「75分かかっていた作業が23分に」AIロボットが整備士の領域に踏み込んだ

90分近くかかっていたタイヤ交換作業が、AI基盤のロボットシステム導入により30分以下に短縮されている。すでに一部の業者は実店舗にロボット基盤のタイヤ交換システムを導入しており、顧客が車両から降りずにサービスを受けられる段階まで技術が進化している。

米ボストンに拠点を置く企業ATI（Automated Tire Inc）は、「SmartBay」というシステムを開発した。このシステムはホイールを車両から取り外さずに、タイヤの脱着と装着、バランス作業まで行うことができる。

SmartBayはコンピュータービジョン技術を活用して、車両の種類や汚れの状態、ホイールの形状などを自動的に認識する。一般の乗用車はもちろん、テスラのサイバートラックのような特殊車両にも対応できるように設計されている。

特にATIは「Real Force Balance」技術を前面に出している。従来の整備工場とは異なり、ホイールが車両に装着された状態で全体のホイールアセンブリのバランス調整ができる点が特徴だ。

ATIのアンディ・チャロフスキーCEOは、「SmartBayは最小限の人員による監督だけで、タイヤ交換とホイールのバランシング作業を自動で行うことができる」と説明した。

米ミシガン州に拠点を置く企業RoboTireも、実店舗にシステムを導入した。RoboTireは現在、アリゾナ州のDiscount Tireの店舗で稼働中だ。このシステムは約23分でタイヤ4本の交換作業を完了でき、一般の整備士の作業より約2倍速いレベルだという。

RoboTireのシステムは、マシンビジョン技術を活用して車両ごとのホイールパターンとホイールナット構造を自動的に認識する。従来のハンター（HUNTER）社のタイヤ整備機器とも連携できるため、整備工場がすべての設備を新たに構築しなくても導入が可能だ。

RoboTireのビクター・ダロルフィCEOは、「現在全体の作業時間は約23分であり、システムはさらに速くなっている」と述べた。

電気自動車の普及も、このような自動化技術が拡大する主要な背景として挙げられる。電気自動車は重いバッテリーと応答性の高い強いトルク特性のため、一般の内燃機関車両よりもタイヤの摩耗が早い傾向がある。実際に電気自動車のタイヤ摩耗の進行は、一般車両より約20〜30%速いとされている。

タイヤ業界は慢性的な人手不足問題に直面している。このような状況で、AI基盤のロボットシステムは作業効率を大幅に向上させる代替手段として注目されている。

従来は整備士1人が1つの作業スペースだけを担当することが多かった。しかし、自動化システムの導入後は、1人が最大で3つの作業区域を同時に管理できるレベルまで進化した。作業処理量も従来の約75分でタイヤ4本のレベルから、1時間あたり最大24本まで増加させることができる。

AI基盤のネットワークシステムは、各作業データを継続的に学習する。また、これを他の店舗のシステムと共有することで全体の作業効率を向上させることができる。

結果的にタイヤ交換作業はますます予測可能で安定したサービスに変わっている。過去のように「いつ終わるかわからない整備」ではなく、決められた時間内に完了するサービス形態に変化しているのだ。

ロボットシステムは重いホイール作業による整備士の負傷リスクも軽減させる。さらに、人間の作業者が実現するのが難しいレベルの精密なバランシングまで可能だという評価も出ている。

業界では、このような自動化技術が今後タイヤ交換を超えてさまざまな整備分野に拡大する可能性が高いと見ている。