株式会社ヨシズミプレス様の品質管理効率化事例｜AI導入で検査時間を40％短縮！
目次
株式会社ヨシズミプレス様の品質管理効率化事例｜AI導入で検査時間を40％短縮！
課題事例
こんにちは、株式会社feer広報部です！
今回は製造業の中小企業様でよく見られる品質検査における手作業と属人化について、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
実際の株式会社ヨシズミプレス様（製造業・従業員50名）では、どんな課題があったのでしょうか？
こちらの企業様は、自動車部品製造を主とする中小製造業です。
品質検査工程では、熟練作業員による目視検査が中心でした。
しかし、検査員の高齢化と人手不足により、検査品質の維持が難しくなっていました。
また、微細な傷や汚れの見逃し、検査員ごとの判断基準のばらつきが課題でした。
検査データは手書きで記録され、集計や分析に膨大な時間がかかっていました。
これにより、不良品の早期発見が遅れ、手戻り作業や顧客からのクレームにつながるリスクが高まっていました。
💥 課題の影響：検査に要する時間が長く、生産ライン全体のボトルネックになっていました。月間約100時間の残業が発生し、年間で約500万円の人件費と不良品対応コストが余分にかかっていたと試算されます。
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画像認識システム：製造ラインの製品画像を解析し、不良品を自動で検出します。
- • AI-OCR：紙の検査報告書や関連書類をデジタルデータに変換し、手入力の手間をなくします。
- • n8nワークフロー：各ツールを連携させ、データ収集からAI処理、結果通知までの一連の業務を自動化します。
- • Google Gemini：AI画像認識の判断補助や、自動生成されるレポートの要約・分析に活用します。
- • Slack/Microsoft Teams：検査結果や異常をリアルタイムで担当者に通知し、迅速な対応を促します。
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、異なるシステムやサービスをつなぎ、業務プロセスを自動で実行するオープンソースのツールです。
プログラミングの知識がなくても、視覚的な操作で簡単にワークフローを構築できます。
具体的なワークフローは、以下のように設計します。
- 画像取り込みとAI解析：製造ラインで撮影された製品画像を自動で取り込みます。その後、AI画像認識システムが画像を解析し、傷や欠陥などの不良箇所を検出します。
- 紙データのデジタル化：紙で運用されている検査報告書は、AI-OCRで読み取り、必要な情報を自動でデータ化します。
- データ統合と判定：n8nがAI画像認識の結果とAI-OCRでデジタル化されたデータを統合します。事前に設定した基準に基づき、最終的な製品の合否を自動で判定します。
- リアルタイム通知：不良品が検出された場合、n8nは担当者のSlackやMicrosoft Teamsに即座に通知を送信します。これにより、問題の早期発見と迅速な対応が可能になります。
- データ蓄積とレポート生成：すべての検査データはGoogle Sheetsやクラウドデータベースに自動で蓄積されます。n8nは蓄積されたデータを基に、日次や週次の検査レポートを自動で生成し、関係者にメールで送付します。
- AIによるレポート分析補助：生成されたレポートはGoogle Geminiなどの生成AIで要約や傾向分析を行い、より深い洞察を得る手助けをします。
3 実装手順
まず、現在の品質検査プロセスとデータの流れを詳細に洗い出します。過去の不良品画像や正常品画像を収集し、AI学習用のデータセットとして整備します。
AI-OCR、AI画像認識システム、n8n、データ保存先、通知ツールを選定します。それぞれのツールのアカウント設定を行い、基本的な連携設定を進めます。
小規模な製造ラインで試験的に導入します。AIの認識精度やn8nワークフローの動作を検証し、必要に応じてAIモデルの再学習やワークフローの調整を行います。
全ての製造ラインへ展開し、本格運用を開始します。検査時間、不良品検出率、人件費削減効果などをKPIとして設定し、定期的に効果を測定・評価します。
運用データを基にAIモデルを継続的に改善します。さらに、他の検査工程や工場への展開を検討し、自動化の範囲を拡大します。
期待できる定量的効果
| 効果項目 | 改善効果 |
|---|---|
| 作業時間短縮 | 40%削減 |
| コスト削減 | 年間800万円 |
| 生産性向上 | 30%改善 |
| エラー率削減 | 90%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 | 100万円～300万円 |
| 月額運用費 | 5万円～15万円 |
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：株式会社feerは、貴社の「こうしたい」という想いに寄り添います。現状の課題を丁寧にヒアリングし、最適なAI活用プランを共に策定いたします。導入から運用、そして継続的な改善まで、まるで並走するパートナーのようにサポートします。まずは、お気軽にご相談ください。貴社の業務を変革する第一歩を、私たちと一緒に踏み出しましょう！
参考資料・関連リンク
- n8n公式サイト - オープンソースのワークフロー自動化ツール
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