AI外観検査の導入事例｜熟練の技を継承し品質安定と80%の時間短縮を実現

AI外観検査の導入事例｜熟練の技を継承し品質安定と80%の時間短縮を実現

7分2025年9月13日 23:02
#AI#外観検査#製造業DX#技術継承#人手不足

目次

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AI外観検査の導入事例｜熟練の技を継承し品質安定と80%の時間短縮を実現

課題事例

熟練技能者の技術継承に悩む製造現場のイラスト
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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熟練技能者の不足と技術継承の困難化について、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

精密機械部品の製造を手掛ける株式会社木村製作所様（京都府長岡京市・従業員30名）では、どんな課題があったのでしょうか？ [1, 13]

こちらの企業様は、ナノスケールの超精密加工技術を強みとしています。 [2] そのため、製品の最終品質を保証する外観検査は、熟練技能者の長年の経験と勘に頼る「目視」が中心でした。しかし、その技能者の高齢化と退職が目前に迫り、若手への技術継承が大きな経営課題となっていたのです。微細なキズやバリを見抜く「匠の技」は、一朝一夕には身につきません。若手への教育には時間がかかり、検査員のスキルによって品質にばらつきが生じるリスクも抱えていました。このままでは、不良品の流出による信頼の低下や、生産性の悪化は避けられない状況でした。

💥 課題の影響：2024年版「中小企業白書」によると、製造業を含む多くの中小企業が「人材の確保」を最優先の経営課題と認識しており、7割以上が中核人材の不足を感じています。 [35] この状況は、技術継承の遅れが事業継続のリスクに直結することを示しています。

📚 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

• 中小企業庁: 2024年版「中小企業白書」

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外観検査ソフトウェア (例: Panasonic WisSight)：熟練者の「目」の代わりとなり、微細なキズや不良を安定して検出します。 [7]
  • • 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。
  • • クラウドストレージ (Google Drive)：検査画像を保存し、AIがアクセスするためのデータ保管庫として機能します。
  • • コミュニケーションツール (Slack)：不良品が検出された際に、即座に担当者へ通知を送ります。

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、ブロックを繋ぐような直感的な操作で複雑な連携処理を自動化できるツールです。 [27] 今回は以下の流れを構築します。

  1. 画像アップロードを検知: 検査員が撮影した製品画像をGoogle Driveの指定フォルダにアップロードします。
  2. n8nが起動: n8nはフォルダを常時監視しており、新しいファイルが追加されると自動でワークフローを開始します。
  3. AIが画像を解析: n8nが画像ファイルをAI外観検査ツールに送信し、キズやバリなどの不良がないか解析を依頼します。
  4. 結果をスプレッドシートに記録: AIからの判定結果（OK/NG、不良の種類、信頼度スコアなど）を、n8nがGoogle Sheetsに自動で記録します。
  5. 不良品をSlackで即時通知: もしNG判定だった場合、n8nは製品画像と判定結果をSlackの品質管理チャンネルに即座に投稿し、担当者に知らせます。

3 実装手順

1
現状分析とデータ収集
まず、過去の不良品データ（画像）と良品の画像を収集し、どのような種類の欠陥が、どのくらいの頻度で発生しているかを分析します。これがAIの「教科書」になります。
2
ツール選定と初期設定
収集したデータを元に、AI外観検査ツールに学習させます。少ないデータからでも学習可能なツールを選ぶことが中小企業での成功の鍵です。 [5]
3
試験導入とチューニング
PoC（概念実証）として、実際の検査ラインの一部でAIシステムを試験的に動かします。 [29] 熟練者の目視結果とAIの判定結果を比較し、AIの精度を高める調整を行います。
4
本格運用と効果測定
AIの精度が実用レベルに達したら本格運用を開始します。検査時間の短縮率や、不良品検出率などのKPIを設定し、導入効果を定量的に測定します。
5
継続改善とスケールアップ
運用中に見つかった新たな不良パターンをAIに都度学習させ、継続的に賢くしていきます。成功すれば、他の検査工程への横展開も検討します。

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（1製品あたり）
コスト削減年間約300万円（人件費・不良品流出リスクの低減）
生産性向上検査員の心理的負担軽減、他業務への注力
エラー率削減95%以上（見逃し率の低減）

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（カメラ等ハードウェア、AIツール初期費用）
月額運用費5万円～15万円（AIツール利用料、n8nサーバー費用等）

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：熟練の技という「暗黙知」をAIで「形式知」に変えることは、もはや大企業だけのものではありません。 [8] まずは自社のどの検査工程ならスモールスタートできそうか、ぜひ一度ご検討ください。AIの導入は、単なるコスト削減だけでなく、従業員の負担を減らし、より創造的な仕事に集中できる環境を作ります。私たちfeerは、そんな未来へ向けて、お客様と共に走り続けます。お気軽にご相談ください。

参考資料・関連リンク

注意：GoogleサーチリダイレクトURL（vertexaisearch.cloud.google.com等）は使用禁止。必ずオリジナルの直接URLを記載

**メタデータ:** SEO用メタディスクリプション: 中小製造業の技術継承問題をAI外観検査で解決！熟練の技をデジタル化し、品質安定と生産性向上を実現した事例をn8n活用法とあわせて解説します。 適切なタグ: AI, 外観検査, 製造業DX, 技術継承, 人手不足, n8n, 業務自動化 推定読了時間: 7分 ```

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