この技術は、単なる部品の組み立てにとどまらず、「光の通り道」を最適化する高度な調整技術が核心となります。当社が位置する諏訪エリアには、かつて多くの光学系企業が存在し、地域全体として生産を分担していた歴史があります。光学・精密アセンブルでは、レンズ、プリズム、ミラーといった光学素子を、精密な筐体や電子基板と統合（アセンブル）しますが、微細なゴミやホコリが性能に直結するため、高度に管理された環境（クリーンルーム）での作業が不可欠です。

主な製品分野としては、デジタルカメラや交換レンズ、プロジェクターなどの映像機器、内視鏡や顕微鏡、分析装置といった医療・バイオ分野、さらには半導体露光装置（ステッパー）、測定器、レーザー加工機、光通信用デバイス、車載センサー（LiDAR）等まで多岐にわたります。これらは日本が最も得意とする製品分野で、他国では対応が難しい領域です。その一方で、現在は「高度なアセンブルを受託できる企業が足りない」という現状もあり、これは日本の製造業が直面している極めて深刻かつ構造的な課題です。

光学製品のアセンブルは単なるマニュアル作業ではなく、ミクロン単位の調整や「光の軸を合わせる」といった熟練工の勘と経験に頼る部分が非常に大きいのが特徴です。また、複雑な光学調整は完全自動化が難しく、どうしても「人の手」が必要な工程が残るため、熟練技術者の不足がそのまま生産能力の限界に直結しています。

当社のアセンブル事業は、長年培ってきた光学機器組立技術と微細精密機器組立技術を融合させている点に強みがあります。社内には「光学機器製造技能士（光学機器組立て作業）」の特級・1級を保有する技術者が10名以上在籍しているほか、設備面でもクリーンルームを完備し、お客様からの多様な要請にお応えしております。

以下、余談です。

土用の丑にはまだ間がありますが、諏訪地域は「鰻」が名物です。一般的に関東風と関西風の調理法は天竜川を境に分かれると言われますが、天竜川の源流は諏訪湖です。そのため、諏訪エリアには関東風・関西風の両方の名店が数多くあります。ちなみに地元の関西風のお店では、「背開き（関東風）なのに蒸さない（関西風）」といった、両方の特徴を取り込んだ独自の調理法を行う店もあります。弊社へお越しの際は、卓越した精密技術の歴史とともに、ぜひ諏訪の鰻の味もご堪能ください。

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今回は医療機器の品質マネジメントシステム（ＩＳＯ１３４８５）への取り組みについてです。

ＩＳＯ１３４８５は、医療機器の品質保証を目的とした国際標準規格で医療機器を市場に提供していく際の法規制のベースとして採用され、人の生命や健康に直結する医療機器特有の「安全性」と「法規制への適合」を確保するために厳格な要求事項が追加されています。医療機器メーカーがＩＳＯ１３４８５に準拠していることは、製品全体の安全性を担保する上での「必須条件」となりつつあり、患者や消費者が安心してそれらの医療機器を使用できることをバックアップします。

当社はすでにＩＳＯ９００１（品質）、IATF１６９４９（車載）、ISO１４００１（環境）等の認証を取得・維持しておりますが、さらに医療機器の品質マネジメントシステムに関する国際規格「ＩＳＯ１３４８５」の認証取得に向けた取り組みを開始しています。私どもは精密機器や電子機器、各種実装・貼合関係において多くのお客様とお取引をさせていただいておりますが、医療用機器・ユニットや構成パーツ等の組立受託において、より高度で透明性の高い品質保証体制を構築することで、お客様のビジネス拡大に寄与できると考えております。

他の品質規格と同様に、国際規格にもとづいた厳格なプロセス管理を導入することで、国内外の規制要求事項をクリアし、また、医療分野において特に重要な部材調達～組立～検査～出荷にいたるトレーサビリティを確保し、製品ライフサイクルにおけるリスク低減を徹底します。

