最終更新日：2024-04-03
AIを活用した品質管理とは？導入メリットや3つの活用事例も解説
AI（人工知能）を活用した品質管理のサービスが増えています。背景には、少子高齢化による労働人口の減少や、働き方改革による業務効率化の推進、ディープラーニングの急速な進展によるAI技術の飛躍的な進歩があります。
「自社で品質管理をAIに任せてコスト削減をしたい」「AIを活用した品質管理とは？」「AIの品質管理はどんなことまでできるの？」といった疑問をお持ちの方も多いのではないでしょうか。
本記事では、AIを使った品質管理の概略やメリットを解説し、実例をいくつか挙げながら品質管理でできることを紹介します。また導入の注意点についても解説します。
そもそも、AI（人工知能）の定義、学習の仕組み、ビジネスへの活用事例について初心者向けに解説したはこちらです。
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目次
品質管理とは？
品質管理とは、製品を生み出す際に一定の品質を担保しているか検証し、保証することを意味します。
近年、DXの取り組みを進める企業が増えてきました。DXは単にIT技術を導入した生産性向上だけの取り組みではなく、設計から品質管理、物流までのプロセスをトータルで最適化し、市場においての競争力を身につけることが重要です。
こちらで製造業でのDX導入事例、導入ステップを詳しく説明しています。
従来は目視による検査が一般的で、対応できる範囲が限定的であることや精度の低さが課題でしたが、AIのディープラーニングを活用した技術進歩により高精度で効率の高い検査が実現しつつあります。
外観検査は画像認識の技術を活用し、不良品や不具合をあらかじめ検知する品質管理の中心プロセスです。外観検査とは何か、なぜ重要か、代表的な手法の種類についてこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。
外観検査の会社の詳細が知りたい方は、「AIによる外観検査導入完全ガイド！プロ厳選システム開発会社」の記事をご参考ください。
AIによる品質管理は人による主観を無くし、質を担保する有効な手段です。品質管理においては「品質検査」「製造工程」「品質改善」の3つのケースについてそれぞれのポイントを解説します。
品質検査
品質検査は、製品が要件を満たしているか、工程能力や管理状態はどうであるかなどのチェックです。製品を生み出す際には、求められた要件を満たすことは必須条件で、品質検査は品質管理の中核のプロセスなので、とても重要です。
工程能力チェックは製品の品質検査が的確に検査できているか、管理状態チェックは検査や工程管理が適切に実施されているかを検査します。
製造工程
製造工程は、作業のマニュアル化、作業教育や訓練の体制、必要設備の状態、製造や検査のプロセスが最適であるかなどのチェックを行います。
業務フローのマニュアル化で、スムーズで効率的な製品開発を進められるように製造フローの最適化を行い、不具合の発生を防止します。
品質改善
品質改善は、製品の不具合の再発防止策を検討します。今後起こりうる将来的な不具合の発生リスクも視野に入れながら行います。また、ユーザーの声を反映して製品を改善したり利便性向上を目指したりなどの取り組みも行うのが一般的です。
AIを活用した品質管理とは？
少子高齢化や働き手不足などで労働人口が減少する中、いかに人件費などのコストを抑えながら高品質を担保できるかが今後の課題となっていくでしょう。そのためAIを活用する企業が増加しています。高品質を保ちながら、生産性向上とコスト削減を目指すためにはAIの活用が今後はより一層欠かせなくなるでしょう。
AIモデルを活用した品質管理を行うためは、製造工程における様々なデータを収集する必要があります。
こちらで品質管理を変える生産管理システムの導入を詳しく説明しています。
現場にある各種設備、機器類などから取得するデータをリアルタイムで処理する必要があるため、エッジデバイスのAIモデルを導入して処理する動きも広まっています。
エッジAI開発が得意な会社が知りたい方は、「エッジAI開発に強いプロ厳選のAI開発会社！」の記事をご参考ください。
AIを活用した品質管理のメリット
AIを活用した品質管理にはどのようなメリットがあるのでしょうか。
3つのメリットを解説します。
人手不足を補える
日本では少子高齢化が進んでおり、深刻な働き手不足が問題となっています。一方で製品の製造プロセスはますます複雑になっており、品質のトラブルや不祥事が後を絶ちません。
AIを活用した品質管理によって、品質を維持しながら業務効率化の実現が可能となります。
ヒューマンエラーを減らせる
人が関わる作業は、疲れや集中力の低下などさまざまな原因でヒューマンエラーが発生します。品質管理に関しては、欠陥品を見逃してしまうなどの問題点が考えられます。
人が働くこととなるとミスやエラーはなくせず、休憩もせずずっと働き続けることはできません。AIであれば、健康や精神状態の影響を受けずに作業をし続けることが可能です。また、常に一定の精度で品質管理を行えます。
定型化が可能な業務であれば、人間が作業するよりも正確にスピーディーに進めることが可能です。
人間にとって難しい判別でも高精度かつ一貫
AI技術の発展によって、人が判別しなくてはならなかった作業でも微妙な判別までできるようになってきています。さらに人間でも判別不可能であった異常検知も可能です。
