AIによる外観検査の仕組みは？従来手法との違い・メリット・画像認識導入手順・注意点を徹底解説！【2025年最新】

近年、従来実施されていた外観検査にAIが活用され始めています。しかし、「AIを活用した外観検査とは？」「AIによる外観検査を導入する際のポイントとは？」といった疑問をお持ちの方も多いでしょう。

AIによる外観検査は注目されている部分ではありますが、必要性がわからなければ導入には踏み切れません。実際どのような機能・ポイントを見極めるべきか把握しておくことで、AI外観検査の導入を検討できるでしょう。

そこで本記事では、外観検査の概要からAIを活用して外観検査を実施するメリット、手順、注意点について解説します。

そもそも、外観検査とは？、目的、検査項目は？をこちらの記事で説明しています。

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また、外観検査のAIシステム開発に強い、プロ厳選のAI開発会社の記事では、外観検査を得意とする会社を紹介していますので、ぜひご参考ください。

AIによる外観検査の特徴と仕組みは？

AI外観検査とは、ディープラーニング（深層学習）やコンピュータビジョンなどの画像認識AIを活用して、製品や部品の外観を自動的に検査し、品質を維持するための確認作業を行うシステムです。

主な特徴は以下です。

• 高精度：人間の目では見逃しやすい微細な欠陥も検出可能
• 高速処理：大量の製品を短時間で検査可能
• 一貫性：疲労や気分に左右されず、常に安定した検査が可能
• 学習能力：新しい不良パターンにも対応可能

AI外観検査の基本的な仕組み

AI外観検査は、以下のようなステップで実行されます。

1. 画像取得：高解像度カメラやセンサーを用いて製品の画像を取得します。
2. 画像処理：取得した画像にノイズ除去やコントラスト調整などの前処理を施します。
3. モデル学習：大量の良品・不良品データを用いて、AIモデルを学習させます。
4. 検査実行：学習済みのAIモデルを使用して、リアルタイムで製品の検査を行い、汚れ、異物混入、傷、欠けなどの欠陥を自動的に検出します。
5. 結果出力：検査結果に基づいて、良品・不良品の判定を行います。

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AI外観検査と従来の外観検査手法の違い

製造業において、製品の品質管理は極めて重要です。従来、外観検査は主に人間の目による目視検査や、ルールベースの画像検査システムによって行われてきました。しかし、AI技術の発展により、外観検査の分野に革新的な変化がもたらされています。ここでは、AI外観検査と従来の手法を比較し、その革新性について詳しく見ていきましょう。

目視検査 vs AI外観検査

目視検査は長年にわたり、製造業の品質管理の要として機能してきました。熟練した検査員の経験と判断力に基づくこの方法は、複雑な不良を発見する上で重要な役割を果たしてきました。しかし、人間の目には限界があります。

精度と一貫性

目視検査の最大の課題は、精度と一貫性の維持です。長時間の作業による疲労や集中力の低下は避けられず、微細な欠陥を見逃すリスクが常に存在します。また、個人差による判定のばらつきも品質管理上の大きな問題となっています。

一方、AI外観検査はこれらの課題を解決します。高解像度カメラとAI技術の組み合わせにより、人間の目では捉えきれない微細な欠陥も確実に検出できます。さらに、AIは24時間365日、疲労することなく一貫した判定を続けることができます。

効率性

効率性の面でも、AI外観検査は大きな優位性を持ちます。目視検査では、生産ラインの速度に人間が追いつくことが難しく、多くの人員を必要とします。これに対しAIは高速で正確な検査を行い、人件費の削減と生産性の向上を同時に実現します。

ルールベース画像検査 vs AI外観検査

ルールベースの画像検査は、目視検査の次の進化形として広く採用されてきました。この方法では、事前に設定されたルールに基づいて不良品を判別します。例えば、特定のサイズや形状の欠陥を数値化し、それを基準に判定を行います。

未知の欠陥パターンへの対応力

ルールベースの手法には大きな制約があります。最も顕著なのは、未知の欠陥パターンへの対応力の低さです。事前に想定していない不良は検出できず、新しい種類の欠陥が発生するたびにルールの更新が必要になります。これは時間と労力を要する作業であり、製造プロセスの柔軟性を低下させる要因となっています。

AI外観検査は、この制約を大きく緩和します。ディープラーニング技術を用いたAIは、過去のデータから自動的にパターンを学習し、未知の欠陥も検出する能力を持ちます。新しい不良パターンが発見されれば、それを学習データに追加するだけで、システムは自動的に判断基準を更新します。

