実施時期: 2018年10月|2026.06.02 最終更新
職人の勘に頼る外観検査をAI化、見逃し率0％と大幅な省人化を両立
企業規模: 1,000人以上
※イメージ画像です
プロジェクト概要
アプローチと成果
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こんな課題を持つ企業におすすめの事例です
- 目視検査の属人化や見逃しに悩んでいる
- 熟練技術者の不足に課題を感じている
- AIの判定根拠がブラックボックス化するのを避けたい
プロジェクト概要
背景・目的
トヨタ自動車株式会社の本社工場鍛造部では、フロントハブの検査工程において、外観目視検査と磁気探傷検査を人の目で実施していました。特に磁気探傷検査は熟練技能を要する業務であり、労働人口の減少を見据えた省人化と、従業員をより価値ある業務へシフトさせるためのリソース再編が急務となっていました。
当初は一般的なマシンビジョンによる自動化を試みましたが、熟練の技能を再現しきれず、見逃し率32％、過検出率35％という結果に終わり、実用化には至りませんでした。数年にわたる自動化への取り組みの末、次なる解決策としてAIの活用を検討し始めました。
数十社のソリューションを比較検討する中で、判定根拠を可視化できる機能を持つことや、「まずはトライアルから」という実直な提案姿勢を評価し、株式会社シーイーシーのAI導入を決定しています。
アプローチと成果
アプローチ
株式会社シーイーシーが提供するDeep Learningを活用した外観検査・画像検査システム「WiseImaging」を導入しました。プロジェクトの推進にあたっては、現場の従業員とシーイーシーのSEが密に連携し、多数の画像データを収集しながらデータ分類や学習方法の試行錯誤を重ねています。
特に重視されたのは、AIの判定がブラックボックス化しないことでした。「WiseImaging」に搭載されたヒートマップ機能を活用し、判定根拠となる特徴の違いを色の強弱で可視化することで、精度と信頼性を視覚的に評価しながら改善を進めました。
また、AI単体の導入にとどまらず、既存の稼働設備との連携やつなぎ込みといった周辺開発まで一気通貫で実施しています。さらに、現場への定着を図るため、部内でAIに対する啓蒙活動を事前に行い、スムーズな運用開始に向けた土壌づくりも行われました。
プロジェクトへの評価と成果
改善・向上したこと
業務の自動化
人手不足の解消
属人化解消
生産性向上
品質・安全性向上
エラー・ミスの削減
推進したこと
システムへのAI機能組込み
プロトタイプ開発（PoC）
既存システムとのAI連携
現場とベンダーが二人三脚でAIを育て上げた結果、見逃し率0％、過検出率8％という極めて高い判定精度を達成し、検査工程での本稼働を実現しました。定量的な成果として、これまで二交代勤務で計4名が携わっていた検査体制を2名へと削減し、大幅な省人化に成功しています。
定性的な面でも、面倒なプログラム設定が不要なため、現場の従業員が簡単な操作のみで違和感なく業務に組み込める環境が整いました。
今後は、他の部品への磁気探傷検査の自動化展開や、教師なし学習・転移学習といった新たなAI学習手法の活用も視野に入れており、継続的な業務改善に向けた取り組みが進められています。
カテゴリー詳細
プロジェクト内容
AI導入・支援形態
導入部門・データ活用
導入部門と活用内容
製造
外観検査・不良品検知
活用したデータ
画像・動画・3D
製品・部品画像
採用したAI技術・ツール
採用したAI技術
画像AI
外観検査
検品自動化
異常検知
活用・導入したAIモデル・ツール
その他のツール
連携ツール
チャットツール・UI（画面）連携
専用Webアプリ・業務システム
WarpBiz編集部の事例考察
本事例の成功の最大の要因は、AIの判定根拠をヒートマップで可視化し、現場とベンダーが密に連携して精度向上に取り組んだ点にあります。このアプローチは、食品や電子部品など、目視に頼る他業種の外観検査や品質管理にも広く応用可能です。AI導入においては、システムを入れて終わりではなく、良質なデータを継続的に学習させる「育てる」プロセスが不可欠であることに注意が必要です。自社の検査工程に課題をお持ちの方は、ぜひ他の画像認識AIの導入事例もご参照ください。
プロジェクト実施・導入企業
株式会社シーイーシー
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トヨタ自動車株式会社
トヨタ自動車株式会社 様 | WiseImaging | 導入事例 | シーイーシー VR+R
発行元：株式会社シーイーシー
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