皆さんこんにちは。レスター）AI推進チームです!
3回にわたってお届けしてきた「外観検査」をテーマにしたブログシリーズも、いよいよ最終回です。
- 第1回では、多くの製造現場が直面する「目視検査の課題」を共有しました。
▶ 第1回の記事はこちら - 第2回では、その課題を解決する技術として、「AI」が熟練検査員の「匠の目」をいかにして再現し、超える可能性があるのかを解説しました。
▶ 第２回の記事はこちら
前回の記事では、AI外観検査が課題解決に有効な技術である一方で、その導入を成功させるには「データの質と量」「導入のしやすさ」「既存ラインとの親和性」といった、いくつかの実践的なハードルが存在することにも触れました。
「外観検査にAIを活用することで課題解決ができるのは分かった。でも、本当にウチの工場で使えるのか?」
多くの製造技術、製造、品質部門のご担当様の中には、このように考える方も多いのではないでしょうか。
今回の最終回では、その問いに対する具体的な答えとして、私たちレスターがパートナーと連携して提供するAI外観検査ソリューション『メキキバイト』をご紹介します。
❚ 現場の本当の課題を解決する『AI外観検査ソリューション』
本ソリューションは、AIの専門家ではない、現場で品質を守る皆様に最大限活用していただくことをコンセプトに開発されました。
前回の記事で挙げた、導入成功のための3つのポイントを『メキキバイト』がどのようにクリアしているのかをご紹介します。
ポイント1：少量の不良品サンプルで高精度に学習
独自のAI技術で少量の不良品サンプルからでも高精度な学習が可能です。
また、「正常とは何か」を深く学習させることで、未知の不良品（未学習の不良）を「いつもと違うもの」として検知する能力にも長けています。これにより、データ収集のハードルを大幅に下げます。
ポイント2：「現場での使いやすさ」を追求
AIに関する専門知識はいりません。
品質管理や製造部門のご担当者様が、直感的な操作でAIモデルの作成や追加学習、管理を行えるように設計されています。
ポイント3：現場環境に合うハードウェア構築もご支援
AI外観検査を実現するには、アプリケーションだけでなく最適なハードウェアの構築も必要です。
当社はパートナーと連携し、お客様の環境に合わせたハードウェア構築もご支援します。
❚ 導入効果を最大化するアプローチ
私たちは、『メキキバイト』というソリューションを提供することがゴールではありません。
AI外観検査の導入は、お客様にとって一大プロジェクトですので、その導入効果を最大限に高めることが、当社のゴールです。
当社は導入前の準備を重要視しており、以下のような価値を発揮することで、導入効果の最大化をご支援しています。
- AI活用アセスメント：
「そもそも、私たちの製品検査にAIは有効なのか?」という問いに対し、貴社の検査工程や対象製品、課題を深くヒアリングし、AI導入による費用対効果の算出までを支援します。 - PoC（概念実証）支援：
本格導入の前に、お客様が実際に検査している製品サンプルをお預かりし、どの程度の精度で検出可能か、無料で効果検証を実施します。お客様はリスクなく、AIの能力を事前にご確認いただけます。
❚ ローカルLLM（RAG）による品質情報の活用
本ソリューションで収集した検査データ（不良品の画像、発生日時、ライン番号など）は、それ自体が貴重な資産です。
将来的には、これらのデータをRAGシステムに取り込むことで、品質情報の活用が可能になります。
例えば、「先月、Aラインで多発した“キズ不良”の画像と原因分析レポートをまとめて」とAIに質問するだけで、瞬時に必要な情報が手に入る、そんな未来も実現できます。
本ソリューションは、単なる検査ツールに留まらず、貴社の製造ナレッジを蓄積・活用し、開発から製造、品質保証までを繋ぐソリューションと言えます。
❚ まとめ：熟練の技を、全てのラインへ。そして未来へ。
3回にわたり、外観検査の課題と、その解決策としてのAIの可能性について探求してきました。
AI外観検査ソリューションとレスターの「伴走支援」は、これらの課題を解決し、熟練検査員の「匠の目」を、いつでも、誰でも、全ての生産ラインで利用可能なデジタル資産へと昇華させます。
それは、単なる検査工程の自動化ではありません。製造現場の知見を未来に繋ぎ、日本のモノづくりの品質をさらに高度化するためのチャレンジです。
あなたの工場の外観検査における課題解決に、私たちレスターは伴走します。
もし、外観検査に関するお悩みや、AI外観検査ソリューションついて興味がありましたら、まずはお気軽にご相談ください。
❚ 関連製品
独自の画像生成AIで
製造現場に最適なAIと検査環境を
『メキキバイト』
❚ 更新履歴
2025/08/06