/日本工業出版(株)/

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■特集:第33回　日本国際工作機械見本市　JIMTOF2026　ガイド
○JIMTOF2026開幕に向けて
/(一社)日本工作機械工業会　会長・坂元繁友

○JIMTOF2026の“見どころ”
/(一社)日本工作機械工業会/日本工作機械輸入協会/(一社)日本鍛圧機械工業会/日本精密機械工業会/(一社)日本機械工具工業会/(一社)日本工作機器工業会/日本精密測定機器工業会/研削砥石工業会/ダイヤモンド工具協会/日本光学測定機工業会/(一社)日本フルードパワー工業会/(一社)日本試験機工業会/(一社)日本歯車工業会


■出展製品ガイド
○マシニングセンタ、複合加工機、フライス盤、中ぐり盤、ボール盤

○旋盤・自動盤、ターニングセンタ、複合加工機

○研削盤、工具研削盤、仕上げ加工機械

○放電加工機、レーザ加工機、歯車加工機械、その他加工機械

○制御機器、CAD/CAM/CAE

○計測、試験機器

○工具、ツーリング

○工作用機器、その他関連機器


■出展者リスト


■特設記事　変わる工作機械の開発と活用　―AIと「加工知」―
○産学連携での徹底した「加工現象の可視化・モデル化」が生み出す工作機械の新たな改善提案　東京大学大学院　工学系研究科　杉田直彦教授(同・MXセンター長)に聞く
/編集部
AIやデジタルツインの利用が進む中、今後の工作機械やその開発のあり方はどのように変化し、何が求められていくのか。その方向性を探るヒントの1つとして、東京大学とDMG森精機によって設立された、東京大学「マシニング・トランスフォーメーション研究センター」(MXセンター)のあり方と、そのセンター長である杉田直彦教授の研究に注目する。従来の機械工学・ソフトウェア工学に加えて、ロボットやAM、センシングなど幅広い技術領域をカバーすることが求められ、個社での対応が難しくなってきている今後の工作機械開発において、大学に求められる役割を探る。またAIの活用が本格化する中だからこそ、本来の加工現象に立ち戻った研究が、新たな改善提案のヒントにつながることもあるという。その詳細をお聞きする。

○製造現場にAIエージェントを実装する　
―外観検査を例として考える、ノウハウの構造化とコンテキスト構築、MCP活用―
/インダストリエイト㈱　板野光司
製造現場へのAIエージェントの実装が進む中、企業のノウハウの構築も、AIエージェントに何を伝え、どのように判断させるか、またそれをどのように残すかが重要になってきている。ここでは外観検査を例にとり、製造現場へのAIエージェント実装におけるノウハウの構造化や、コンテキスト構築、MCPを活用した判断の仕組みについて解説する。検査プログラムは品種が変わるたびに作り直されるが、失われているのは判断の条件である。そこでその実例を取り上げ、判断の条件をAIエージェントが使える形で残す方法を示し、また設備やロボットの研究開発にも広げて言及する。

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