AI外観検査

JFEスチールでは、鋼板や鋼材の表面欠陥検査にAI画像解析技術を活用しています。従来は目視で行われていた「キズ」や「凹凸」、「酸化スケール」といった微細な欠陥を、AIが高精度に自動抽出します。

鋼材特有の反射や輝度の変化が激しい環境下でも安定して高精度（検出精度95%以上）な判定を実現し、検査工数を従来の人手比で約1/3に短縮しました。検査結果のデータを生産ラインにフィードバックすることで、製品品質の安定化や工程改善にも役立てられています。

AI外観検査を導入するメリット

検査精度の安定化と判定基準の統一

人の目による検査は、作業員の経験、体調、集中力によって、どうしても判定に「ばらつき」が生じます。AIは学習させた基準に基づき、24時間安定した精度で判定を実行します。

人間では見落としがちな微細なキズや色ムラも高精度に検知し、検査品質を標準化できる点が最大のメリットです。これにより、不良品の流出リスクを大幅に低減します。

検査工数の削減と生産性の向上

AIは高速な画像解析により、人間をはるかに超えるスピードで検査を実行できます。従来、検査工程に多くの人員を割いていた場合、その工数を大幅に削減し、検査コストの低減に直結します。

また、検査員をより付加価値の高い別の業務に再配置することも可能になり、工場全体の生産性向上に貢献します。

品質データの蓄積と工程改善への活用

目視検査では記録として残りにくかった「どのような不良が、いつ、どれだけ発生したか」という情報が、AI外観検査ではすべてデジタルデータとして蓄積されます。

蓄積されたデータを分析することで、不良発生の傾向や原因を特定し、製造ラインの上流工程（設計・加工段階）にフィードバックすることが可能です。これにより、場当たり的な対応ではなく、データに基づいた継続的な品質改善活動が行えます。

AI外観検査に必要なデータとは？

AIの「教師」となる良品・不良品の画像データ

AI外観検査の中核となるのは、学習に使用する「画像データ」です。「欠け」や「傷」といった「不良品（NG）」の画像はもちろんですが、それ以上に「正常な状態（OK）」を定義づけるための「良品」の画像データが大量に必要となります。

AIは、まず「良品とはどういう状態か」を深く学習し、そこから逸脱するものを「異常」として検知するため、良品データの網羅性がAIの基盤となります。

判定の根拠となるアノテーション（注釈）データ

収集した不良品の画像データに対し、「どこが、どのような不良なのか」を人間が明示するラベル付け（アノテーション）が必要です。例えば、「画像のこの範囲が"ひび割れ"である」とAIに教え込むための教師データを作成します。

このアノテーションの定義（例：3mm以上の傷を「不良」とする）と精度が、そのままAIの判定基準となるため、非常に重要な工程です。

実環境の変動に対応する多様なデータ

AIモデルを開発ラボで完成させても、実際の製造ラインで使えなければ意味がありません。製造現場では、照明の明るさ、外光の差し込み、製品の微妙な色の違い、ライン上のホコリや油膜など、様々な「環境変動」が発生します。

こうした実環境で想定される様々なパターンのデータをあらかじめ収集・学習させておくことで、現場のノイズに惑わされない、頑健（ロバスト）なAIモデルを構築できます。

【まとめ】AI外観検査の開発を成功させるには？

AI外観検査の開発を成功させるには、まず「何を不良品とし、何を見つけたいのか」という検査基準（ゴール）を明確に定義することが不可欠です。この定義が曖昧なままでは、AIの判定結果と現場の感覚にズレが生じてしまいます。

その上で、AIの精度を左右する「学習データの質と量」が鍵となります。特に、発生頻度の低い「まれな不良」の画像データや、実ラインの照明・環境変動を考慮したデータをいかに戦略的に収集・整備できるかが、プロジェクトの成否を分けます。現場環境とAI技術の両方を深く理解し、データ戦略から運用までを伴走できる開発パートナーと連携することが成功への近道です。

AI外観検査の開発を成功させるには、導入前はもちろん、導入したあとも密にコミュニケーションを取れるベンダーに依頼するのがおすすめです。このサイトでは企業の課題解決に向き合う人材やサポート体制に力を入れているベンダーを紹介していますので、是非ご参照ください。

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