AIは「匠の目」を再現できるか？
外観検査の常識を変えるテクノロジーとは

皆さん、こんにちは。レスターです。
前回のブログ記事『その「匠の技」、5年後も継承できますか？製造業の外観検査工程に潜むリスクとは』では、熟練検査員の「匠の目」に支えられてきた日本のモノづくりが、判定基準のバラつき、ヒューマンエラー、そして技術承継の難しさといった、構造的な課題に直面していることをお話ししました。
「このままのやり方で、今後も品質を維持することができるのだろうか？」
多くの製造技術、製造、品質部門のご担当者様が、このような問題意識をお持ちのことと存じます。
では、これらの問題を、私たちはどう乗り越えれば良いのでしょうか？
今回のブログでは、その解決の鍵を握るテクノロジー、特にAI（人工知能）が外観検査の世界にどのような革新をもたらそうとしているのか、その可能性と仕組みについて探求していきます。

❚ AIは、従来の「画像検査」と何が違うのか？

「AIによる外観検査」と聞くと、これまでの「ルールベースの画像検査（マシンビジョン）」を思い浮かべる方もいらっしゃるかもしれません。しかし、以下の一般論にある通り、両者は似て非なるものです。

例えるなら、従来の画像検査が「マニュアル通りの知識しか持たない新人」だとすれば、AI外観検査は「数多くの経験から、不良品特有の“雰囲気”や“違和感”まで感じ取れるベテラン」に近いと言えます。

❚ AIが、目視検査における「3つの課題」を解決する

このAIの学習能力こそが、第1回の記事で挙げた目視検査の「3つの壁」を乗り越える力となります。

❚ AI外観検査、導入成功のためのポイント

様々な可能性を秘めたAI外観検査ですが、導入すれば全てが解決するわけではありません。
その効果を最大限に引き出すためには、いくつかのポイントを押さえておく必要があります。

❚ まとめと次回予告

今回は目視検査が抱える構造的な課題に対し、AI（特にディープラーニング）を活用した外観検査がいかにして有効的な解決策となり得るかをご紹介しました。
AIは、これまで不可能だと考えられていたレベルで、製造現場の品質管理を革新するポテンシャルを秘めています。
しかし、そのポテンシャルを最大限に引き出すためには、いくつかの注意点をクリアし、自社の現場に本当に合ったソリューションを選ぶ必要があります。
では、これらのポイントをクリアし、現場で本当に「使える」AI外観検査ソリューションとは、具体的にどのようなものでしょうか？
次回の最終回では、今までのお話を踏まえ貴社の課題解決にご利用いただける具体的なソリューションをご紹介します。
どうぞ、ご期待ください。

❚ 更新履歴

2025/07/25