製造業の品質検査業務効率化｜AI導入で検査時間を80％短縮！
目次
製造業の品質検査業務効率化｜AI導入で検査時間を80％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
実際の旭鉄工株式会社様（自動車部品製造・従業員約425名）のような企業でも、かつては同様の課題に直面していました。 [cite: 17] 今回はそうした事例を参考に、ある企業様のケースをご紹介します。
こちらの自動車部品メーカー様では、長年勤めた熟練検査員の退職が相次ぎました。若手従業員への技術継承が思うように進まず、目視による外観検査の精度に個人差が生まれてしまったのです。検査基準はマニュアル化されているものの、人の目では判断が難しい微細な傷や汚れの見逃しが発生していました。さらに、検査記録は紙の帳票に手書きで記入しており、その後のデータ入力や分析に多大な時間がかかっています。そのため、不良品の発生傾向をリアルタイムに把握できず、迅速な工程改善につなげられないという問題を抱えていました。
💥 課題の影響：検査ミスによる不良品流出率が前年比で1.5%増加し、手戻りコストが月間50万円以上発生していました。また、検査記録のデータ入力作業に毎月30時間以上を費やしていました。
📚 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
・製造業における人手不足と品質管理の課題 [cite: 21, 22]
・目視検査のばらつきと属人化のリスク [cite: 2, 6]
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 (例: Google Cloud Vision AI)：高精度カメラで撮影した製品画像から、人間では見逃しがちな微細な傷や汚れ、寸法のズレなどをAIが自動で検知します。 [cite: 33, 34]
- • n8nワークフロー：各ツールを連携させ、検査から通知、記録、報告書作成までの一連の業務フローを自動化する要のツールです。 [cite: 16, 23]
- • Google Sheets / Slack：検査結果のデータをリアルタイムに記録し、異常発生時には担当者へ即座に通知するための補完ツールです。
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、視覚的な操作で様々なサービスを連携できる強力なツールです。 [cite: 23] 今回のケースでは、以下のようなワークフローを構築します。
- トリガー: 製造ラインに設置したカメラが製品を撮影し、その画像データが指定のフォルダに保存されると、ワークフローが自動で開始します。
- AI判定: n8nが新しい画像を検知し、Google Cloud Vision AIのAPIを呼び出して画像解析を実行させます。AIは学習したデータに基づき、製品が「良品」か「不良品」かを瞬時に判定します。
- 条件分岐と記録: AIの判定結果によって処理が変わります。「良品」の場合は、検査日時や製品IDなどの情報をGoogle Sheetsに自動で記録します。
- 異常通知と対応: 「不良品」と判定された場合は、不良箇所の画像と共にSlackの品質管理チャンネルへ即座に通知します。 [cite: 25] これにより、担当者はリアルタイムで問題を発見し、迅速に対応できます。
- 日次レポート作成: 毎日終業時刻になると、その日の検査結果（総数、良品数、不良品数、不良品率など）を自動で集計し、関係者へメールでレポートを送信します。
3 実装手順
まず、どの工程でどのような不良が最も多く発生しているかを分析します。過去の検査記録をデータ化し、不良品の画像データを収集してAIの学習用データセットを準備します。
武蔵精密工業株式会社の事例のように、まずは特定のラインからスモールスタートで導入するのが成功の鍵です。 [cite: 6] カメラや照明などの撮影環境を整え、各ツールの初期設定をおこないます。
収集したデータでAIモデルを学習させ、試験的に導入します。AIの判定結果と熟練検査員の目視結果を比較し、AIの判定精度を高めるためのチューニング（追加学習）を繰り返します。
一定の精度が確保できたら本格運用を開始します。KPI（重要業績評価指標）として「不良品検出率」「検査時間」「手戻りコスト」などを設定し、導入前後の数値を比較して効果を測定します。
運用しながら新たな不良パターンのデータをAIに追加学習させ、継続的に精度を向上させます。成功したラインのノウハウを他の製造ラインにも展開し、工場全体の最適化を目指します。
期待できる定量的効果
| 効果項目 | 改善効果 |
|---|---|
| 作業時間短縮 | 80%削減（目視検査とデータ入力作業） |
| コスト削減 | 年間600万円（人件費および手戻りコスト） |
| 生産性向上 | 25%改善（検査工程のボトルネック解消による） |
| エラー率削減 | 95%減少（ヒューマンエラーの抑制） [cite: 1] |
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 | 80万円～300万円（カメラ等ハードウェア、AIモデル開発費） |
| 月額運用費 | 5万円～20万円（各ツール利用料、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：重要なのは、いきなり大規模な導入を目指すのではなく、「小さく始めて大きく育てる」ことです。 [cite: 15] まずは貴社の製造ラインで最も課題となっている工程を一つ見つけ、そこからAIと自動化で何ができるか検討してみませんか。私たちfeerは、その第一歩からお客様と並走し、最適な解決策を一緒に考えます。お気軽にご相談ください。
参考資料・関連リンク
- 旭鉄工株式会社 - 今回の参考事例となった企業の公式サイトです。
- n8n.io - ワークフロー自動化ツールn8nの公式サイトです。
- Google Cloud Vision AI - AI画像認識システムの製品ページです。
- 製造業のDX ｜経済産業省 - 国が推進する製造業のDXに関する情報サイトです。
- 製造業のAI（人工知能）活用事例11選！ - Jooto - 製造業におけるAI活用事例を紹介している記事です。 [cite: 5]
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