柔軟性

AI外観検査の柔軟性は製品の多様化にも対応します。従来のルールベースシステムでは、製品ごとに詳細なルール設定が必要でしたが、AIは学習を通じて多様な製品に適応できます。これにより、製品ラインの変更や新製品の導入時のシステム調整の手間が大幅に削減されます。

データ活用と予測分析がAI外観検査の付加価値

AI外観検査の革新性は、単なる不良品の検出にとどまりません。そのデータ活用能力は、製造プロセス全体を最適化する可能性を秘めています。

従来の検査手法では、主に良品か不良品かの二元的な判断結果が記録されるに過ぎませんでした。これに対し、AI外観検査システムは膨大な検査データをリアルタイムで分析し、以下のように有益な洞察を提供します。

• 品質劣化の予兆検知：微細な変化のトレンドを捉え、品質問題が顕在化する前に警告を発します。
• 製造プロセスの最適化：検査データと製造パラメータの相関を分析し、最適な生産条件を提案します。
• 予防保全の実現：機器の状態と製品品質の関係を学習し、メンテナンスのタイミングを予測します。

これらの機能により、AI外観検査は単なる検査ツールから、製造業のデジタルトランスフォーメーションを推進する戦略的な資産へと進化しています。

AIを活用して外観検査を実施する4つのメリット

これまでは目視で実施されることの多かった外観検査ですが、AIを活用した外観検査に取り組む企業も非常に多くなっています。

ここでは、AIで外観検査を行う以下のメリットを解説します。

• 生産性の向上
• クオリティの高い安定した検査が可能
• 自動化による人件費削減
• データ収集と分析による検査プロセスの最適化

生産性の向上

AIは疲労や注意力の低下を感じることなく、定量的なデータを迅速に分析可能です。検査時間が大幅に短縮され、生産効率が向上するでしょう。

また、短時間で大量のデータを分析するAIにより、製品のサイクルタイムが短縮され、全体の生産性が高まります。

製造現場では、トラブルが発生すると人的リソースを割くことになるため、外観検査の終了が遅くなったり、他の業務への支障が発生してしまいます。また、外観検査に人材を派遣してしまうと、スムーズにトラブルを対処できない可能性もあります。

そのため、AI外観検査を導入し、スピードを早めることで、業務効率と生産性を向上できるでしょう。

クオリティの高い安定した検査が可能

AIは画像認識と機械学習の技術を活用して、細かい欠陥や異常を確実に検出します。これにより、人間が見逃しやすい微細な欠陥も見逃さずに検出することが可能となり、品質管理が強化されます。

また、AIは経験や直感に依存することなく、一貫した基準で検査を行います。AIが取得した画像を元に、常に一定の品質でチェックを行うことが可能なため、人間の目では見逃してしまいそうなちょっとした不良も発見可能です。

インライン検査では多くの製品の中から、不良品がないか見つけ出すことは難しいでしょう。しかし、AI外観検査ではクオリティの高い安定した検査が期待できます。

ただし、AIが常に100％の精度を出せるわけではありませんので、過信しすぎずに、適切な運用方法を設計する必要があります。

エッジAIによるリアルタイム高精度検査

エッジAIを活用した外観検査システムは、製造ラインにおけるリアルタイムかつ高精度な検査を可能にします。この技術は、従来のAI検査システムをさらに進化させ、製造プロセスの効率と品質を新たな次元に引き上げます。

エッジAIの最大の特徴は、データ処理を製造現場のエッジデバイスで行うことです。これにより、画像データをクラウドサーバーに送信する必要がなくなり、検査にかかる時間が大幅に短縮されます。結果として、製品が生産ラインを流れるスピードとほぼ同じ速度で検査を行うことが可能になります。

高速処理能力を持つエッジデバイスを使用することで、複雑な画像認識アルゴリズムをリアルタイムで実行できます。これにより、製品の微細な欠陥や異常をその場で検出し、即座に対応することが可能になります。例えば、不良品を即時に製造ラインから排除したり、製造パラメータをリアルタイムで調整したりすることができます。

また、エッジAIはプライバシーとセキュリティの観点からも優れています。製造データを外部に送信する必要がないため、機密性の高い製造情報を工場内で安全に管理できます。

