要点

•展示内容：大隈于2026年10月26日至31日的JIMTOF2026上，参考展出了把自主开发的CNC（机床数控系统）“OSP”与生成式AI相结合的AI智能体功能

•使用方式：操作人员用电脑、平板或智能手机以聊天形式提问，AI参照机床中积累的加工记录、运行数据和手册作答

•数据环境：采用搭载GPU（图形处理器）的电脑，在企业内部网络中运行，据称可以利用机密性较高的自有数据

•时间表：报道中有两种说法，一是争取在2027财年实现商品化，二是计划在2027财年由试用用户配合开展验证，并争取在2028财年公开。大隈的财年从4月开始

•各家路线：日本山崎马扎克（Yamazaki Mazak）和日本DMG森精机突出厂商一侧的维保知识，日本发那科则突出向其他开发者开放CNC的机制，路线已有分化

输入“汇总今天的报警”即可作答，但仍处于开发阶段

大隈在东京国际展览中心（Tokyo Big Sight）展示的，是把立式加工中心“MB-46VEⅡ”与AI智能体相结合的参考展品。所谓参考展出，是指展示尚未承诺上市的开发阶段技术或产品。

使用方式是聊天。输入“汇总今天的报警”，系统会提取当天的报警记录并报告。告知“只有外径尺寸超出公差”，系统会分析测量结果，推定原因并提出处理方法。公司还表示，将实现自动生成加工报告，汇总机床负荷和温度变化等数据。

设想用途还包括确认夜间无人运转时发生了什么，以及报警时的原因排查，目标是支援经验较浅的操作人员。公司还构想让AI能够参照用户自身的加工诀窍。

时间表方面，报道中有两种说法：一是争取在2027财年实现商品化；二是计划在2027财年由试用用户配合开展验证，并争取在2028财年公开。“商品化”与“公开”是否指同一阶段尚不明确，上市时间仍未确定。大隈表示今后将开展公司外部的验证试验。

大隈瞄准现场“技术顾问”的角色

大隈给出的开发理由，是熟练技术人员退休后，现场能请教的人变少了。该公司列举了“加工精度上不去时不知道怎么解决”“能商量生产率改善的人变少了”等现场课题，并表示AI智能体将充当现场的答疑助手。

此前，大隈已陆续推出诊断刀具异常、驱动轴状态和机床停机原因的AI。“AI加工诊断功能”检测钻头和丝锥的异常，并在刀具折断前自动退刀；“AI机床诊断功能”以每轴约2分钟的时间，分3个等级判定驱动轴状态。2026年4月，大隈又开始销售面向车削主轴轴承的诊断功能。“AI运行分析”除机床状态外，还能掌握停机原因。

这些功能给出的主要是数值和判定。此次的智能体，则是在既有诊断功能之上增加自然语言解释和问答能力。从数值诊断走向语言解释支援，可以说是在进入熟练人员一直承担的“判断问题大致出在哪里”的环节。

回答依据的数据不同，形成3种类型

JIMTOF2026上，打出对话式AI的企业接连出现。目前还没有可比较回答准确性的实测数据。从公开内容能够明确比较的，是回答依据的数据和运行环境。

山崎马扎克将于2026年11月中旬在云服务“Mazak iCONNECT”上启动聊天机器人。其依据除手册外，还有服务中心积累的咨询记录、故障案例以及资深服务工程师的知识。该公司还计划在2027年夏季前后，提供在CNC操作界面上用语音对话的功能。DMG森精机也在面向客户的门户网站上展示了“服务智能体”，让其学习本公司维修保养工程师的维修记录。

与此相对，大隈展示的方向是解读该工厂机床中积累的加工记录和运行数据。如果说厂商的维保知识适合不同机型的共性故障，那么工厂内的数据则更贴近具体零件和具体机床的状态。大隈是自行开发CNC的机床厂商，被认为更容易把机床与控制系统的内部数据放在一起处理。

CNC大厂发那科的立场又有不同。该公司今后将提供连接LLM（大语言模型）与CNC及相关软件的“MCP服务器”，让LLM能够参照CNC数据并修改设定。机床厂商和软件公司可以借此开发自己的AI应用。日本三菱电机也开发了面向CNC的AI智能体，表示将支援经验较浅的操作人员做好加工准备。

就JIMTOF2026的展示来看，机床AI已开始分化为3种类型：把厂商维保知识做成服务的类型，在封闭环境中使用工厂自有数据的类型，以及向外部开发者开放CNC的平台类型。对选购机床的一方来说，除了回答内容，数据保存位置、与现有机床的连接、模型更新和运维的责任划分，都将成为考虑事项。能否跨品牌用于多家厂商机床混用的工厂，也会受到检验。

止于建议，还是交给AI操作机床

另一项差异，是AI能在多大程度上触及机床。发那科展示的机制是，不把LLM的方案直接发送给实机，而是先用数字孪生（虚拟空间中的机床）验证，最后只有在操作人员目视批准的情况下才应用到实机。

大隈公开的内容止于报告和建议。在机床上，程序错误会直接导致碰撞和设备损坏，因此止于建议的设计被认为可以降低部署门槛。大隈社长家城淳也表示，目前将由人来承担需求定义和最终验证。问题在于，经验较浅的操作人员能否确认建议的依据。

外部验证须检验回答准确性与运维责任

大隈的设计中引人注目的一点，是让搭载GPU的电脑在企业内部网络中运行。加工条件和质量异常记录，对受托加工企业来说是关系竞争力的信息。对于不愿把这类数据交到公司外部的工厂，这样的环境可能成为部署该系统的前提条件。家城社长也谈到过保护客户知识的重要性。

不过，运维的具体形态尚不清楚。搭载GPU的电脑费用、模型更新和故障处理由谁承担，对应哪些机型和哪一代CNC，现有机床能否加装，这些都尚未说明。封闭环境同样可以更新模型，云端方式也不一定会跨客户使用数据。比较的焦点与其说是安装位置，不如说是如何更新知识、由谁承担运维责任。

如果参照用户加工诀窍的构想得以实现，贴合该工厂的回答会不断积累。届时的关键，是数据和历史回答能否转移到其他机床。数据的所有权和可迁移性尚未说明，目前还无法判断这是否会形成对客户的锁定。