【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！
- AI外観検査は検査の自動化と精度向上を実現し、人による判定のばらつきを解消できる。
- 24時間稼働が可能で、生産性の向上と人件費削減を同時に叶えられる。
- 導入には初期コストや学習データの準備が必要なため、事前の計画と運用設計が重要。
製造現場では、製品や部品の表面を確認し、傷、汚れ、変形、欠けなどの外観上の欠陥がないかを確認する外観検査が必要です。
人の手で外観検査を行うと「検査員によって判定が違う」「疲労による集中力の低下」などで不良品が出てしまい、品質が一定にならないことがあります。
そこで活躍するのが「AI外観検査」です。AI外観検査を導入すると、品質が安定し生産量を増やすことが出来ます。
この記事では、AI外観検査の導入メリット、実際の活用事例、導入時の注意点などをわかりやすく解説します。製造現場の効率化や品質の安定化に課題を感じている方は、参考にして解決していきましょう。
AIで効率化できる外観検査とは
AI外観検査とは、製品の外見に異常がないかをカメラやセンサーで撮影を行い、その画像をAIが解析して良品か不良品か自動で判定する技術です。
主にチェックするのは、部品や製品の汚れや異物混入の有無、傷、欠け、変形といった問題点。深層学習（AIが自分で特徴やルールを見つけて学ぶ仕組み）を活用することで、高精度で認識でき、従来は人の目で行っていた作業を自動化できます。継続的な学習により精度を向上させ、高速で連続する生産ライン上でも効率的に欠陥を検出可能です。
近年では食品、電子部品、自動車部品など幅広い業界でAI導入が増加。生成AI搭載OCRや画像認識AIなどのAI技術の進化に伴い、複雑な形状や多様な製品にも柔軟に対応できるようになってきています。
微細な欠陥までAIによるチェックができるため、検査員のストレスを減らしながら外観検査の精度を向上します。
なお、生成AI搭載OCRについて詳しく知りたい方は、下記の記事を併せてご確認ください。
AI外観検査を導入するメリット
AIを外観検査に導入すると、人件費の削減や品質の統一化につながります。また、売上の向上にもつながるため詳しく見ていきましょう。
人件費の削減
手動での外観検査は、検査員確保や教育にコストがかかります。AI外観検査を導入することで、検査工程のほとんどを自動化出来るようになり、人件費を大幅に削減可能です。特に外観検査の人数が多い現場では大きなコスト削減が見込めます。
また、人件費を削減できるだけでなく、作業員のシフトなどを組む必要がないため、業務効率化にもつながります。
検査基準を統一できる
人の目視による外観検査では、経験や個人の感覚によって判定に差が生まれます。特に交代制の検査を行う現場ですと、基準の違いが品質トラブルを引き起こす原因にもなりえます。
AI外観検査では、学習データに基づいて常に一定の基準で判定を行うため、検査精度の安定化と品質の均一化が実現可能です。製品ごとに安定供給できます。
生産数の増加
従来の外観検査では人員の配置や作業時間に制約があるため、生産上限数を検査に合わせて調整せざるを得ない場面がありました。
一方、AIが外観検査を行うことで、24時間365日ノンストップで稼働できるようになります。さらに、判定スピードも人が行うより圧倒的に速いため、生産上限数を検査に合わせることなく増産可能です。
また、外観検査の結果から製造工程を見直すことで、生産ロスを減らすことでの生産数の増加も見込めます。
AI外観検査の導入事例
実際にAI外観検査を導入した企業の事例から、活用方法や導入効果を確認してみましょう。
株式会社ロッテ
「スマート工場化」を全社的に目指している食品メーカーのロッテでは、チョコレート菓子を生産する狭山工場の製造工程で、画像判定サービス「MMEye（エム・エム・アイ）」を2019年の12月から導入しています。
生産ラインに設置したエリアカメラからの画像をAIが分析することで、生産ライン上のお菓子の欠けや割れといった不良品を自動判定できるようになりました。また、この運用によるデータの蓄積と分析で製造工程の改善をして食品ロスの削減につなげていくことも考えているとのこと。
専用のGUIからAIの最適化も実行できるため、AIの専門知識がない担当者でも簡単に操作や設定可能です。※1
オムロン株式会社
オムロン草津工場では制御機器製品を対象に部品の有無・マーキング印字・部品の取付状態などの外観検査を、画像処理システムとロボットを活用して自動化しています。
高速ハンドリング・撮影により、70秒で66項目を検査したり、マーキング印字された文字を正確に抽出することが出来るようになりました。
熟練したスキルがなくても、安定した品質を担保できます。※2
キユーピー株式会社
キユーピーは、惣菜の原料となるカット野菜の検査に、AIを活用した自社開発の原料検査装置を導入しました。
