「ゆるっとAIで自動化」ファクトリーオートメーション

完全自動化で人件費ゼロの工場は、多くの企業にとって理想かもしれません。しかし、現在の技術やコスト面を考えると、完全自動化の実現はまだ現実的ではありません。

そこで、今おすすめしたいのが「ゆるっと自動化」という考え方です。全ての作業をAIに置き換えるのではなく、目視確認や記録や分析、といった、人の手を介すと手間や時間がかかる、精度を高めたい部分をAIがサポートします。

これは、人間・AI・ロボットがそれぞれの得意分野を活かして協力しながら生産を行う、現実的で効率的な自動化スタイルです。

では実際に、どのような工程で「ゆるっと自動化」が効果を発揮するのか、具体的に見ていきましょう。

外観検査

特に外観検査の分野では、この「ゆるっと自動化」が非常に効果を発揮します。AI外観検査を導入することで、人間の「目」と「脳」の役割をAIが代替できるようになり、従来は見逃されやすかった微細な傷や、食品など人の経験や勘に頼る検査が難しい製品でも高い品質確認が可能になります。 人間の目視検査は単調で疲労がたまりやすく、見逃しのリスクも高いため、AIによる補助は品質管理において大きなメリットがあります。

ただし、AI検査にも弱点はあります。100%の精度を出すには多くの時間とコストが必要で、設定を厳しくすぎると「過検知」、つまり良品を不良と判断してしまうことが多く起こります。また設定を緩くすると、「見逃し」が起こります。

そこで有効なのが、AIと人間による二段階の検査体制です。まずAIで一次検査を行い、厳しい基準で不良品をふるい落とします。

そして、AIが不良と判定したものだけを人が目視で確認するという方法です。これにより、コストを抑えつつ、ほぼ100%に近い高精度な検査が実現できます。

このように、AI外観検査は単独での完全自動化を目指すのではなく、人との協力によって最大の効果を発揮します。人間の判断力と柔軟性、AIの精度とスピードを組み合わせる「ゆるっと自動化」こそが、今の時代に適した現実的な自動化の形だと言えるでしょう。

AIカメラによる作業支援と効率化

AIカメラは、作業現場での「作業忘れ」や「ミス」を防ぐためのツールとして活用できます。作業者の行動や作業の進捗状況をその場で監視・分析し、万が一作業漏れや手順ミスがあった場合には、AIが自動で検知してアラートを出すことが可能です。ミスを早期に発見し、品質や安全性の向上につなげることができます。

また、AIカメラは記録機能も備えており、「どの工程で何が起きたのか」を後から確認することもできます。トラブルの原因分析や教育用途にも役立ちます。さらに、作業の流れや手順をAIが分析し、どの作業順序が最も効率的かを導き出すことで、業務全体の最適化や時間短縮にも貢献できます。このAIカメラを使うことで、人的資本を最大限に活用することができます。

部品のピッキング・仕分けと搬送の自動化

「ゆるっと自動化」を進める上で注目されているのが、AI技術を搭載した搬送用ロボット「AMR（自律移動ロボット）」の活用です。AMRは人や障害物を自動で避けながら、目的地までの最短ルートを自ら考え、製品や部品を搬送することができます。人と協働できるため、既存の作業環境にも比較的なじみやすいのが特徴です。

しかしながら、ピッキング作業まで完全に自動化できるAMRは、まだ世界的にも限られた例しかなく、導入には工場全体のレイアウト変更や他の機器の導入も必要になるため、初期コストが非常に高くなってしまいます。

そのため現実的には、ピッキングや仕分け作業は人が行い、搬送部分だけをAMRに任せるという方法がおすすめです。

これは、導入コストを抑えつつ、作業員の負担を大きく減らすことができます。特に広い工場では、作業員が長距離を歩くことが大きな負担になりますが、AMRを導入することでその負担を軽減し、作業効率も向上させることが可能です。

予知保全による故障の未然防止

生産設備の最適化

AIを活用した品質管理と需要予測

AIの活用は、外観検査に限らず、製造プロセス全体の品質管理にも広がっています。生産中に収集される各種データをAIで分析することで、不良品の原因や発生しやすい工程を特定し、事前に改善策を講じることができます。

さらに、AIによる需要予測も大きなメリットです。過去の販売データや市場の動向をもとに、将来的な需要を予測することで、無駄のない生産計画を立てることができます。品質管理と需要予測を組み合わせることで、過剰在庫や品切れといったリスクを減らし、安定した生産・供給体制を構築することが可能 になります。

