AI外観検査の導入事例集

AI外観検査は、AIを活用して製品の小さな欠陥や不良品を見つける技術のことを指します。目視検査の役割を担います。いわば「人の目」の代わりをします。

従来のルールベースの外観検査とは異なり、AIは人の感覚や勘を学習することができます。曖昧な判定基準を数値化し、人間の感覚に潜む法則を見つけ出します。そして、その法則をもとに判定基準を設定し、自動で検査を行います。

このAI外観検査は、これまで人にしか判断できなかった複雑で難しい検査の自動化します。

それでは、一体どんな検査に使われていて、どんな効果があるのかを実際の具体的な導入事例から紐解いていいきましょう。

AI外観検査導入事例

ヨシズミプレスにおけるAI外観検査の活用

導入事例

ヨシズミプレスは、プレス加工技術に強みを持つ日本の製造業企業です。近年では、AI技術を活用した外観検査システムの導入など、積極的にDX（デジタルトランスフォーメーション）を推進しています。

AI外観検査導入前課題

その一環として、AI外観検査を導入しました。ヨシズミプレスでは、月産50万個の製品を目視検査しており、検査員6名が約10日間を要していました。特に、自動運転用センサーに使われるレーザーダイオード部品は直径5mm程度と小さく、顕微鏡での検査が必要でした。

この作業は非常に負担が大きく、従業員の疲弊や作業効率の低下が課題となっていました。

• 検査対象が小さく、従業員の疲弊
• 作業効率の低下
• 検査員６名で10日間かかり、時間を要する

AI外観検査導入後の効果

• 目視検査の負担が大幅に軽減　（約50万個→約2万個）
• 利益率向上
• 作業効率が工場（総時間が月あたり40％削減）

参考サイト：経済産業省．AI導入ガイドブック．（2021.03）．https://www.meti.go.jp/,（引用日2025-03-24）

墨田加工のAI外観検査の導入事例

導入事例

AI外観検査の導入前課題

従来は検査員2名が三日間をかけて、1ヶ月に約4320個の検査を行っており、時間がかかっていました。

• 作業員の目の疲労
• 時間的コスト・人件費
• 検査員のノウハウや経験に依存するため、人材育成に時間がかかる

AI外観検査導入後効果

• 時間コストの削減とコスト削減(12時間→7.7時間）
• 人手不足の解消
• 検査員ごとのばらつきが解消
• 検査員の負担軽減

参考サイト：経済産業省．AI導入ガイドブック．（2021.03）．https://www.meti.go.jp/,（引用日2025-03-24）

アヲハタ株式会社のAI外観検査導入事例

導入事例

アヲハタ株式会社はジャムで有名な企業ですが、ゼリーの製造・販売も行っています。カップゼリーの製造工程においては、シール（溶着）検査が必要であり、果物の繊維がシール面に付着すると液漏れのリスクがあるため、従来は人の目で確認していました。

そこで、「Phoenix Vision/Eye」 AI外観検査システムが採用されました。

AI外観検査の導入前課題

• 微細な気泡は毎回変化し従来の検査機械では対応できない
• 人手不足　特に繁忙期
• 細かい繊維を検出できない
• 個体差がある

AI外観検査導入後の効果

• 50%人手削減
• 安定した品質管理
• 精度の高い検査

参考サイト：株式会社Vrain Solution公式サイト．A導入顧客インタビュー．（2024.12.27）．https://vrain.co.jp/,（引用日2025-03-24）

株式会社淀川製鋼所の導入事例

株式会社淀川製鋼所は、表面処理鋼板や物置を含む各種建材商品、グレーチング、び金属ロールを製造しています。めっき鋼板は家電や建材の材料として使用され、重量は1トンを超え、長さも1メートル以上に及びます。

鋼鉄は加工しやすいものの、錆びやすいため、メッキや塗装が必要です。そのため、連続メッキラインと呼ばれる生産ラインで、材料を停止させることなく24時間体制でメッキ処理を行っています。

AI外観検査の導入前課題

しかし、従来の検査工程には課題がありました。1つの班に6名体制で3交代制を敷き、常に作業員が目視で確認していました。

検査員には高度なスキルが必要であり、クライアントのニーズに対応し、NGの判定基準も違うため、NG判定基準を細かく把握する必要がありました。

また、検査対象は毎秒2.7メートルの速度で流れるため、目視検査には限界がありました。

さらに、不メッキやドロス（溶けた金属の表面に浮かぶ酸化物や不純物の塊）など、外観が類似しており判別が難しいという問題もありました。

• 検査速度が早く、目視確認の限界
• 検査員のスキルへの依存
• 判定基準の多様性・曖昧さ
• 類似の不良品は多く、判定が難しい

AI外観検査導入後の効果

これらの課題を解決するために、AI外観検査を導入しました。約4000枚の画像を学習させることで、不メッキやドロスなどの欠陥を自動識別し、検査精度を90%まで向上させました。

この結果、検査の自動化が進み、作業員の負担も軽減されました。 またAI外観検査の導入によって、品質が向上し、不良品の流出が防止され、さらに検査員の負担が軽減され、より高度な業務に集中できる環境が整いました。

