Япония делает следующий шаг в применении искусственного интеллекта: технологии уходят за пределы офисов и дата‑центров и проникают в производство, где до недавних пор главенствовали человеческие руки и вкусовые рецепторы. От обновлённой версии популярного пива до автоматизированной обработки металла — компании заявляют о повышении скорости и качестве при сохранении роли мастеров.
Как ИИ помог освежить рецепт Harekaze
Kirin Brewery, выпускающая светло‑голубую линейку Harekaze, использовала собственную систему предпочтительного ИИ под названием FJWLA (Fujiwara) для продуктового обновления. Направление работы кардинально отличается от традиционного подхода к разработке вкуса, который долгое время базировался на субъективных оценках и повторных дегустациях.
«Мы стремимся создавать ещё более вкусные продукты посредством использования ИИ», — говорит Шунсаку Камеока из группы разработки продуктов Kirin. FJWLA обучена на 20 годах накопленных исследований потребительских предпочтений и данных о составе пива, что позволяет быстро и визуально анализировать, какие элементы напитка нравятся потребителям.
Система разбивает вкус на составляющие — аромат, вкус, долю хмеля — и визуализирует результат с помощью цветовой шкалы: красный обозначает «вкусно», синий — «не очень». В одном из примеров компонент хмеля оказался выделен красным, что побудило разработчиков увеличить его долю в новом варианте Harekaze. На внутренних дегустациях участники отмечали: «Достигается приятный аромат хмеля и ощущение питьевости», «Не слишком тяжёлое, но аромат чётко проявлен и очень приятен».
Использование ИИ позволило ускорить процесс и сделать его более эффективным по сравнению с традиционными методами. «Мы можем в упрощённом виде легко проверить результаты», — добавляет Юто Фудзивара из исследовательского института Kirin, подчёркивая, что цель — создавать продукты, которые обеспечат долгосрочное повторное приобретение.
От ремесла к разговорному управлению станками
Преобразования затронули и сектор металлической обработки. В компании Alm Co. внедрили полностью отечественную производственную ИИ‑систему, способную управлять процессом через голосовое общение. Рабочие выбирают деталь и дают устные инструкции аватару‑помощнику, который уточняет задачу и запускает обработку.
По словам президента компании Киёюки Хираямы, ИИ освоил опыт ветеранов‑ремесленников и сам принимает решение о необходимых операциях, выполняя задачу примерно за 10 минут. Для сравнения, мастер с десятью годами практики на сходную операцию тратит около часа. При этом детали, выпущенные под управлением ИИ, показали меньше заусенцев и более высокую точность.
«Это полностью отечественное производственное ИИ. Всё можно управлять через разговор», — отмечает Хираяма, добавляя, что цель не в замене человека, а в создании партнёрства, где технологии усиливают мастерство. Он подчёркивает: «Чтобы в полной мере использовать навыки ремесленников, важно привлекать генеративный ИИ».
Примеры Kirin и Alm показывают, что ИИ в Японии уже перестал быть экспериментом — это инструмент, меняющий ритм и качество производства, при этом оставляющий место для человеческого опыта. Следующий этап — масштабирование этих подходов и поиск баланса между автоматизацией и сохранением уникальных навыков.