導入事例

AI外観検査と目視検査によるダブルチェック

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し、人との二部体制を図っています。

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）

AIカメラによる作業支援の導入事例

導入前の課題

GEヘルスケア日野工場では、日々の改善活動において、作業内容の分析や課題の抽出に多くの時間と人的リソースを必要としていました。特に、作業の可視化やムダの特定といったプロセスは ベテラン担当者に依存しており、改善の属人化や実施までのスピードの遅さが課題となっていました。

また、品質が安定しない工程では、作業時間や手順のばらつきが原因の一つと考えられていたものの、それを定量的に把握・比較する仕組みが不足しており、改善に向けた手立てが限定的でした。新人作業者の教育においても、 指導が経験則に頼る場面が多く、教える側によって内容や品質に差が出やすいという課題もありました。

• 作業内容の分析や課題の抽出に多くの時間と人的リソースを必要
• 教える側によって内容や品質に差が出やすい
• 品質が安定しない工程では、作業時間や手順のばらつきが原因
• 指導が経験則に頼る場面が多くい

導入後の効果

Ollo Factoryの導入により、工場の改善活動は大きく進化しました。ベテランと新人の作業映像を比較・分析することで、非効率な動作やムダを明確にし、ある工程ではサイクルタイムを 34.2分から26.0分へと短縮。結果として、 2人作業だった工程を1人で対応可能とするなど、約24％の生産性向上を実現しました。

改善の進め方にも変化が生まれました。従来は数日かかっていた作業分析が、Ollo Factoryの活用によって半日以内で完了。操作もシンプルなため、入社1年目の社員でも分析・改善を主導できる体制が整い、改善活動の属人化が解消されました。

品質向上の面では、ウェアラブルカメラで撮影した映像から作業のバラツキを可視化し、問題の早期発見と対応が可能になりました。作業者の目線や動作の癖なども分析できることで、現場の理解と納得を得ながら改善を進められるようになりました。

教育面では、熟練者と新人の作業比較から、改善すべきポイントを動画で直感的に把握できるようになり、指導の精度と一貫性が向上。 新人の“自己流”によるミスや品質低下も未然に防ぐことができ、教育効率の向上に大きく寄与しました。

• 非効率な動作やムダを明確
• サイクルタイムを34.2分から26.0分へと短縮い
• 2人作業だった工程を1人で対応可能に
• 新人の“自己流”によるミスや品質低下も未然に防ぐことができる
• 改善すべきポイントを動画で直感的に把握

参考サイト：PR times公式サイト．Ollo FactoryがGEヘルスケア・ジャパン株式会社で導入．2024年11月27日．https://prtimes.jp/,（引用日2025-05-04）

AMRの導入事例

導入前の課題

物流拠点では、高額商品や特殊な取り扱いが必要な商品を、 通常商品とは別の専用ピッキングエリアで管理していました。このエリアへの立ち入りは作業者が限定されていたため、少人数の作業者がピッキング作業と、通常エリアまでの長距離搬送を兼任する必要があり、大きな負担となっていました。

さらに、以前導入していた他社製の自律走行搬送ロボット（AMR）については、機能アップデートの頻度が少なく、設定変更のたびにメーカー対応が必要な点に不便を感じていました。より柔軟に運用でき、現場の変化にも対応しやすいAMRの導入が求められていました。

• 長距離搬送
• 設定変更のたびにメーカー対応

導入後の効果

この課題を解決するために導入されたのが、AMR「KeiganALI」です。KeiganALIは、初期設定が簡単で、現場担当者が自らマッピングの変更を行える柔軟性を備えており、大規模なレイアウト変更が不要な点も評価されました。搬送作業をロボットに任せることで、 作業者はピッキング作業に専念できるようになり、業務の効率化と負担軽減が実現しました。

また、タブレットを用いた直感的な操作性や、音声アナウンスによってロボットの現在位置や状況が把握しやすい点も、現場から高く評価されています。実際の作業者からは「操作が覚えやすく、すぐに使いこなせる」「ロボットの動きが明確で安心できる」といった声が寄せられており、導入効果を実感されています。

• 初期設定が簡単
• 大規模なレイアウト変更が不要
• 業務の効率化と負担軽減
• ロボットの現在位置や状況が把握しやすい

参考サイト：住友重機械工業株式会社公式サイト．導入事例　株式会社MASSホールディングス様（旧社名：株式会社きくや美粧堂様）．https://cyclo.shi.co.jp/,（引用日2025-05-04）

まとめ

このように、AIは故障予防から生産計画、品質管理まで、工場運営のあらゆる側面で活用が進んでいます。完全自動化を目指す前に、AIを上手に取り入れる「ゆるっと自動化」で、現実的かつ効果的な改善を目指していくのが理想的です。

AIやロボットなどをサポート役とすることで、働き方を変え、気持ちよく働けるようになるでしょう。