検品

検品作業は、製品の品質を確認し、企業の信頼性を維持するために不可欠な工程です。近年では、AI画像認識技術の導入により、検品の精度と効率が大幅に向上しています。

本記事では、AI画像認識を活用した検品の必要性と課題、事例をご紹介します。

＼こんなお悩み、ありませんか？／

目視検品に限界を感じている

製品の外観や色味を人の目だけでチェックしていると、作業者の集中力や疲労、経験の差によって判定基準がブレてしまうという問題が発生します。検査精度に不安を感じながらも他に手段がない、そんな現場も少なくありません。

人手不足で検査精度が安定しない

検品作業は細かな判断力が求められる一方で、作業者の確保や育成が追いつかず、常に人手不足に悩まされるケースも増えています。限られた人数での対応では、精度とスピードの両立が難しくなり、生産ライン全体に支障をきたすこともあります。

ヒューマンエラーによるクレームが多発

検査結果にバラつきが生まれ、不良品が流出した場合、クレーム対応や再発防止に時間とコストがかかり、顧客からの信頼を損なうリスクが高まります。検品ミスが重なると、ブランドイメージ全体への影響も避けられません。

検品の必要性と課題

品質の保証と顧客満足度の向上

検品は、製品が設計通りの品質を実現しているかを確認する作業であり、顧客の信頼を得るためにも重要です。不良品が市場に出回ると、ブランドイメージの低下やリコールといったリスクに直結し、企業の信用を損ねてしまいます。AI画像認識を活用した検品は、目視検査よりも高い精度で不良品を検出し、トラブル防止に役立ちます。

効率化とコスト削減

目視による検品では人の手による作業が多く、コストがかかります。AI画像認識技術を活用して検品作業を自動化できれば、人件費の削減や作業時間の短縮が可能になります。削減したコストを重要な業務に割り当てることができます。

ヒューマンエラーの防止

検品作業を人が行うと、疲労や集中力の低下により見逃しや誤判定が発生するリスクが高くなります。一方で、AI画像認識を活用した検品は24時間の稼働が可能で、一定の精度で検査するため、ヒューマンエラーを防止し、一貫して品質を維持します。

検品にAI画像認識を活用した事例

AIの画像認識で検査や検品を自動化

従来は人の目に頼らざるを得なかった「キズや汚れが許容範囲内か」「不良と判定すべきか」といった繊細な判断も高速かつ正確に自動で処理できるので、検査作業の効率が大幅に向上します。

参照元：フォトナビ・目視レス（https://image-analysis.forgevision.com/）

物流会社の出荷作業に自動検品を活用

出荷作業では目視でピッキングを行っているため、確認のフローが発生しています。検品場所まで製品を移動、容器から取り出す作業、紙の製品情報からコードを読み込む作業、コードと製品を目視で照合しチェックする作業など。こうした業務をAI画像識別ソリューションで自動検品に置き換えることで、稼働効率の向上と人員削減を図っています。

参照元：NTC（https://www.ntc.co.jp/news/majaringai-20210802-01）

AIがマグロの品質を自動で判断

マグロの断面を写した画像から身の締まりや色艶、脂の入り方などを見極め、品質を瞬時に判断します。職人の目利きを活用しなくても、高度なマグロの品質判定を行えます。スマートフォンのアプリになっているため、手軽に利用できます。

参照元：TUNA SCOPE（https://tuna-scope.com/jp/）

【業種別】AIで検品業務の精度・効率を劇的に改善！

熟練者と同等レベルの判定精度

AI画像認識は、過去の検品データ、画像情報、そして熟練作業者の合否判断を継続的に学習することで、検査対象物に対する高度な識別能力を獲得します。
従来、人間の経験や感覚に頼っていたような微妙な違いも、AIが数値化された特徴量として学習・再現するため、熟練者と同等、あるいはそれ以上の判定精度を実現可能です。
また、判断基準が明確で統一されるため、担当者によるばらつきがなくなり、検品の品質が標準化されます。これは多拠点展開している企業や、人材の入れ替えが頻繁な現場にとっても大きなメリットです。
さらに、AIは学習を続けることで精度を向上させることができるため、現場の環境変化や製品バリエーションの増加にも柔軟に対応できます。

工数・人件費削減にも貢献

AIの導入によって、これまで複数人で対応していた目視検品を1台のシステムで自動化できるようになります。
これにより、作業工数の削減やライン全体のスループット向上が見込まれ、検査工程のボトルネックが解消されます。
さらに、人手に依存しない仕組みが確立されることで、人員配置の最適化が可能になり、慢性的な人手不足に悩む現場の改善にもつながります。
加えて、人件費や教育コスト、採用コストといった間接的なコストの圧縮にも寄与し、中長期的に見た費用対効果の向上が期待されます。
導入コストがネックとなる場合でも、最近ではスモールスタートできるサービス型AIの導入支援も広がっており、柔軟な検討が可能です。

24時間体制でヒューマンエラーも防止

AIは人間と異なり、疲労や集中力の低下がなく、常に一定の判定基準で検査を行えるという特性があります。
これにより、夜間や長時間の稼働、シフト制の現場でも安定した検品品質を保つことができ、人的リスクを最小限に抑えることが可能です。
さらに、ヒューマンエラーによる不良品の見逃しや誤判定を防止できるため、クレームの削減や品質保証体制の強化にも大きく貢献します。
また、記録された検査ログをもとにトレーサビリティを強化することもでき、監査対応や原因追跡の迅速化にもつながります。
このように、AIの常時稼働による品質維持と業務継続性の向上は、多くの業界で注目されています。

まとめ

AI画像認識技術を活用することで、検品作業の効率化と品質の向上を目指せる点が大きなメリットです。人の目では見落としやすい欠陥も高精度に判別し、品質向上と省人化に大きく貢献します。幅広い業種で、AI画像認識のシステムやサービスの導入が可能です。

以下の「関連記事」では、AI画像認識に関連する幅広い情報を発信していますので、ぜひご覧ください。