関連記事：「エッジAIとは？メリット・外観検査などの活用事例・エッジコンピューティング活用を徹底解説」

自動化による人件費削減

AIによる外観検査は、検査作業の自動化に貢献します。これにより、人間が行っていた時間と労力のかかる検査作業から解放され、他の重要な業務に注力できるようになります。結果的に、人件費を大幅に削減することが可能になります。

データ収集と分析による検査プロセスの最適化

AI外観検査システムは、検査データをリアルタイムで収集し、分析します。このデータを使用することで、製造プロセスの問題点を特定し、改善するための具体的な指標を提供します。

さらに、AIはそのデータから学習し、検査プロセス自体を最適化していく能力も持っています。

関連記事：「AIは4M分析をどう変える？4Mごとの活用方法・メリット・事例・活用時の課題を徹底解説！」

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AI外観検査を製造業に導入する手順8ステップ

以下のステップは大まかな流れを示していますが、実際の導入プロジェクトでは、製品の特性や検査の要求、組織の状況などに応じて適応的に進めることが求められます。

現状の確認

AI外観検査を導入する前に、製品の特性、製造プロセスの特性、検査環境など、現状の検査プロセスについて詳しく理解する必要があります。さらに、導入に当たっては具体的な目標を設定し、その目標が現実的で達成可能なものであることを確認する必要があります。

プロジェクトの計画と資源の確保

プロジェクトの初期段階では、目標の設定、予算の確定、スケジュールの作成、人材の配置などを含む詳細な計画を立てます。この段階で必要な資源を確保することで、プロジェクトが順調に進行することができます。

必要な機器とソフトウェア

AI外観検査には特定のハードウェアとソフトウェアが必要です。カメラやセンサーは製品の特性や検査の要求に応じて選ばれます。

また、AIソフトウェアは画像分析と機械学習の能力を持ち、頻繁にアップデートされていることが望ましいです。

選択されたカメラやセンサーを適切な位置に設置し、AIソフトウェアをインストールして設定します。この段階では、検査プロセスに応じた適切な設定を行うことが重要です。

データ収集とラベリング（アノテーション）

AIシステムの訓練のためには、大量の画像データとそのラベルが必要です。このプロセスでは、製品の良品と不良品の外観を撮影し、それらの画像を集めます。その後、それぞれの画像に「良品」または「不良品」のラベルを付けます。

この作業は専門知識を持った人間によって行われることが多く、高品質なラベル付けが精度向上に大いに寄与します。この作業はアノテーションと呼ばれ、AIシステム開発の根幹をなす作業です。

こちらでAI開発におけるアノテーションの重要性を詳しく説明しています。

AIシステムの訓練と検査精度の評価

収集したデータを用いてAIシステムを訓練します。このステップでは、機械学習アルゴリズムがデータを学習し、良品と不良品を区別する能力を獲得します。

訓練後のモデルは、最適化され、新たな画像に対する予測性能が向上します。

精度検証と改善のフィードバックループ

訓練後は、検査精度を評価するためにテストデータを用いてシステムを評価します。検証データセットを用いてAIモデルの精度を評価します。

これによりモデルの実際の性能を確認し、必要であれば改善のフィードバックループに戻ります。この過程は繰り返し行われ、モデルの精度が要求水準に達するまで続けられます。

本番環境へのデプロイ

システムのパフォーマンスが満足できるレベルに達したら、本番環境にデプロイします。デプロイ後もシステムのパフォーマンスを定期的に監視し、必要に応じてシステムを再訓練します。

チームの研修とサポート体制

AI外観検査システムを効果的に運用するためには、チームメンバーの研修が重要です。特に、システムの操作方法、データ収集とラベリングの手順、問題発生時のトラブルシューティングなどを理解する必要があります。

また、システム供給者からのサポート体制も重要です。供給者が定期的にシステムのパフォーマンスを監視し、必要なメンテナンスやアップデートを行うことで、システムの長期的な安定性と効果を確保します。

AI外観検査の導入コスト

AI外観検査システムの導入には、初期導入コストと維持費の両方が発生します。また、これらのコストとシステムの効果を比較してROI（投資回収期間）を見積もることも重要です。

