目視検品をAIカメラで自動化し、品質と生産性を両立。

01COMPANY

この企業の事業と、強み

この企業では、長尺の製品を製造した後、人が目で見て検品を行っていました。長い製品を検査するには、複数人で作業する必要があり、その工程が全体の流れの中でボトルネックになっていました。また、目視の検品は、作業者の集中力や経験に左右されるため、確認漏れが起こるリスクがあります。さらに、人手不足の中で、検品に人員を割き続けることは負担が大きく、他の工程にも影響します。品質を落とさずに、人の負担と作業の時間を減らすことが、経営上の課題でした。

02PROBLEM

直面していた課題と、その本当の原因

検品の自動化は、設備を入れれば解決するものではありません。まず、現状の工程で検品にどれだけの時間と人員がかかっているのか、どこで流れが滞っているのか、確認漏れはどのような場面で起こりやすいのかを整理しました。そのうえで、AIカメラによる自動欠点検出が、品質の確認と作業の効率化にどう役立つのかを検討し、設備の仕様と、投資に対して得られる効果を比べて判断材料を整えています。

• 1表面的な課題目視検品に人手と時間がかかる。
• 2本質的な課題検品が全体の流れを止め、品質が作業者に左右される。
• 3経営上の論点AIで検品を自動化すると、品質と生産性にどう効くか。

03STRATEGY

選んだ打ち手と、その理由

支援では、製造工程の全体像を確認し、長尺製品の検品に関わる作業の時間、人員、品質確認の方法を整理しました。目視による検品が複数人作業となること、工程のボトルネックとなっていること、確認漏れのリスクがあること、人手不足の影響を受けることを課題として整理し、これらに対するAIカメラの活用を検討しています。AIカメラ搭載設備の仕様、自動欠点検出の考え方、投資に対する効果、導入のスケジュールを整理し、検品工程の自動化に関する事業計画としてまとめました。資金支援では、公的支援制度も活用しています。

検品の人員を増やして対応する方法は、人手不足の状況では現実的ではありません。一方、AIカメラによる自動検査は、人が行う検査のばらつきを減らし、複数人で行っていた作業を省力化できる可能性があります。検品をAIで自動化することで、品質の確認と生産性の両方に効果が見込める点を重視し、この設備の導入を選びました。投資の規模が大きいため、効果の見込みと導入の順番を丁寧に整理しています。

04ACTIONS

取り組みの具体像

実行に向けて、設備の仕様と設置の位置、導入前後の工程の流れ、作業者の役割の見直し、検査の基準の設定、導入のスケジュール、導入後に確認する指標を整理しました。導入によって作業者の役割がどう変わるかも、事前に整理しています。

• 1製造工程｜検品の位置づけ製造から出荷までの流れの中で、検品が全体の速度を決めている点を確認します。検品の待ちが、工程全体の停滞になっていないかを整理します。
• 2作業時間・人員｜現状の負担検品にかかる時間、必要な人員、一人が連続して行える時間を記録します。負担の大きさが、自動化の効果を測る基準になります。
• 3品質｜確認漏れと基準のばらつき目視では、疲労や経験の差によって、確認漏れや判断のばらつきが生まれます。どの場面で漏れやすいかを整理し、自動化の対象を絞ります。
• 4設備仕様｜長尺製品に対応する条件製品の長さ、速度、検出する欠点の種類から、カメラの数と配置、照明の条件を決めます。検出したい欠点が見える条件を整えることが、精度の前提です。
• 5AIカメラ・自動欠点検出｜判断の一貫性一定の基準で、欠点を検出して記録します。人による判断のばらつきを減らし、検査の結果を記録として残せる点が、取引先への品質の証明にもなります。
• 6導入スケジュール｜役割の変化導入の時期と、検品を担っていた人員の新しい役割（設備の監視、基準の見直し、他の工程）を整理します。人の力を、より付加価値の高い仕事に向けます。

05PUBLIC SUPPORT

公的支援制度の活用

今回の設備投資では、AIカメラ搭載設備の投資規模を踏まえ、公的支援制度を資金計画の一つとして活用しました。事業内容、投資内容、実施時期を整理したうえで、利用できる制度を確認し、活用しています。申請用の事業計画でも、設備を導入すること自体ではなく、その投資によって検品の品質と生産性がどう高まり、事業がどう成長するのかが伝わる内容に整理しました。

06VISION

この取り組みが目指す姿

整理した事業は、AIカメラ搭載設備による検品工程の自動化です。

07POINT

この事例から考えられること

省力化の設備投資では、「人を減らす」ことを目的にすると、現場に不安を生みます。この事例では、検品がボトルネックになっていること、確認漏れのリスクがあることを共有し、品質と生産性の両立を目的に置きました。設備の機能だけでなく、現状の作業時間、人員、品質の課題を数え上げ、投資の効果を事前に整理することが、納得感のある投資判断につながります。AI活用も、手段を先に決めず、課題の特定から始めることが大切です。

検品の自動化は、設備を入れれば解決するものではありません。検出したい欠点の種類と基準を、現場と一緒に定義することから始めます。導入初期は人の目視と並行して運用し、結果を比較しながら基準を調整する進め方が確実です。