加えて、24時間連続生産の中で、検査速度を維持しながらも高い精度での検査が可能となり、顧客のニーズに柔軟に対応できるようになりました。

AI外観検査の導入により、製造工程の自動化が進み、作業環境の改善や品質向上に大きく貢献しています。

• NG判定が90%
• メッキ特有の判断が難しいNGにも対応
• お客様ごとに異なるニーズにも対応
• 従業員の負担軽減

参考サイト：株式会社シーイーシー公式サイト．WiseImaging導入事例 株式会社淀川製鋼所様．．https://vrr.cec-ltd.co.jp/,（引用日2025-03-24）

住友理工株式会社のAI外観検査導入事例

住友理工株式会社は、ゴム・樹脂・金属などの素材を扱う総合素材メーカーであり、特に自動車向けの防振ゴムやホースの開発を通じて自動車産業の発展を支えてきました。

防振ゴムは世界シェア28％を誇り、世界トップシェアを維持しています。また、ホースにおいても世界シェア19％とトップクラスであり、国内では圧倒的なシェアを誇る企業です。

これらの防振ゴムやホースは、地震のエネルギーを吸収する機能を持ち、制震対策としても注目されています。

AI外観検査導入前課題

特に自動車用ホース部品は、複雑な形状、高い耐熱性、衝撃吸収性が求められる重要な部品です。

自動車は人命を乗せて走行する乗り物であり、ホース部品はエンジン冷却、ブレーキ、燃料供給など、安全な走行に不可欠な役割を担っています。そのため、ホースの形状や寸法にわずかな誤差があった場合でも、重大な事故につながる可能性があります。

したがって、検査の際にヒューマンエラーや見落としは許されません。

しかし、ホースの形状が複雑であるため、人の目による検査では見落としのリスクが常に存在していました。

さらに、ゴム材料は温度や湿度によって変化しやすく、柔軟性があるため測定時に変形しやすい特性を持っています。そのため、ルールベースによる明確な基準をもとにした寸法測定や判定が難しいという課題がありました。

また、1台の車には約30～40種類のゴム部品が使用されており、それらの厳密な検査を行うには、多くのスタッフの育成やコストが必要となっていました。

加えて、自動車用ホース部品の複雑な形状や求められる耐熱性・衝撃吸収性の観点から、従来のルールベースの画像検査では天候や照明の影響を受けやすく、正確な判定が難しいという問題がありました。特に黒いゴム素材では、手作業による微細な欠陥の検出が困難であるため、より高度な検査技術の導入が求められています。

• 人による検査での見逃しが許されない、高い品質管理が求められる
• ゴム特有の形状や材質の問題から明確な基準での検査にしか対応できないルールベースの検査が難しい
• 高度な検査をする人材育成費とコスト
• 多くの外観検査のメーカーでは対応できない検査内容だった

AI外観検査導入後効果

住友理工は、MENOUの検査AIを導入することで、複雑な形状を持つ自動車用ホースや防振ゴム部品の検査における課題を解決しました。 従来の手作業では検出が難しかった微細な不良を、MENOUのAIが正確に検出することで、ヒューマンエラーを削減し品質を向上させました。

課題であった黒いゴムの明暗をAIが的確に検出し、カメラと照明の選定サポートも提供。

使いやすいUIと無償ライセンスにより、導入前の操作確認が可能で、さらに低コストのサブスクリプション方式（年間60万円）を採用しています。導入コストを抑えつつ複数ラインでの展開が可能で、ゴムのAI外観検査の精度がよく、ダブルチェックが不要なり、無人化もできました。ホース部門でも、部品を検査台に置くスタッフなどの人員以外は省くことに成功して半自動化を進めていて、５品種に導入れています。

また、検査項目が多いと人ではミスも起こりやすいですが、検査項目が多いほど精度が高く、結果を出しています。検査項目が４つあるものは約３秒のライフサイクルが縮まっています。 課題であったコストの削減と、スタッフの負担も軽減されています。

• AI外観検査で高い精度で不良品や品質確認を行え、ダブルチェック不要に
• 人的ミス防止
• 検査の効率化
• 無人化と半自動化でコスト削減
• スタッフの負担軽減

出典：MENOU公式サイト．自動車部品の検査にAI導入で無人化実現！複数ライン導入と海外拠点での活用も視野に．https://menou.co.jp/,（引用日2025-03-24）

旭工精株式会社AI外観検査の導入事例

導入事例

旭工精株式会社は自動車やバイク部品の製造において、アルミ部品を製造し、切削加工や組付けを経て納品している会社です。

AI外観検査導入前課題

旭工精株式会社は自動車やバイク部品の製造において、アルミ部品を製造し、切削加工や組付けを経て納品している会社です。
時間経過とともに金属が劣化し、部品表面の模様が微妙に変化します。
この変化を、既存の検査装置で正確に捉え、製品の品質を安定的に維持することが課題でした。

• 金属劣化による、外観の変化
• 人手不足
• スキルの育成

AI外観検査導入効果

• ヒューマンエラーがなくなり、品質の安定
• 人件費削減
• 効率化
• 多様な金属の変化にも対応

出典：hacarus公式サイト．AI外観検査システム「HACARUS Check」ダイカストメーカーに初導入．(2023-04-0).https://hacarus.com/ja/,（引用日2025-03-24）