初期導入コスト

AI外観検査システムの初期導入コストには、次の要素が含まれます。

• 機器購入
  検査カメラやセンサー、サーバー等のハードウェアの購入費用が含まれます。
• ソフトウェアライセンス
  AIソフトウェアのライセンス費用や、必要に応じて開発されるカスタムソフトウェアの開発費用が含まれます。
• システム設置と設定
  機器の設置やソフトウェアの設定、テストなどにかかる工事費や人件費が含まれます。
• データ収集とラベリング
  AIの学習データの収集やラベリングにかかるコストも大きな部分を占めます。
• 研修
  AIシステムを運用するスタッフの研修費用も必要となります。

維持費

初期導入後も、次のような維持費が発生します。

• ソフトウェアライセンス更新
  AIソフトウェアのライセンスは定期的に更新が必要です。
• 機器の保守・修理
  検査カメラやセンサーなどの機器は、定期的な保守や予期せぬ故障による修理が必要です。
• データのストレージ
  AIシステムは大量のデータを扱うため、データの保存には適切なストレージが必要です。
• システムのアップデート
  AIソフトウェアは定期的なアップデートが必要で、これには人件費や時間がかかります。

ROIの見積もり

ROIを見積もる際には、導入コストと維持費を投資として、その対価として得られる利益を見積もる必要があります。AI外観検査システムの場合、利益は以下のような形で現れます。

• 効率的な生産
  高速な検査による生産効率の向上
• 品質改善
  高精度な検査による製品品質の改善
• コスト削減
  人手による検査からの脱却による人件費の削減

これらの利益を金額に換算し、導入コストと比較することでROIを見積もることができます。

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AI外観検査が有効な製造業の事例

AI外観検査は、さまざまな製造業に適用可能ですが、その効果は製品の特性や生産プロセスによります。以下に、特にAI外観検査が有効であるとされる製造業の事例をご紹介します。

関連記事：「AIによる外観検査の活用事例！半導体・外壁・インフラ」

自動車部品製造業

自動車部品製造業では、部品の品質が直接的に車両の性能や安全性に影響を及ぼします。従来の目視検査では、ヒューマンエラーや疲労などが影響し、欠陥部分を見逃すリスクがありました。

例えば、シリンダーブロックやピストンなどの部品の製造過程で、AI外観検査を用いて微細なキズや形状の不整合などを検出することが可能になります。これにより、不良品の早期発見と迅速な対応が可能となり、全体的な製造コストの削減と品質保証が実現できます。

AI外観検査の導入により、高速かつ高精度な検査が可能になり、生産効率の向上とともに品質保証のレベルを大幅に高めることができました。

関連記事：「AIは自動車業界をどう変えている？活用方法・メリット・事例を徹底解説！」

電子部品製造業の事例

電子部品製造業では、微細な欠陥が製品の性能に大きな影響を与えます。人間の目には確認できないような微細な欠陥でも、AI検査システムは高精度なカメラと精緻な検出アルゴリズムにより、これらの欠陥を検出することが可能です。

半導体チップの製造が一例として挙げられます。半導体チップの製造プロセスは複雑で、多数の微細な部分が存在します。AI外観検査を用いることで、製造プロセス中の各ステップで発生する可能性のある微細な欠陥をリアルタイムで検出することが可能になります。

また、AI外観検査は大量のデータを分析することができるため、生産プロセスの中で発生する欠陥のパターンを見つけ出し、原因分析に役立てることが可能です。

食品製造業の事例

食品製造業では、製品の色や形、サイズなど外観がその品質を示す重要な要素です。特に、生鮮食品のように製品のバラつきが大きい場合、AI外観検査は一貫した品質評価を行う上で有効です。

関連記事：「画像認識AIによる色検査とは？仕組み・特徴・導入効果・事例を徹底解説！」

パン工場の製造ラインでの使用が具体的な事例となります。焼き上がったパンの色、形状、サイズをAI外観検査で評価することで、一貫した品質のパンを製造することが可能になります。また、焼き色が均一でないパンや形状に問題があるパンを早期に検出し、その製造工程を見直すことで、品質向上と生産効率の改善を実現します。

さらに、AI外観検査により検査時間を短縮することで、鮮度を保ったまま迅速な製品出荷を可能にします。AI外観検査は食品業界で欠かせない鮮度管理でも柱となる技術です。

溶接検査の事例

株式会社アルモニコスは、3Dスキャナで測定した点群データと設計データを活用する検査ソフト「spGauge」を提供しています。従来、打痕の有無や位置の確認には目視検査や有接触測定などの手法が用いられていましたが、正確性と効率性の点で課題がありました。

