生成AIを活用した品質管理とは？AIでできることや活用シーンを詳しく解説
- 生成AIを用いた品質管理に興味がある方
- 現場の属人化を解消したい方
- 品質管理の成果を均一化したい方
商品の製造やサービスの提供を行うためには品質管理が重要になりますが、品質管理を行える人材不足や審査基準が人によってバラバラなため品質を一定に保てないなど、企業ごとに悩みはさまざまあるでしょう。
そんな悩みは生成AIを活用すれば解決できる可能性があります。
今回は、生成AIで品質管理を行う際のメリットや注意点などを解説します。最後には、品質管理における生成AIの活用シーンもご紹介しているのでぜひ最後までご覧ください。
品質管理における生成AI
生成AIといえば、テキストプロンプトから文章や画像、動画といった何か新しいアイディアを生み出す際に利用する方が大半かと思いますが、実は品質管理の分野においても生成AIは活躍し、実際に多くの業界で活用されています。
例えば、コードのテストや文章の校正、製造現場での不良品チェックなど、人間が行うには時間がかかる作業も生成AIを活用すれば瞬時に行うことができます。
また、品質管理は豊富な経験と専門知識を持った人材が行う場面が多いですが、こうした人材は多くなく、育成するにもコストと時間がかかってしまいます。
一方、生成AIは導入時にコストと時間はかかるものの、一度導入してしまえば都度細かなアップデートを行うだけで24時間365日稼働できるため、人件費の削減だけではなく作業効率もあげることができます。
品質管理で生成AIにできること
品質管理分野において活躍が期待されている生成AIですが、実際にどのようなことができるのか。まずは、品質管理で生成AIができることについてご紹介します。
改善対象の抽出
品質管理で、最も重要とも言える改善対象の抽出作業も生成AIを活用すれば瞬時に行うことができます。
例えば、商品の変形や誤字脱字といった人間の目で確認するには時間がかかるようなチェックも、精度高く瞬時に行うことができます。
これにより、ヒューマンエラーを防ぐことができるだけではなく、作業効率を大幅にあげることができることが可能となります。
ノウハウの継承
品質管理を行うためにまずは人材を育成する必要がありますが、人手不足や言語化が難しいなどといった問題が原因でなかなか人材育成が進まない企業も多いでしょう。
しかし、生成AIを活用することで作業中の問題点を見つけ出し、改善点を提示してくれるため一人ひとりの状態に合わせた指導が可能となりました。
細かい部分や人間の感覚でしか伝えられない部分もあるため100%の精度で指導ができるわけではないですが、同時に多数の人材へノウハウを継承できるので人手不足の解消にも貢献します。
定性データの定量化・数値化
製造現場などでよくあるケースですが、品質管理を行う際に担当する監視者によって審査基準が違う場合があり、評価にばらつきが発生することがあります。
例えば、商品の塗装がしっかり行えているかを評価するシーンにおいて、同じ塗装具合でも監視者Aの基準ではOKだが、監視者Bの基準ではNGになる場合があります。
審査基準にばらつきが出る原因は様々ありますが、人間の目では確認しづらい細かい部分や、歪みなどといった感覚を頼りに品質管理を行う現場においてはどうしても人によって評価のばらつきが出てしまいやすいのが現状です。
しかし、生成AIを活用すれば細かい部分まで瞬時に分析を行い、一貫した基準で判定を行うことが可能なので評価のばらつきを解消することが可能です。
判断の半自動化
生成AIを活用すれば、事前に設定した評価基準に基づいて商品の品質や作業品質の判断を半自動化することが可能です。
例えば、組み立て作業において作業の正確性や速度の速さを数値化し判断することで、作業品質の見える化ができるだけではなく、フェードバックも出力することができるため作業品質を高めることができます。
また、作業品質の見える化が行われたことで作業内容の改善点も見つけることができるので、製品の品質の向上にもつながるでしょう。
管理体制の画一化
人の手によって何かを管理する場合、監視者の個人的な感情や感覚、考え方などが介入するためどうしても評価基準にばらつきが生じてしまいます。
しかし、生成AIを活用することで人間的な感情や私情を挟むことなく公平に評価することができるため、管理体制の画一化を行うことができます。
なお、製造業における生成AIの活用方法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。
品質管理における生成AIの課題
品質管理の質と作業効率を上げてくれる生成AIですが、利用する際には注意すべき点がいくつかあります。次に、品質管理における生成AIの課題について解説します。
ハルシネーション
生成AIは、まれにもっともらしい誤情報を出力するハルシネーションを起こす可能性があるので、出力される情報が100%正しいわけではありません。
そのため、生成AIから出力される情報を鵜呑みにしていると誤った情報は広がったり、間違った意思決定につながる可能性があるので、出力された情報は一度疑ってみた方が良いでしょう。
情報漏えいリスク
