LGイノテックはAIで部品選定と見積もりをどう速めたのか

LGイノテックがAIを導入したのは、新製品の開発で重要な「どの部品を使い、いくらで見積もるか」という工程だ。部品の仕様と価格情報をまとめて比較できるようにし、新製品の見積もり準備時間を70％超短縮したと同社は報告している。714

約200万種のデータから候補を探す

同社の「AI部品提案システム」は、約2年の開発を経て全事業部に導入された。英字紙The Korea Heraldは「Adaptive Component Optimization System」という名称でも紹介している。システムには社内外の約200万種の部品データを統合。メーカーごとに異なる部品名、仕様、単位を標準化し、検索・比較しやすくした。71432

担当者が必要な技術要件を入力すると、AIが条件に合う、または近い部品を提案し、供給元の特定も支援する。新しいカメラや半導体基板に使う部品の検索が例として報じられている。仕様に合うかどうかと、想定される価格を並べて検討できる点が特徴だ。2710

価格については、過去の購入履歴や類似部品の価格動向を基に参考価格を算出する。購入実績のない部品でも価格の目安を得られるという。「信頼性96％超」とする報道もあるが、算定方法は示されておらず、独立して検証された価格予測の的中率と受け取るべきではない。45

「2時間」と「70％超」は何を指す？

同社によると、仕様と価格を踏まえた部品候補は約2時間で絞り込め、新製品の見積もり準備時間は70％超短くなった。いずれも会社側が報告した成果であり、独立した比較試験の結果ではない。また、約2時間で候補を絞ることと、顧客向けの見積書を完成させることは別だ。379

狙いは、部品候補と概算コストを早い段階で比較し、顧客への提案を充実させることにある。同社は受注競争力の向上も期待している。18

今後の計画と、確認できない効果

報道によると、このシステムは2026年4月の「LG Awards」で顧客満足に関する賞を受けた。同社は今後、最新の部品情報を自ら探して取り込む「エージェント型AI」の追加も計画しているが、これは現時点で導入済みの機能ではない。36

一方、参照した資料からは、仕入れ先への事前の見積もり依頼が減ったことや、供給途絶時に代替部品を自動で見つけたことまでは確認できない。工場での不良原因分析やカメラモジュールの生産条件設定に関する時間短縮も、この部品提案システムによる成果としては示されていない。見積もり業務で報告された効果とは分けて見る必要がある。4714