AI外観検査の自動化｜熟練の技をAIで継承し品質を維持する業務効率化事例
目次
AI外観検査の自動化｜熟練の技をAIで継承し品質を維持する業務効率化事例
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熟練作業員の目に頼る外観検査の限界と事業継続リスクについて、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
実際の株式会社ヨシズミプレス様（金属プレス加工業・従業員約20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、自動車の自動運転センサーに使われる直径5mmほどの非常に小さな半導体レーザー部品などを製造しています。 品質保証が厳格化する中で、製品の検査は顕微鏡を使った人の目視に頼っていました。 しかし、検査員の高齢化と若手人材の不足が深刻化し、長年の経験で培われた「匠の技」の継承が非常に困難な状況だったのです。 繊細な部品を長時間見続ける検査は作業員の心身に大きな負担をかけ、集中力の低下による見逃しや、人によって判断基準が異なる「属人化」が品質のばらつきを生む原因となっていました。 このままでは生産性の低下だけでなく、事業の継続すら危ぶまれるという大きなリスクを抱えていたのです。
💥 課題の影響：月産50万個の製品を6名の検査員が約10日間もかけて検査しており、検査工程が生産全体のボトルネックとなっていました。
📚 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: AISIA-AD, MMEye)：高解像度カメラで製品を撮影し、AIが画像からキズや汚れ、変形などを自動で検出します。 人の目では見逃しがちな微細な欠陥も、一定の基準で安定して判定可能です。
- • n8nワークフロー：各ツールやサービスを連携させる自動化の要です。 プログラミング知識が少なくても、視覚的な操作で「検査結果が出たら、担当者に通知する」といった一連の流れを自動化できます。
- • Slack & Google Sheets：検査結果をチームにリアルタイムで共有し、データを蓄積・分析するためのツールです。
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を使うことで、AIの検査結果をその後のアクションにスムーズに繋げられます。 例えば、以下のようなワークフローを構築します。
まず、AI外観検査システムが製品をスキャンし、不良品の可能性があるものを検知します。検知をトリガーとしてn8nのワークフローが自動で開始されます。次に、n8nが不良品の画像と検査データを取得し、Slackの指定チャンネルへ「不良品を検知しました」というメッセージと共に画像付きで通知します。 同時に、検査日時、製品ID、不良内容などの詳細情報をGoogle Sheetsの台帳へ自動で追記記録するのです。これにより、担当者は即座に状況を把握でき、記録の手間も完全に無くなります。
3 実装手順
まず「どの製品の」「どのような不良を」「どれくらいの精度で」見つけたいかを明確にします。 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。
検査対象や環境に合わせて、最適なAI外観検査システム、カメラ、照明を選定します。 n8nはクラウド版または自社サーバーでホストするセルフホスト版が選択可能です。
実際の製造ラインの一部で試験的に導入し、AIの判定精度を検証します。ヨシズミプレス様の事例では、まずAIが良品と判定したものだけを分け、残りを人が再検査する方法でリスクを抑えながら導入しました。
精度が安定したら本格運用を開始します。「検査時間」「人件費」「不良品流出率」などのKPIを設定し、導入前後の効果を具体的に測定します。
蓄積された検査データを分析し、不良が発生する原因を特定して製造工程自体の改善に繋げます。 成功モデルを他の製造ライン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 | 約40%削減（ヨシズミプレス様の事例より） |
| コスト削減 | 検査員を6名から1名体制にでき、人件費を大幅に削減 |
| 生産性向上 | 検査工程の自動化で24時間稼働も可能になり、生産量が向上 |
| エラー率削減 | 判定基準が統一され、ヒューマンエラーや見逃しが大幅に減少 |
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（PoC含む） |
| 初期費用 | 100万円～500万円（カメラ・照明などハードウェア費用含む） |
| 月額運用費 | 5万円～30万円（AIシステム利用料、n8nクラウド版費用など） |
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：熟練の技に頼る外観検査は、企業の貴重な財産であると同時に大きなリスクも抱えています。AIは、その技術をデータとして継承し、品質を安定させる強力なパートナーです。まずは自社の検査工程の課題を洗い出し、どこから自動化できるか小さく検討を始めることが重要です。私たちfeerは、その第一歩からお客様と伴走し、最適な解決策を一緒に見つけ出します。ぜひお気軽にご相談ください。
参考資料・関連リンク
- 株式会社ヨシズミプレス 導入企業事例 - 東京商工会議所 - 株式会社ヨシズミプレスのAI導入に関する公式な事例紹介です。
- AI外観検査に導入事例集 - Ai-LinX - ヨシズミプレス社を含む、複数のAI外観検査導入事例がまとめられています。
- 外観検査の自動化の鍵はAI。メリット、手法、導入の要点を解説 - Laboro.AI - AIによる外観検査自動化のメリットや手法について専門的に解説されています。
- n8n - Workflow Automation Platform - 本記事で紹介した自動化ツールn8nの公式サイトです。
- 【AIで外観検査を効率化】導入メリット・活用事例・注意点まで徹底解説！ - WEEL - AI外観検査の導入に関するメリットや注意点が網羅的に解説されています。
- AI外観検査サービスの比較11選。自動化のメリットは？ - アスピック - 様々なAI外観検査サービスを比較検討する際に役立つ情報が掲載されています。
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参考資料・関連リンク
- https://4rjhptarqbdtr1jy.public.blob.vercel-storage.com/challenge-scenes/challenge-scene-1757876504978.png"
- https://www.tokyo-cci.or.jp/market/monodukuri/jirei/yoshizumi-press/"
- https://ai-linx.com/case/yoshizumi-press/"
- https://www.tokyo-cci.or.jp/market/monodukuri/jirei/yoshizumi-press/"
- https://ai-linx.com/case/yoshizumi-press/"
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