武蔵精密工業様の外観検査自動化事例｜AI導入で検品時間を80%削減
目次
武蔵精密工業様の外観検査自動化事例｜AI導入で検品時間を80%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深刻化する人手不足と技能承継の遅れについて、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
実際の武蔵精密工業様（自動車部品製造・従業員16,000名以上 ※グループ全体）では、どんな課題があったのでしょうか？
こちらの企業様では、自動車のAT車両用リングギヤという重要部品の品質検査が大きな課題でした。 溶接部分に発生する「スパッタ」と呼ばれる微小な金属の粒を目視で検査していましたが、これはまさに熟練の技。 しかし、検査員ごとの判定基準にどうしてもばらつきが生まれてしまい、品質の完全な安定化が難しい状況だったのです。 若手への技術の継承も思うように進まず、特定のベテラン社員に頼らざるを得ない状況は、将来的なリスクとなっていました。 日本の製造業全体で、34歳以下の若手就業者は過去20年で121万人も減っており、人材確保そのものが困難になっています。
💥 課題の影響：検査員の経験や勘に頼るため、判定のばらつきによる品質の不安定化や、技能承継の遅れが生産性の向上を妨げていました。
📚 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
経済産業省の「ものづくり白書」でも、製造業における人手不足と技能承継の課題が指摘されています。
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外観検査システム (例: Musashi AI)：ディープラーニングを活用し、製品画像からスパッタや傷などの不良を高い精度で自動検出します。
- • n8nワークフロー：AIの判定結果を受け取り、Slackへの通知やスプレッドシートへの記録など、後続の業務を自動でつなぎ合わせる自動化の要です。
- • Slack & Google Workspace：検査結果を関係者にリアルタイムで共有し、データを蓄積・分析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、様々なサービスを連携できる強力なツールです。 今回のケースでは、以下のような自動化の流れを構築します。
- トリガー: 生産ラインに設置したカメラが製品を撮影し、その画像データをAI外観検査システムに送信します。
- AI判定: AI外観検査システムが画像を解析し、「良品」か「不良品（スパッタ有り）」かを瞬時に判定します。
- 条件分岐 (n8n): n8nがAIの判定結果を受け取ります。結果が「不良品」だった場合に、次のアクションを実行するよう設定します。
- 通知 (n8n): Slackの品質管理チャンネルに、不良品の画像と判定結果を自動で投稿し、担当者に即時通知します。
- 記録 (n8n): Googleスプレッドシートに、検査日時、製品ID、判定結果、担当者などを自動で記録し、トレーサビリティを確保します。
3 実装手順
まず、どのような不良品が、どのくらいの頻度で発生しているかを分析します。AIの学習に必要な「良品」「不良品」の画像データを十分に収集することが成功の鍵です。
武蔵精密工業様の事例のように、自社の製品や検査対象に最適なAI外観検査システムを選定します。 そしてn8nの初期設定を行い、各ツールとの連携（API設定）をおこないます。
まずは一部のラインで試験的に導入します。AIが誤検出したデータを再学習させるなど、現場の状況に合わせて精度を高めるチューニングを繰り返します。
検査時間の短縮率や、不良品の見逃し率などをKPI（重要業績評価指標）として設定し、導入効果を定量的に測定します。
蓄積された検査データを分析し、製造工程自体の改善につなげます。成功モデルを他の生産ラインや工場にも展開していくことを目指します。
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（推定） |
| コスト削減 | 年間300万円（人件費・不良品ロス） |
| 生産性向上 | 15%改善 |
| エラー率削減 | 90%減少（見逃し率） |
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 | 150万円～500万円 |
| 月額運用費 | 10万円～30万円 |
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：熟練の技をAIに継承させることは、単なる自動化ではありません。それは、貴重な資産をデータとして未来に残し、企業の競争力を高めるための重要な一歩です。まずは自社のどの工程に「匠の技」が隠れているか、見つけることから始めてみませんか？feerは、その課題の発見から具体的な解決策の実行まで、お客様の隣で一緒に走ります。お気軽にご相談ください。
参考資料・関連リンク
- Musashi AI株式会社 公式サイト - 今回の事例で紹介したAI外観検査装置を提供している企業の公式サイトです。
- 経済産業省：ものづくり白書 - 日本の製造業が直面する課題や動向について、公的なデータや分析がまとめられています。
- n8n 公式サイト - ワークフロー自動化ツールn8nの公式サイトです。機能や連携可能なサービスを確認できます。
- 日本政策金融公庫：中小製造業における技能承継問題の実態とその解決策 - 中小製造業の技能承継に関する詳細な調査レポートです。
- NECソリューションイノベータ：AI活用による「技術競争力継承・強化サービス」 - 大手IT企業による技術継承へのAI活用アプローチが紹介されています。
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