現在、本年度中の認証取得をめざし、品質マニュアルや関連規定の整備、社内教育・製造環境の最適化を進めております。本認証の取得により、高度な信頼性が求められる医療機器分野においてお客様のビジネスパートナーとしてさらなる事業拡大をめざしてまいります。進捗状況については随時ご報告したいと思います。

以下、雑談です。身近な医療機器のひとつに血圧計があります。それなりの年齢になりますと、自分の血圧を把握しておくことが必要です。なぜか、病院で測定すると平常より高いことがあり、「どうして急に」と少し心配になります。主治医に相談すると「毎朝血圧を測って記録し報告するように」とのこと。ネット等を検索してみると、「多少、血圧は高くてもよい」という先生もいれば、「高血圧はリスクが高い」という方もいます。ともあれ、肝心の血圧計が不正確ではどうにもなりませんから、医療機器には確実な信頼性が求められます。

（Ｔ）

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今回はフィジカルAIについて考えてみたいと思います。

フィジカルAIという聞き慣れない言葉が出てきています。生成AIがテキストや画像といったデジタル空間での情報処理に特化していたのに対し、「見る・聞く→考える→動く」というサイクルを現実社会で完結する「身体性」を持っていることがフィジカルAIの特徴と定義されています。

当社は諏訪という地方都市に所在しております。新宿から遅く（？）到着するあずさ号を降りると、バスはもちろん、駅前からのタクシーも１台もおらず、タクシー会社に連絡しても「いつになるかわからない」という返事。雨や雪の日などは途方に暮れてしまいます。聞けば、「ドライバーが高齢化して休日や夜間に業務に出る人がいない」とのこと。自動運転タクシー（ロボタクシー）はフィジカルAIが具現化した形態のひとつです。ロボタクシーにはセンサーを通じて周囲の環境を認識し、歩行者の飛び出しなどを不測の事態を予測、回避するという高度な知能が求められます。

それでも、もし、この自動運転タクシーが具現化すれば、交通空白地帯の多い地方においてこそ大きなメリットがあると思います。地方は車社会です。運転ができる間は良いですが、高齢化して運転ができなくなった途端に日々の買い物も通院にも大きな支障が出てきます。フィジカルAIというと、鉄腕アトムのようなヒト型ロボットを想像しますが、高度な知能を持ったクルマ形ロボットが自動運転タクシーではないかと思います。

以下、余談です。鉄腕アトムのことに触れましたが、手塚治虫が現在のフィジカルAIの理想と課題をアトムという形で描いていたことに驚きます。アトムの最終話は、地球を守るために太陽に向かって突っ込んでいくというようなストーリーだったように記憶しています。フィジカルAIというか人類の未来をさらに予言していたのでなければ良いのですが。

更に余談です。興味本位で上記の文章を生成AIに●●作家風にリライトしてもらいました。ここではアップしませんが、そのレベルに驚きました。作家の特徴を良く捉えて、なにも知らなければ、その作家の文章かと読者が誤解するかもしれないと思いました。すごい世界が身近なものになっています。

（T）

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以前、このメルマガのテーマにしたこともありますが、パワーデバイスについて改めてお話したいと思います。

パワーデバイス（パワー半導体）とは、高い電圧や大きな電流を制御・変換するために特化した半導体素子のことで、一般的な半導体（マイコンやメモリなど）が情報の処理や記憶を目的とするのに対し、パワーデバイスは電力の無駄を減らして効率よくエネルギーを届けるためのデバイスです。パワーデバイスは電気自動車の駆動装置（「トラクションモーター」や「駆動用モーター」と呼ばれます）に使われますから、電気自動車が爆発的に拡大するということで、パワーデバイスがクローズアップされました。

この電気自動車市場の拡大を想定して、日本の某モーターメーカーも大きな投資をしました。ところが、電気自動車自体の課題（寒冷地での電池劣化等）やBVDに代表される中国メーカーが世界市場を席捲したことにより、日本製の駆動用モーターは厳しい状況に置かれました。