大変便利な生成AIですが、生成AIはユーザーが入力した情報を学習してアウトプットを行うため、個人情報や機密情報を入力してしまうと、その情報まで学習してしまい思わぬ形で、情報漏えいが起こってしまう可能性があります。
そのため、個人情報や機密情報をなるべく利用しないことをおすすめしますが、どうしても利用したい場合はローカルLLMを利用するなど情報漏えいのリスク対策が必要となります。
導入・データ調達のコスト
新しく生成AIを導入するためには思ったよりもコストが発生する可能性があるため、導入を検討されている方は早い段階でいろんな企業から見積もりをもらうことをおすすめします。
また、導入コストだけではなく生成AIには学習させるデータが大量に必要になり、データの調達にもコストがかかる場合があるので、想定以上にコストがかかる可能性があるので注意が必要です。
なお、生成AIにおけるセキュリティリスク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。
品質管理における生成AIの活用シーン
ここまで、品質管理における生成AIの特徴などについてご紹介してきましたが、実際にはどのような場面で利用されているのでしょうか。
次に、品質管理における生成AIの活用シーンについてご紹介します。
文章の校正
生成AIは文章の作成なども得意ですが、実は校正作業を行う際にも活躍します。
例えば、誤字脱字や表記揺れといった基本的な修正や、内容が矛盾している箇所の修正など人の手で作業すると時間がかかってしまう作業を瞬時にこなすことができます。
また、文章全体のトンマナの調整も瞬時に行うことができるので、作業効率を上げることができます。
レビューの要約
お客さんからのレビューは商品のアップデートには欠かせない重要な情報なのでとても大事ですが、レビューの数が多ければ多いほど、確認に時間がかかってしまいます。
しかし、生成AIを活用すればお客さんが投稿しているレビューから良い点と悪い点を抽出し、それぞれの要点を簡潔にわかりやすくまとめることができるため、より多くのレビューを確認することができます。
また、プロンプトの入力方法によっては、レビュー内容を大まかに仕分けることもできるので、どんな内容のレビューが多いのかも確認することができるでしょう。
自然言語によるコードのテスト
アプリやシステムなどの開発時には、正常に動作するか確認するためにコードのテストを行うことも多いでしょう。
テストを行う際にはテストコードを入力する必要があるため一手間かかってしまいますが、生成AIを活用すれば自然言語からコードのテストを行うことが可能です。
また、不具合があった場合には修正が必要な箇所の抽出や修正も簡単に行えるため、作業効率をアップさせることができます。
業務フローの生成
企業内で行われている業務の多くは、基本的に業務フローに沿って進められることが多いですが、業務フローが確立していない企業や、業務フローは確立しているけど手順書のような資料がない企業など様々あるでしょう。
生成AIを活用すれば、業務フローの生成はもちろん、業務やシステムの手順を図で表すフローチャートなども簡単に生成することができます。
リアルタイムでの業務補佐
ライン製造工場などの品質管理においては、流れてくる商品の良し悪しを瞬時に判断しなければなりませんが、人の目だけではエラー品を見逃してしまう可能性があります。
AIを活用すれば、リアルタイムで商品に不具合がないか確認することができるため、人の目＋AIという２重のチェックを行うことで、エラー品回収の精度を高めることもできます。
そのほかにも、SNSからリアルタイムな情報収集や問題点の検知なども可能なため、さまざまな分野で活躍します。
生成AI×品質管理の将来性
さまざまな業界で生成AIを活用した品質管理を行っていますが、生成AIの精度がまだ低かったり、一部AIでは行えない業務もあるのが現状です。
しかし、その業界に特化したAIサービスも続々と登場しており、生成AIでできる業務範囲も徐々に増えてきているので、いずれ品質管理の作業は全て生成AIが行い人は最終判断を下すだけで良いと言う未来もそう遠くないでしょう。
なお、日本企業の生成AI活用事例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。
品質管理は生成AIで行う時代
これまでご紹介してきた通り、生成AIを品質管理に導入することで作業効率を向上させるだけではなく、人件費の削減や、商品やサービスの品質も上げることができます。
もちろん、生成AIから出力される情報が100%正しいわけではないので、最終的な判断は人の手によって行われますが、今までになかった視点からの指摘などもあるので新しい発見やアイデアの創出につながることもあるでしょう。
このように、生成AIはさまざまな分野で新しい可能性を見出してくれる最強のツールなので、導入を検討している企業は、これを機に一度見積もりだけでももらってみてはいかがでしょうか。
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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。
