武蔵精密工業様の検品自動化事例｜AI導入で品質の安定化と省人化を実現
目次
武蔵精密工業様の検品自動化事例｜AI導入で品質の安定化と省人化を実現
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
実際の武蔵精密工業様（自動車部品製造・従業員数約16,000名）では、どんな課題があったのでしょうか？
こちらの企業様では、自動車部品の溶接部分に発生する「スパッタ」という微小な金属粒の検出を目視検査で行っていました。 しかし、検査員の経験やその日の体調によって判定基準にばらつきが生まれてしまい、品質を一定に保つことが大きな課題だったのです。 日本の製造業では人手不足が深刻化しており、特に中小企業では56.3%が事業への影響を感じています。 熟練検査員の確保や、若手への技術継承がうまくいかない問題は、多くの企業が抱える共通の悩みといえるでしょう。
💥 課題の影響：目視検査のばらつきは、不良品の流出リスクを高め、顧客からの信頼を損なう可能性があります。 また、検査員への精神的・身体的負担も大きく、人材の定着を難しくする一因となります。
📚 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
・製造業における品質管理の課題（山善BASE CAMP）
・中小製造業の導入事例で学ぶ！AI外観検査のはじめ方（newji）
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！
- • AI外観検査ツール (例: マクニカ "AI外観検査ソリューション")：カメラで撮影した画像から、AIが傷や異物などの不良を自動で検出します。
- • n8nワークフロー：様々なツールやサービスを連携させ、一連の業務プロセスを自動化する「自動化の要」です。
- • 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・分析するために活用します。
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はプログラミング知識がなくても、視覚的な操作で複雑な自動化フローを構築できます。 今回は、AI検査の結果を受けて、その後の報告や記録作業を完全に自動化する流れを設計します。
【自動化ワークフローの例】
- トリガー: 生産ラインのカメラが製品を撮影し、AI外観検査ツールが解析を開始します。
- AI判定: AIが画像からスパッタや傷を検出し、「良品（OK）」か「不良品（NG）」かを判定します。
- 条件分岐 (n8n): n8nがAIの判定結果を受け取ります。
- OKの場合: Google Sheetsに製品IDと検査結果（OK）、検査日時を自動で記録します。
- NGの場合:
- 不良品部分をハイライトした画像を添付します。
- Slackの品質管理チャンネルへ即時にアラート通知を行います。
- Google Sheetsに詳細な不良内容を記録します。
3 実装手順
まずどの工程の、どのような不良をAIに検出させたいか目的を明確にします。 そして、AIに学習させるための「良品」と「不良品」の画像をできるだけ多く収集することが成功の鍵です。
課題に合ったAI外観検査ツールを選びます。多くの企業がPoC（概念実証）サービスを提供しているので、本格導入前に効果を検証することが重要です。 n8nやSlack、Google Sheetsのアカウント設定も進めます。
収集した画像データでAIモデルを学習させ、実際のラインで試験的に運用を開始します。AIが誤検出した画像を再学習させることで、検査精度を継続的に向上させていくことが可能です。
精度が安定したら本格運用へ移行します。KPI（重要業績評価指標）として「不良品検出率」「検査時間」「コスト削減額」などを設定し、導入効果を定量的に測定します。
蓄積された検査データを分析し、不良が発生する原因を特定して製造プロセス自体の改善につなげます。 一つの工程で成功すれば、他の工程へも展開しやすくなります。
期待できる定量的効果
| 効果項目 | 改善効果 |
|---|---|
| 検査時間の短縮 | 最大80〜90%削減 |
| コスト削減 | 人件費・再検査コストを大幅削減 |
| 品質の安定化 | 検出精度99%以上も可能 |
| エラー率削減 | ヒューマンエラーを限りなくゼロへ |
導入期間・コスト概算
| 項目 | 期間・費用 |
|---|---|
| 導入期間 | 2ヶ月～6ヶ月（PoC含む） |
| 初期費用 | 50万円～500万円（カメラ等ハードウェア費用による） |
| 月額運用費 | 5万円～30万円（AIツール利用料、n8nはセルフホストなら無料プランあり） |
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：大切なのは、最初から完璧を目指さずに「小さな工程から試してみる」ことです。 AI外観検査とn8nのような自動化ツールを組み合わせることで、品質管理の属人化を解消し、より創造的な業務に時間を使いましょう。株式会社feerは、お客様の状況に合わせた最適な自動化プランを一緒に考え、伴走いたします。まずはお気軽にご相談ください。
参考資料・関連リンク
- Musashi AI、AI外観検査装置を武蔵精密工業豊橋工場に本格導入 - 武蔵精密工業株式会社 公式サイト
- AI外観検査ソリューション - 株式会社マクニカ
- n8n - Workflow Automation - n8n公式サイト
- 製造業のAI（人工知能）活用事例11選！ - Jooto
- 生成AIで効率化を加速！製造業での活用事例6選 - KEYENCE
- 製造業の人手不足解消は品質管理業務の電子化から！ - PFU
- 2020年版ものづくり白書 - 経済産業省
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