製造業の品質管理効率化事例｜AI導入で検査時間を80％短縮！
目次
製造業の品質管理効率化事例｜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700名）では、どんな課題があったのでしょうか？
こちらの企業様のような多くの中小製造業では、製品の品質を担保するための外観検査を、熟練の検査員による目視に頼っているのが現状です。 [9] しかし、少子高齢化による人手不足は深刻で、若手への技術継承が思うように進まないという悩みを抱えていました。 [8] その結果、検査員の経験やその日のコンディションによって判断基準にばらつきが生まれ、品質が安定しないことが大きな課題となっていました。 [9] また、目視検査は非常に集中力を要するため、長時間になるとヒューマンエラーが発生しやすく、不良品の見逃しリスクも高まります。 [11] このような属人化された検査体制が、生産性向上の大きな壁となっていたのです。
💥 課題の影響：ペーパーレス化以前は、月間7,000枚以上の紙帳票が出力され、年間約800万円のコストが発生していました。 [10, 32]
📚 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！
- • Google Cloud Vision AI：高精度なAI画像認識技術で、製品の微細なキズや汚れを自動で検出します。 [25]
- • n8nワークフロー：各ツールやシステムを連携させ、一連の検査プロセスを自動化する要のツールです。 [15]
- • Google Sheets / Slack：検査結果をリアルタイムで記録し、異常発生時には担当者へ即時通知します。
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あまりなくても、視覚的な操作で様々なツールを連携できる強力な自動化プラットフォームです。 [24] 今回の品質検査では、以下のような一連の流れを自動で実行するワークフローを構築します。まず、生産ラインに設置したカメラが製品の画像を撮影します。次に、n8nがその画像をGoogle Cloud Vision AIに送信し、AIが画像からキズや汚れなどの異常がないかを判定します。 [25] そして、n8nはAIからの判定結果を受け取り、その結果をGoogle Sheetsに自動で記録します。もし不良品が検出された場合は、n8nが即座にSlackを通じて品質管理担当者へアラート通知を送る、という仕組みです。 [27] これにより、検査から記録、報告までの一連のタスクが人の手を介さずに完結します。
3 実装手順
まず、どのような不良がどの工程で発生しやすいかを分析します。AIの学習精度を高めるために、良品と様々なパターンの不良品の画像をできるだけ多く収集することが重要です。 [36]
収集した画像データをGoogle Cloud Vision AIに学習させ、自社製品専用のカスタムAIモデルを構築します。同時にn8nで各ツールのアカウント連携など初期設定をおこないます。
まずは1つの生産ラインで試験的に導入（PoC）し、AIの判定精度を検証します。AIが見逃した不良品や、良品を誤って判定したケースを再度学習させ、精度を継続的に向上させます。
精度が安定したら本格運用を開始します。「不良品検出率」「検査時間」「人件費」などのKPI（重要業績評価指標）を設定し、導入前後の数値を比較して効果を定量的に測定します。
運用で得られたデータを活用して、不良発生の原因分析や生産工程全体の改善につなげます。成功したモデルを他の生産ラインにも展開し、工場全体のDX（デジタルトランスフォーメーション）を推進します。 [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 | 最大80%削減 |
| コスト削減 | 年間4億円の労務費削減事例あり [32] |
| 生産性向上 | 20%改善 |
| エラー率削減 | 最大95%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 | 50万円～300万円（カメラ等ハードウェア費用による） |
| 月額運用費 | 5万円～20万円（AIツールの利用料等） |
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：人手不足や品質のばらつきといった課題は、もはや避けられない問題です。 [8] しかし、AIと自動化を組み合わせることで、これらの課題を乗り越え、むしろ競争力を高めるチャンスに変えることができます。まずは自社のどの工程に時間がかかっているのか、どこでエラーが起きやすいのかを洗い出すことから始めてみませんか。feerは、そのような課題の可視化から、具体的な解決策の提案、そして導入後のサポートまで、お客様と「共に走る」パートナーとして、一歩一歩サポートいたします。
参考資料・関連リンク
- 旭鉄工株式会社 導入事例 - ウイングアーク１ｓｔ - 旭鉄工のDX推進に関する具体的な事例です。
- Google Cloud Vision AI - 今回の解決策で中心となるAI画像認識サービスの公式サイトです。
- n8n.io - ワークフロー自動化ツールn8nの公式サイトです。
- 日本の製造業の魅力 - JETRO - 日本の製造業に関する概況情報です。
- 製造業のDX - 経済産業省 - 国が推進する製造業のDXに関するポータルサイトです。
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
参考資料・関連リンク
- https://4rjhptarqbdtr1jy.public.blob.vercel-storage.com/challenge-scenes/challenge-scene-1757509267433.png"
- https://www.wingarc.com/product/usecase/1273.html"
- https://cloud.google.com/vision?hl=ja"
- https://n8n.io/"
- https://www.jetro.go.jp/invest/setting_up/industry/industrial_sectors/manufacturing.html"
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