特にディープラーニングを活用したAIモデルは飛躍的な進歩を遂げています。画像認識やデータ分析の数値での異常をいち早く検出することで、トラブルを未然に防ぐことが可能となりました。最近では、画像認識だけでなく、機器音を活用した異音検知なども行われています。
また、人の判断はどうしてもばらつきが出てしまい、一貫した基準を定めることが難しくなります。自動化できれば高精度な状態で一貫した判断を下せることも大きなメリットです。
一貫した判断を下すために、複数のセンサーを用いてデータを統合して判断するセンサーフュージョンがよく用いられます。
こちらでセンサーフュージョンのデータ統合の仕組み、活用事例を詳しく説明しています。
品質管理にAIを活用した事例
AIを活用した品質管理はさまざまな業種に適用できます。特に製造業で活用されるケースが多いですが、他の業種でも応用可能です。具体的に3つの業界の事例を紹介します。
メーカー（製造業）自動車、電子機器など
自動車部品の品質管理にAIを活用し、プレス工場で生産される部品のひび割れ検査に使用しています。これまでは従業員の目視チェックに、画像認識技術を活用した内視鏡撮影画像のチェックと2段階で判定をしていました。
しかしこれらは2段階とも時間や手間が大きくかかってしまうことや、光の当たり方により誤判定を起こすケースがあり、品質管理の精度が高くない課題がありました。
そこでAIによる画像認識でひび割れを自動検知するシステムを導入し、数秒で検査が可能となったのです。開発チームはサンプルとして大量のひび割れのデータを学習させ、時間と労力はかかったものの、それ以上の効率化が実現でき大きな効果を得られました。
メーカー（飲食）食料品、飲料など
食料品メーカーに使われている事例です。主に二つの用途があります。
一つ目は、不良品を取り除くことです。外観検査によって、食品製造や水産加工の分野などで取り入れられています。原材料や加工品の状態を確認することで未然に不良品や異物混入を防ぐことができます。それにより、ブランドイメージの維持や向上にもつながるでしょう。主に画像認識で不良品や異物のサンプルを学習させたモデルを用いて、異常検知します。
また、生産計画の立案にも品質管理のAIが活用されます。食料品や飲料品は季節や消費者動向に大きく売れ行きが左右されやすく、柔軟な生産計画の立案が必要です。これを経験のある熟練者の社員が立案や変更を行っていましたが、経験のある社員しかできなかったり、全体最適での立案ができていなかったという課題がありました。
そこで、欠品や過剰など在庫状況をAIによって自動で抽出してタイムリーな生産計画を立案、変更できるシステムを導入しました。これにより生産計画にかかる時間を大幅に削減できた事例があります。
インフラ（鉄道、電力など）
鉄道や高速道路などの交通網、電力・ガス・水道など社会インフラの定期的な点検は人々が安全に生活するために欠かせません。
さらに高度経済成長の時期に建設された道路やトンネル、橋などが多くの箇所で老朽化を迎えており、これまで以上に点検の必要性が高まってきました。
しかしながら、労働人口の減少やなり手がいないことによる人手不足や容易に価格を上げることが難しいために、すべてを人が点検することが難しくなってきています。
そこで、IoTやAIを活用した点検を実施。技術の進歩によって、従来の人の目視点検でも見つけられなかったひび割れや漏水などの検知が可能となりました。さらに学習データが整っていたり、モデルをうまく適用できたりすれば従来の人の目視点検よりも圧倒的なスピードと精度の高さで実現できるまでになっています。
インフラの点検・検査で活用できるAIシステムのおすすめ開発会社についてはこちらの記事で紹介しています。
AI品質管理の導入に際しての注意点
AIによる品質管理は、メリットだけではなく注意すべき点もいくつかあります。
詳しくみていきましょう。
コストが多くかかってしまう
AIの導入コストが発生します。場合によっては多額の費用が発生する可能性もあります。
実際の料金シミュレーションをして、品質管理をこれまでに担当してきた人員の人件費と比較することが大切でしょう。AIのコストよりも恩恵を受けられるのであれば、導入する方が良いといえます。
大量の学習データが必要
AIは大量のインプットである学習データが必要です。高精度の品質管理のためには大量の学習データが必要となります。AIを導入する目的を明確にして、必要なデータを収集しなくてはなりません。
柔軟性が求められる業務は自動化しにくい
自動化が可能なのは定型業務に限られ、すべての業務をAIが肩代わりできるわけではありません。柔軟性が求められる業務は難しく、品質管理をAIが実施したとしても最終的な判断はやはり人でなくてはならない場合もまだまだかなり多くみられます。
AIを使った品質管理の開発は代行会社へ
本記事では品質管理をAIを活用しての品質管理概要とメリットについて解説し、開発事例や注意点を紹介しました。多くの業種でAIを活用した品質管理が導入されてきています。
ただし、AIの品質管理を導入する際はコストや種類の選定など、検討する部分が多く存在します。導入する際にお悩みになりましたら、最適なAI開発会社紹介を行なっているAI Marketをぜひご利用ください。
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