例えば、従来の目視確認では、打痕の有無は確認できるものの、位置の正確さや微妙なズレの測定は困難でした。また、有接触測定機による検査では座標位置の確認は可能ですが、手作業のため手間や時間がかかり全体工程の効率化が難しいという課題がありました。

このような従来法の課題を解決するために、spGaugeは打痕に投影した曲率階調色の画像をAIに判別させることで溶接打点位置の検査を可能としています。

非接触測定データとAIを活用した検査方法により、現物の測定から検査、レポート作成まで、従来法に比べ大幅に測定の手間や時間を削減できるだけでなく、手軽に高精度な溶接打点検査を実現します。

関連記事：「溶接検査とは？抱える課題・外観検査AI活用のメリット・事例・導入手順を徹底解説！」

曲面・ガラス面向け外観検査

株式会社AIハヤブサは、曲面や鏡面など、平坦ではない複雑な表面に対応できる外観検査ロボットを開発しました。取得した画像から擦り傷やピンホール・打痕・ブツ・へこみの他、塗装やメッキの色ムラなどを抽出・画像解析します。

導入により、肉眼では見逃しがちな不良を確実に発見することが可能となり、検査精度の向上が期待できます。

関連記事：「ガラス外観検査とは？AI活用のメリット・事例・導入手順を徹底解説！」

製品ラベル検査の事例

Solomon Technology社はAIディープラーニングを活用した検査ソリューション「SolVision」のセグメンテーションツールを提供しています。

電子機器製造において、部品のシリアル番号を管理する工程は、製品開発や生産、在庫管理に影響する重要な工程です。誤ったラベルのスクリーニングが発生すると、業務効率が低下し、生産リソースが無駄になるリスクが高まります。

また、印刷されたラベルはテキストや数字において、従来の画像処理システムでは捉えにくい微細な美観上の欠陥が生じやすいです。そうなると、製品番号を正確に記録できないと在庫管理が適切にできなくなる恐れがあります。

SolVisionは、ラベル上の多種多様なテキストや数字の欠陥パターンを学習し、不規則または微妙な欠陥であっても高い精度で検出します。フォントが大きく損傷し、従来のシステムでは認識が難しい場合でも欠陥検出機能により正確な識別が可能です。

導入により、製品ラベルの欠陥を迅速かつ正確に検出できます。材料管理のコストを最小限に抑えるとともに、在庫管理の精度向上を実現できます。

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AIによる外観検査を導入する際の注意点と対策方法

AIによる外観検査を導入する際のポイントを解説します。AI外観検査を導入する際には、いくつかのリスクが伴います。それらを理解し、対策を講じることで、導入プロジェクトの成功確率を高めることが可能です。

• 適切なデータが必要
  AI外観検査は導入してすぐに運用できるわけではありません。一定期間学習を行う時間が必要です。
• 自社に合わせたシステムの選択が必要
  自社が取扱う製品がシステムに適していない場合は高い精度は期待できません。
• エリアカメラにするかラインカメラにするか
  エリアカメラは比較的安価で設定が簡単です。ラインカメラは価格が高く、機材設定が難しいですが均一に照明を当てられます。
• 導入コストを見積もる
  開発会社や導入するAI外観検査システム、製造ライン数やどのような外観検査を行うなどによって費用は異なります。
• エッジサーバの有無を確認
  エッジサーバーとは、AIが搭載され、エッジAIとして判断を下すシステムを指します。効率的に外観検査ができます。
• 期待した精度との差
  AIモデルの精度が期待通りに達成できない問題が出ることがあります。事前の概念実証（POC）の実施や、経験豊富なパートナーとの連携が対策方法として挙げられます。
• 従業員のスキル
  従業員が新技術を受け入れることを躊躇する、必要なスキルを持っていない、等が該当します。対策として、適切な研修とサポートを提供することが重要です。
• コストに対する利益
  導入によるROI（投資収益率）が期待通りに達成できないことがあります。対策としては、事前のROI分析や、適切なプロジェクト管理が必要となります。

それぞれの注意点の詳細については「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」」をご覧ください。

AIを活用した外観検査についてよくある質問まとめ

AI外観検査の導入はAI開発会社へ

人的な外観検査を実施する場合、どうしてもヒューマンエラーが発生し、コストがかかります。しかし、AI外観検査を導入することで、人的なミスを防ぎクオリティの高い検査を実施可能です。

ただし、AI外観検査を導入する際はコストやカメラの種類など、様々な検討する部分が存在します。このような場合は、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。