旭工精株式会社様の検査業務効率化事例｜AI導入で検査員66%削減
目次
旭工精株式会社様の検査業務効率化事例｜AI導入で検査員66%削減
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人手不足に起因する製造業の目視検査における品質維持の限界について、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
実際の旭工精株式会社様（製造業・グループ従業員1,550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、自動車部品などの精密なダイカスト製品を製造しています。 [7] 製品の種類が非常に多く、形状も複雑なため、従来は多くの検査員による目視での品質チェックに頼っていました。 [3] しかし、近年の深刻な人手不足により、熟練した検査員の確保がとても難しくなっていたのです。 [9] 長年の経験と勘に頼る目視検査は、検査員の高齢化や疲労によって品質にばらつきが出たり、新人の方が同じレベルの検査をするのが難しいという問題に直面していました。 [16] その結果、検査工程が生産全体の流れを止めてしまうボトルネックとなり、不良品の見逃しによる顧客からの信頼低下という大きなリスクを抱えていたのです。
💥 課題の影響：製造業の約9割が人員不足を課題と感じており、検査工程の属人化が品質の不安定化や生産性の低下に直結していました。 [11]
📚 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！
- • AI外観検査システム (例: HACARUS Check)：カメラで撮影した製品画像をAIが解析し、傷や欠陥を自動で検出します。 [5] 少ない学習データでも高精度な判定が可能な点が特徴です。 [29]
- • n8nワークフロー：様々なツールやサービスを連携させる自動化の要です。検査結果の通知やデータ記録を人の手を介さずに実行します。 [21]
- • Slack / Microsoft Teams：検査結果、特に不良品が検出された際の情報をリアルタイムで担当者に通知するためのコミュニケーションツールです。
- • Google Sheets / Airtable：検査結果のデータを蓄積し、品質管理や不良品傾向の分析に活用するためのデータベースツールです。
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を使うことで、AIの検査結果をトリガーにして、後続の報告や記録作業を完全に自動化できます。 [26] 例えば、AI外観検査システムが「不良品」と判定した瞬間に、n8nがその情報を受け取ります。そして、不良品の画像やデータを自動でGoogle Sheetsに記録し、同時に品質管理チームのSlackチャンネルへ「不良品が検出されました」と即座に通知を送る、といった一連の流れを構築します。 [28] これにより、情報の伝達遅れや記録漏れがなくなり、迅速な対応が可能になるのです。
3 実装手順
まず、現在の検査工程を可視化し、不良品の種類や発生頻度をデータとして収集します。どのような欠陥を見つけたいのかを明確にすることが重要です。 [18]
製品の特性に合ったカメラや照明を選び、AI外観検査システムを設置します。HACARUS Checkのようなツールは、少量の良品データから学習を始められるため、導入のハードルが低いです。 [29]
特定の生産ラインで試験的に導入（PoC）し、AIの検出精度を検証します。 [18] うまく検出できない不良があれば、画像の撮り方やAIモデルの再学習を行い、精度を高めていきます。
精度が安定したら本格運用を開始し、n8nワークフローと連携させます。導入前後で検査にかかる時間や人員、不良品の見逃し率などを比較し、効果を数値で測定します。
蓄積された検査データを分析し、不良発生の原因を特定して製造工程の改善に繋げます。成功したラインのノウハウを他のラインにも展開し、工場全体のスマート化を目指します。 [3]
期待できる定量的効果
| 効果項目 | 改善効果 |
|---|---|
| 作業時間短縮 | 検査人員を6名から2名へ削減 (約66%削減) [3] |
| コスト削減 | 人件費の大幅な削減と、不良品流出による損失リスクの低減 |
| 生産性向上 | 検査工程のボトルネック解消による生産スピードの向上 |
| エラー率削減 | ヒューマンエラーの撲滅による品質の安定化と均一化 [3] |
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（PoC含む） |
| 初期費用 | 300万円～1,000万円（ハードウェア構成による） |
| 月額運用費 | 10万円～50万円（ライセンス、保守費用） |
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は、多くの製造業が抱える共通の悩みです。しかし、旭工精株式会社様のように、AIと自動化ツールを組み合わせることで、この大きな壁を乗り越えることができます。まずは自社の検査工程の中で、どこからスモールスタートできそうか検討してみませんか。feerは、お客様の状況に寄り添い、最適な一歩を共に考え、伴走いたします。お気軽にご相談ください。
参考資料・関連リンク
- AI外観検査システム「HACARUS Check」ダイカストメーカーに初導入 - 株式会社HACARUS
- 旭工精株式会社 公式サイト - 旭工精株式会社
- 製造業DXとは？ 課題と事例を踏まえてわかりやすく解説 - モンスター・ラボ
- n8n - Workflow Automation - n8n公式サイト
- 2020年版ものづくり白書 - 経済産業省
- 製造業の9割が「人員不足に課題あり」、DX推進の課題１位は「予算の制約」も - PR TIMES
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