不良品検知率100％、漢方薬メーカーが錠剤の外観検査を無人化したAI画像検査

立ち上がりの重い部分をベンダー側に寄せ、現場には調整だけを残した役割分担が効いています。事前検証の段階でシーイーシーがある程度まで学習させた状態でシステムが提供されたため、三和生薬側は自社ラインでの追加検証にとどめることができました。用意した画像は正常・不良それぞれ200枚弱で、AI学習用のデータとしては驚くほど少ない枚数です。誤判定したものを追加学習させ、不良箇所を示すアノテーションと判定しきい値の調整を行うだけで、インライン化に耐える精度まで持ち上げられた形です。

既存ラインをつくり替えず、後付けできる最小構成に絞った設計も、導入のハードルを下げる方向に働いています。カメラ設置の自由度が高いことを活かし、日常点検の清掃を妨げないようマグネット式スタンドを選び、そこにWebカメラを取り付けて簡単に着脱できるようにする。検査用PCとの接続はUSBケーブル1本で、設置作業は1日もかかりません。設備を大がかりに改造しないという選択が、投資額と現場の運用負荷の両方を同時に抑えています。

現場側でアノテーションとしきい値に手を入れられる状態を保った点が、いわゆる「手の内化」の実体だと考えられます。それが表れたのが、ベルトコンベアの速度を上げると画像が移動方向に伸びてしまうという、インライン化に必ずついて回る問題への対処です。当初は速度を落として回避していたものを、伸びた画像そのものをAIに学習させるという解き方に切り替えました。外部に依頼せず現場で試して直せる体制があったからこそ選べた解決策であり、AI活用を一度きりの導入で終わらせない条件でもあります。