旭化成株式会社様の品質管理効率化事例｜AI導入で検査精度を向上
目次
旭化成株式会社様の品質管理効率化事例｜AI導入で検査精度を向上
課題事例
こんにちは、株式会社feer広報部です！
今回は製造業界の中小企業様でよく見られる人手不足による品質管理のばらつきについて、AI活用での解決事例をご紹介いたします。
📋 今回の企業様の事例
実際の旭化成株式会社様（マテリアル, 住宅, ヘルスケア領域・従業員48,897名 ※2024年3月31日現在）では、どんな課題があったのでしょうか？ [14, 28]
同社では、生産領域のDX（デジタルトランスフォーメーション）を推進する中で、特にガラスクロスのような製品の品質管理に課題を抱えていました。 [14] これまでの品質検査は、熟練作業員の目視に頼る部分が大きく、検査員の経験やその日のコンディションによって判断基準にばらつきが生じることがありました。 [4] 少子高齢化による人手不足と、熟練技術の継承問題は、多くの製造業が直面する深刻な課題です。 [3, 10] 旭化成様においても、高品質を維持し続けるための安定的で客観的な検査体制の構築が求められていたのです。
💥 課題の影響：目視検査による見逃しリスクや再検査工数の発生により、生産性が伸び悩む可能性がありました。
📚 参考資料：この課題についての詳細は以下をご参照ください
AI改善提案
そこで！feerがおすすめするAI活用ソリューションをご提案いたします！
こちらの企業様のような課題は、AIと自動化の組み合わせで驚くほど改善できるんです。
1 使用するAI技術・ツール
今回の解決策では、以下のようなツールを組み合わせて使用します。
どれも実績のある信頼できるツールばかりです！
- • Google Cloud Vision AI：製品画像から微細な傷や欠陥を自動で検出するAI画像認識サービスです。 [5, 6]
- • n8nワークフロー：各ツールを連携させ、検査から通知までの一連の流れを自動化する要のツールです。 [2, 17]
- • Slack & Google Sheets：検査結果を関係者にリアルタイムで通知し、データを蓄積・管理するために使用します。
2 n8nワークフローによる自動化アプローチ
ここが今回のメインとなる自動化の仕組みです！
n8nは、プログラミングの知識があまりなくても、視覚的な操作で複雑な自動化の仕組みを構築できるツールです。 [21] 今回は、製造ラインに設置したカメラが製品を撮影するところから自動化を始めます。撮影された画像は、n8nが即座に検知します。そして、Google Cloud Vision AIに画像を送信し「良品か不良品か」をAIに判断させるのです。 [17] Vision AIからの判定結果に応じて、n8nが次のアクションを自動で実行します。良品の場合はGoogle Sheetsに検査記録を追加し、不良品の場合は、その製品画像とともにSlackの担当チャンネルへ即時通知します。これにより、問題の早期発見と対応が可能になります。
3 実装手順
まず、どの工程の、どのような不良品をAIに検知させたいか明確にします。過去の不良品データを収集し、良品・不良品の画像をAIの学習用に整理する作業が重要です。
Google Cloud Vision AI、n8n、Slack等のアカウントを設定し、API連携に必要な情報を準備します。特にVision AIでは、自社の製品に合わせたカスタムモデルを構築することも可能です。
一部のラインで試験的に自動化ワークフローを稼働させます。AIの誤検知がないか、通知は正しく届くかなどを検証し、検出精度の向上やワークフローの最適化をおこないます。
全ラインへ展開し、本格運用を開始します。事前に設定したKPI（重要業績評価指標）、例えば「検査時間の短縮率」や「不良品流出率」を定期的に測定し、導入効果を可視化します。
運用で得られたデータを元に、AIモデルの再学習を定期的に行い、精度を維持・向上させます。 [14] また、他の製造ラインや異なる製品の検査にもこの仕組みを横展開していきます。
期待できる定量的効果
| 効果項目 | 改善効果 |
|---|---|
| 作業時間短縮 | 最大80%削減 |
| コスト削減 | 年間300万円以上 |
| 生産性向上 | 約15%改善 |
| エラー率削減 | 最大95%減少 |
導入期間・コスト概算
| 項目 | 期間・費用 |
|---|---|
| 導入期間 | 3ヶ月～6ヶ月 |
| 初期費用 | 50万円～200万円 |
| 月額運用費 | 5万円～30万円 |
まとめ
いかがでしたでしょうか？
今回ご紹介した事例のように、適切なAI活用で業務効率は大幅に改善できます。
次のステップ：人手不足や品質のばらつきといった課題は、放置すると企業の競争力低下に直結します。まずは、自社のどの業務がAIで自動化できそうか、小さな範囲から検討を始めることが大切です。今回の品質管理のように、毎日繰り返される定型的な作業こそ、AIと自動化が最も効果を発揮する領域なのです。私たちfeerは、このような第一歩を踏み出すお客様に寄り添い、最適な解決策を一緒に考え、実現まで伴走します。お気軽にご相談ください。
参考資料・関連リンク
- 旭化成株式会社 公式サイト - 企業の公式サイト
- Google Cloud Vision AI - 公式ドキュメント [8]
- n8n.io - 公式サイト
- 旭化成、製品不良を発見するAIの精度をMLOpsで確保 - DIGITAL X - 業界ニュース [14]
- 製造業のAI（人工知能）活用事例11選！ - Jooto - 技術ブログ [3]
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