三井倉庫グループが化粧品のラベル貼付検査にAI画像検査機、目視の限界を補う設計

ラベル貼付という工程を対象に選んだ切り分けが、機械判定を成立させる土台になっています。位置や角度、形状、寸法、数量のように、画像から数値として取り出せる特徴だけで合否が決まる作業であれば、AIに求められるのは良し悪しの感覚ではなく、事前に登録したデータとの照合にすぎません。SOPという形で正解が先に文書化されていた工程だったことも効いており、判定基準を機械に渡せる形へ翻訳する手間が最初から小さかったと考えられます。

検査の機械化を、作業レイアウトの変更とセットで進めた点も見逃せません。従来のセル方式は、開梱から商品取り出し、ラベル貼付、確認、梱包までを1名が通しで担う組み方で、そこに検査機を置くだけでは人の動線は変わらないままです。コンベアで商品を移動させるライン方式に切り替えたことで、製造と検査が順番待ちの関係から同時に流れる関係に変わり、検査機が持ち場に固定されて働き続けられる配置になりました。装置の性能を追うのではなく、装置が力を発揮できる流れをつくる方向に判断が向いています。

合否判定と同時に証跡画像を残す設計は、検査装置を品質記録の装置としても働かせています。検査は本来その場で完結してしまう行為ですが、判定した製造物の画像が残れば、後日の照会に対して個別にさかのぼれる。形状の異なる複数タイプの製品には検査機を複数台を併用する構成で応じており、1台で何でも見分ける万能機を目指すのではなく、扱う製品の幅に台数で対応する割り切りが見てとれます。