先日、日本の電装メーカーがウェハーから最終製品まで一貫して開発、製造していくために、パワーデバイスの生産を行っている半導体メーカーを買収するかもしれないという大きなニュースがありました。この半導体メーカーはSiC（シリコンカーバイト）という高性能ですがコストが高い基板を使ったパワーデバイスを得意としています。パワーデバイス用の基板については様々な素材の開発が進んでおり、それぞれの特徴に合ったものが使われていくのだと思います。

当社はアルミ太線のワイヤーボンダー装置も保有しており、実際に多くのお取引先から試作や量産を案件をいただいております。また、パワーデバイス以外の半導体についても最先端の装置を導入して幅広く対応できる体制を整えております。

以下、雑談ですが、上述の日本を代表するモーターメーカーも別の意味で大きな話題となっています。こちらは会社のガバナンスやコンプライアンスが取りざたされていますが、どんなに立派な制度や仕組みを作っても、結局は上に立つリーダーがどう考えているかということだと改めて思います。

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　今回は、AIのこれからについてです。

　ChatGPTが我々の生活のなかでも日常的に使われ始めた感がありますが、最先端ではさらにAI AgentsとかAgentic AIというような新たな概念をベースとしたシステムに進化しつつあるようです。といってもこれらがどういう概念なのかもわからないので、以下にそれぞれの定義についてまず触れてみます。

　① 生成AI・・ChatGPTに代表される入力に応じてコンテンツを生成するAI
　② AI Agents・・特定のタスクを自律的に実行するAI
　③ Agentic AI・・複数のAI Agentsが協調して複雑な目標を達成するシステム、「複数のAI Agentsが特定の役割を担当しながら、目標に向かって協調的に動くように設計されたシステム」ということだそうです。

　さらに具体例で違いをみてみますと、ユーザーが「来週の出張計画を立てて」と依頼したとします。
　① ChatGPTでは、「出張計画を立てるためには以下の情報が必要です。目的地/日程/予算/目的、これらを教えていただけませんか」と答えてきます。情報をすべて与えれば計画案を「文章で」提案してくれますが、実際の予約はとれません。
　② AI Agentsでは、カレンダーのAPI（Application Programming Interface、アプリケーション同士をつなぐ窓口）で来週のスケジュールを確認→過去の出張履歴から好みのホテル・航空会社を特定→航空券検索サイトで最適な便を検索→ホテル予約サイトで宿泊先を検索→総合的なプランを提案。ただし、実際の予約は人間が確認後実行します。
　③ Agentic AIでは、スケジュール管理Agentでカレンダーを分析し最適な日程を提案→交通手配Agentで航空券、電車の最適ルートを検索・比較→宿泊手配Agentでホテルを検索・比較し候補を提示→予算管理Agentで全体コストを監視し、予算内での最適解を提案→統合管理Agentで各Agentの結果を統合し、最終プランを作成します。各Agentが並行して作業するため、単一のAgentより効率的で、ひとつのAgentが失敗しても、他のAgentが代替案を提示できることがポイントです。

　生成ＡＩは「強力なエンジン」として機能しますが、それだけで業務に必要な「行動の一貫性」や「連携処理」をこなせません。そこを補うのが、生成AIの言語理解、生成能力を「思考エンジン」として活用しながら、そのうえに「行動力」と「協調性」を追加したのがAI Agentsであり、Agentic AIだそうです。

　ＡＩ Agentsが機能していくためには、さらにＲＡＧ（検索拡張生成、Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ-Augmented Generation）という技術が必要と言われています。生成AIはインターネットにない情報（例えば、企業の開発情報や顧客情報のような社外秘情報等）に関して調べた場合、信頼できない情報（フェイク）や出所のわからない情報等によって間違った回答するリスクがあります。秘伝のレシピノートに書いてある情報にはアクセスできませんから、最適解とは言えないわけです。RAGは自分の持っている情報を教えて、それも使って回答をしてもらう仕組みです。

　と、ここまで書きまして、AIの進化に驚きつつ、そのスピードの速さについていくのは大変だと改めて思います。このAgentic AIが実際のロボットに搭載されて、物理的な作業を自律的に行うようになると言われますから、鉄腕アトムやターミネーターの世界が近いうちにやってくると言うことですね。

（Ｔ）

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