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AIによる外観検査の自動化で、品質と作業負担の両立を実現
導入事例
ソミックトランスフォーメーション
外観検査の自動化
中小企業
目視による外観検査が主流の製造ラインにおける「検査工程」を、画像分類AIによる外観検査で自動化
中小企業のAI導入による業務効率化と人手不足への貢献
課題・ニーズ
異常データが限られている中でも、高精度な異常検知を実現したい
人手不足や作業負担の偏りを減らし、検査業務の効率と安定性を高めたい
高精度な検査が求められる中、AI導入における高いコストを抑えたい
開発内容
AIによる外観検査の自動化を目指し、現場担当者の“勘・コツ”に基づく隠れ要件を丁寧に言語化。NABLASのAIエンジニアが工場に常駐し、現場と密に連携しながら、検査基準の明確化とシステム改良を繰り返し実施。また、熟練検査員の判断力を超える品質を目指すのではなく、AIが実運用の中で学習・熟練していく構造を設計。
成果
現場の検査員が暗黙的に判断していた基準をAIが理解できる形で整理し、現場で学習・改善できる構造を構築
教師なしモデルを活用し、良品データと少数の不良品データから複数の異常パターン画像をAIが生成・学習することで、検出精度を向上
中小企業でも導入可能なコストで実装でき、業界全体への展開が見込める
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