製造業の品質管理効率化事例｜AI導入で検査時間を85％短縮！

製造業の品質管理効率化事例｜AI導入で検査時間を85％短縮！

7分2025年9月14日 11:02
#AI#自動化#業務効率化#DX#n8n

目次

製造業の品質管理効率化事例｜AI導入で検査時間を85％短縮！

課題事例

課題シーンのイラスト
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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

実際の武州工業株式会社様（金属部品製造業・従業員約100名）では、どんな課題があったのでしょうか？

こちらの企業様では、自動車部品などの精密な金属加工を手がけていますが、長年、製品の外観検査を熟練の従業員による目視に頼っていました。 しかし、近年の人手不足の深刻化で、経験豊富な検査員の確保が難しくなっています。 その結果、検査員ごとの判断基準にばらつきが生じ、微細な傷や汚れの見逃しが発生することがありました。 特に、若手の検査員では不良品を見逃すリスクが高まり、品質の安定化が大きな経営課題となっていたのです。 このような業務の属人化は、技術継承の面でも大きな不安材料でした。

💥 課題の影響：目視検査に1日あたり約5時間も費やし、不良品の流出リスクで顧客からの信頼低下が懸念されていました。

📚 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

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: Impulse)：特許取得済みのアルゴリズムで、人の目では発見が難しい微細なキズや異物を自動で検知します。
  • • n8nワークフロー：様々なツールやサービスを連携させ、業務プロセス全体を自動化する要のツールです。
  • • Slack & Google スプレッドシート：検査結果の通知や、不良品データの記録・分析を行うために連携させます。

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、視覚的な操作で複雑な連携処理を自動化できる強力なツールです。 今回は、AIの検査結果を受けて、その後の報告や記録作業を完全に自動化する流れを構築します。 具体的には、以下のステップでワークフローが実行されます。

3 実装手順

1
現状分析とデータ収集
まず、どの製品のどの部分に不良が起きやすいか、過去の検査記録を分析します。そして、AIに学習させるための「良品」と「不良品」の画像を十分に収集することが重要です。
2
ツール選定と初期設定
検査対象物の特性（材質、形状など）に合わせて、最適なAI外観検査ツールと、カメラや照明などの周辺機器を選定します。 その後、AIに収集した画像を学習させ、検査モデルを作成します。
3
試験導入とチューニング
特定の生産ラインで試験的に導入を開始します。AIの判定結果と実際の検査員の判断を比較し、AIが誤判定した部分を再度学習させることで、検査精度を継続的に向上させます。
4
本格運用と効果測定
検査精度が目標値に達したら、本格運用を開始します。KPI（重要業績評価指標）として「検査時間」「不良品検出率」「コスト削減額」などを設定し、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
市場からのフィードバックや新たな不良パターンをAIに追加学習させ、品質管理体制を継続的に強化します。 成功したラインのノウハウを他の生産ラインにも展開し、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85%削減
コスト削減年間約200万円
生産性向上15%改善
エラー率削減95%減少（不良品検出率99.9%）

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含む）
月額運用費5万円～20万円（AI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：人手不足や品質のばらつきという課題は、多くの製造業様が直面する深刻な問題です。 しかし、AIと自動化ツールを正しく組み合わせることで、それは大きな成長のチャンスに変わります。まずは、自社のどの検査工程に一番時間がかかっているか、どの部分の判断に個人差が出やすいかを洗い出すことから始めてみませんか。小さな範囲での実証実験（PoC）からスタートし、成功体験を積み重ねることがDX成功の鍵です。私たちfeerは、その第一歩からお客様と「共に走り」、最適な解決策をご提案いたします。

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

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