従来のニンジンの検査工程では、いちょう切りに加工されたニンジンに混入した異物などを目視で取り除いていました。この工程をAI外観検査にすることで、作業効率が上がっています。
また、AIに良品のパターンを学習させることで、「良品以外」をすべて「不良」として検出できるようになり、精度が飛躍的に向上しています。※3
株式会社コンベックス
サングラスから視力矯正・偏光まで多様なレンズを自社で設計から製造まで行う株式会社コンベックスは、MENOUを導入し検査品質を保ちながら外観検査の半自動化に成功しました。
AI外観検査で、感覚のバラつきによる誤差を排除し、高品質なレンズの製造ラインを実現しています。
最終的には24時間完全自動の検査システムを目指しているとのことです。※4
AI外観検査を導入する際の注意点
AI外観検査を導入すると、人件費の削減や品質の統一化などにつながる反面、導入コストがかかり、学習データが必要になることもあります。この章では注意点を詳しく見ていきましょう。
導入コストがかかる
AI外観検査を導入する際、カメラや照明、画像処理用のハードウェア、AIソフトウェアなどの準備に初期費用がかかります。また、既存の生産ラインへ組み込むために、システム設計や設置工事、検査対象に応じたカスタマイズも必要です。
したがって、導入にかかる費用を人手による検査に必要な採用費や教育費と比較して、費用対効果を検討することが重要です。
判定を行うための学習データが必要
AIが正確に不良品と判定するためには、良品と不良品それぞれの画像を学習させることが必要です。しかし、不良品が頻繁に出るとは限らず、十分な学習データが集まらない場合もあります。
また、学習データの質やラベル付けの正確さが判定精度につながるため、導入前に画像データの整備が必要です。この工程が予想以上に時間がかかる場合も出てきます。
そのため、運用初期は人とAIによるダブルチェックを推奨します。運用しながらデータを蓄積し、実用段階に至るまで、AIに継続的に学習させることが必要です。
精度が100%ではない
AI外観検査は高精度ですが、環境条件や検査対象のばらつきにより誤った判定をすることがあります。例えば、経年劣化による照明の明度変化や、製品の個体差などが、正しく判定できない要因になります。
特に異常なる要素が微細で、判別が難しいケースでは誤検出や見逃しが起こる場合もあるため、AIに全てを任せるのではなく、人による最終チェックを組み合わせた体制が望ましいです。
なお、生成AIを活用した品質管理について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
AI外観検査と人による外観検査の違い
人とAI、それぞれの外観検査には特徴があります。ここでは、その違いを「精度」「作業負荷」「コスト」「判定スピード」の観点から整理します。
人による外観検査
人の目や経験を頼りに検査を行う従来の方法では、柔軟な判断ができる一方、集中力の維持が求められ、長時間作業には不向きです。個人差によって基準がぶれることもあり、検査品質が安定しにくいという課題があります。また、人件費や検査員の教育や管理にもコストがかかります。
AIによる外観検査
AI外観検査では、カメラで撮影した画像をもとにAIが判定を行います。学習済みのモデルに基づいて一貫した検査基準を維持でき、検査のバラつきが起こりにくいのが特徴です。24時間連続稼働が可能で、判定スピードも早いため、生産性が向上します。ただし、学習データの準備や初期コストの算定など導入前の準備が必要です。
AI外観検査は品質安定化と業務効率化のカギ
AI外観検査は、人力による外観検査が抱えていた課題を解消し、検査精度の安定化・人件費削減・生産性向上を実現します。
ただし、導入には初期費用や学習データの準備などのハードルもあります。そのため、導入目的を明確にし、コストと効果を見極めたうえで取り組むことが重要です。また、100％の精度ではない事から、最終チェックには人で行うなど、上手くAIと人を分業させましょう。
外観検査の効率化および品質安定を考えている方は、是非ともAI外観検査をご検討ください。
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最後に
いかがだったでしょうか？
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【監修者】田村 洋樹
株式会社WEELの執行役員として、AI導入支援や生成AIを活用した業務改革を中心に、アドバイザリー・プロジェクトマネジメント・講演活動など多面的な立場で企業を支援している。
これまでに累計25社以上のAIアドバイザリーを担当し、企業向けセミナーや大学講義を通じて、のべ10,000人を超える受講者に対して実践的な知見を提供。上場企業や国立大学などでの登壇実績も多く、日本HP主催「HP Future Ready AI Conference 2024」や、インテル主催「Intel Connection Japan 2024」など、業界を代表するカンファレンスにも登壇している。
