製造業におけるAIカメラの活用>

近年、製造業においては人手不足や国際競争の激化を背景に、 生産性の向上が強く求められています。

それに伴い、従業員の賃金水準を引き上げることや、働きやすい環境を整備することも重要な課題となっています。

こうした背景から、国や自治体が提供する補助金・助成金も、 「いかに生産性を高めるか」を重要な支給条件としているケースが増えてきました。単に新しい機械を導入するだけでなく、業務プロセスの見直しや省力化、品質管理の高度化といった取り組みが求められているのです。

その中でも、 AIカメラの導入は、生産性と品質、さらには安全性までを一体的に向上させる手段として、非常に注目されています。

それでは、 AIカメラの活用方法について見ていきましょう。

AIカメラの活用方法

AIカメラは、 作業者の作業工程を可視化することができます。 熟練した作業者は無駄な動きが少なく、作業の要領を得ているため、他の作業者に比べて効率的に作業を進めることができます。

AIカメラは、こうした 熟練工の動きを記録・分析し、それを見本としてマニュアル化することで、誰でも同じような作業が行えるようサポートします。

さらに、AIカメラによって無駄な動きや作業スピードのばらつきを分析することも可能です。最近では、AIカメラがとらえた作業動作を自動で言語化し、そのままマニュアルとして出力できる機能を持つ製品も登場しています。

例えば、作業者が組み立て工程でネジを回している場合、AIがその動作を学習し、「ネジを回しています」といった具合に動きを言語化します。これは、AIがYouTubeなどの作業動画や動作データから類似の作業を学び、言語化する技術に基づいています。

このような技術の進化により、AIカメラが収集・分析した内容を人が一から言葉にしてマニュアルに落とし込む必要がなくなり、場合によっては人が作るよりも分かりやすいマニュアルが自動生成されることもあります。膨大なマニュアルを手作業で作成しなくて済むのは、製造現場にとって大きなメリットだと言えるでしょう。

安全管理への活用

厚生労働省によると、令和5年には製造業で「はさまれ・巻き込まれ」事故によって138人が亡くなっています。AIの導入により、こうした事故の予防につなげることが期待されています。

出典：厚生労働省公式サイト．令和５年の労働災害発生状況を公表．（2024.08.26）．https://www.mhlw.go.jp/index.html,令和6年5月27日（月）.（引用日2025-7-15）.

予知不全

トレーサビリティの強化

温度監視・設備チェックの自動化

AIカメラ棚卸し業務

AIカメラが倉庫内の製品や部品を自動で認識し、 在庫数をリアルタイムで把握します。カウントミスや手作業による棚卸しの手間を削減し、在庫情報の精度を高めることができます。

AI外観検査

AIカメラを活用することで、 寸法の計測、異物の混入、キズや欠けなどの外観的損傷の検査を行うことができます。これまで自動化が難しいとされてきた熟練工による検査スキルも、AIがその判断基準を数値化し、法則を見出すことで再現可能となりました。 これにより、AIが熟練工の検査スキルを獲得し、より正確で一貫性のある外観検査が実現できます。

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顔認証による勤怠・シフト管理

AIカメラの顔認証技術は、勤怠管理やシフト管理にも応用されています。顔認証によって出退勤が記録されることで、打刻ミスの防止や不正防止にもつながります。また、勤怠データと連携することで、自動的に給与計算まで行うことも可能です

まとめ

製造業は依然として日本のGDPの約2割を占めており、この重要な産業を維持・発展させていくことは、日本経済にとって極めて重要です。AIカメラの導入は、製造現場を劇的に変えるものではないかもしれませんが、人と共存しながら効率性を高め、安全性を守るための有力な支援ツールです。

また、働き方の多様化が進む中で、遠隔作業や誰でもどこでも対応可能な作業環境が求められています。AIは、検査業務の支援だけでなく、マニュアル作成や業務の標準化にも貢献し、技能の属人化を防ぎながら技術継承を実現します。

このように、AIは製造業の効率化・高度化・継続可能性の実現において、今後さらに重要な役割を果たしていくと考えられます

出典：経済産業省公式サイト．第1章　業況　第1節　製造業の業績動向．．https://www.meti.go.jp/,.（引用日2025-7-15）.