AIを活用した製造市場は急速に拡大しており、世界中のメーカーがインテリジェントオートメーションの導入を加速させています。「AI in Manufacturing（製造AI）」市場は、2024年の234億ドルから2025年には341.8億ドルへと急成長し、2025年から2030年までの年平均成長率（CAGR）は35.3％に達すると予測されています。同様に、「AI Vision Inspection（AIビジョン検査）」市場も2025年には316億ドル規模に達し、2034年まで年平均22.5％という高い成長率で拡大すると見込まれています。

現在の製造現場では、微細な欠陥をリアルタイムで検出できるAIビジョン検査システムが新たな業界標準として台頭しています。従来のルールベースシステムや目視検査では、複雑で不規則な欠陥を検出することが難しく、不良品の流出によって多大な経済的損失やブランド信頼の低下を招くリスクがあります。生産品質を継続的に監視し、問題を即座に特定・対応できる能力が、今や製造競争力の中核となっています。

課題：完全自動化された生産ラインにおける品質管理の強化

グローバル素材メーカーのC社は、自動化された生産プロセスにおいて品質問題に悩まされていました。白色の基礎原料が乾燥工程で微細な異物により変色することがあり、製品の品質と一貫性を損なっていたのです。品質競争力を高めるための取り組みを続けていたものの、同社は以下の課題に直面していました。

• 目視検査の限界と非効率性 生産完了後のサンプリング方式による目視検査に依存していたため、不良を早期に検出することが困難でした。欠陥が見つかった際にはすべての製品を再検査する必要があり、多大な時間と労力を要していました。
• データドリブンな品質管理の欠如 検査員ごとに品質基準が異なり、検査データの一貫性と信頼性が欠如していました。その結果、欠陥の原因追跡や工程改善に必要な客観的データを確保することが難しい状況でした。
• 遅いフィードバックと事後対応 欠陥は生産完了後にしか発見できず、問題発生時に即時対応することができませんでした。この事後的な対応により、大規模な損失や顧客クレームが発生していました。
• 完全自動化によるジレンマ 生産から包装まで全工程が自動化されていたため、途中段階に検査工程を追加することが構造的に困難でした。既存のカメラは作業進捗の確認にしか使用されず、微細な変色や異物を検出することができませんでした。

解決：Superb AIのEnd-to-Endソリューションによるリアルタイム不良検出AIの構築

C社は品質管理システムを刷新するため、Superb AIの統合ソリューションを導入し、リアルタイム不良検出AIシステムを構築しました。Vision Foundation Model「ZERO」、MLOpsプラットフォーム、およびEdge AIソリューションを活用してPoC（概念実証）を実施し、現場への本格導入に成功しました。

プロジェクトは次のステップで進行しました。

• 高品質データの収集と精査 生産ラインに高解像度カメラと最適化された照明環境を構築し、さまざまな不良データをリアルタイム映像として取得。Superb Platform上では、収集された映像データを自動で画像単位に解析し、不要・重複データを効率的にフィルタリングしてデータ品質を高めました。
• 正確なラベリングと品質管理 Superb PlatformのAIアシストラベリング機能を用いて、正常品と変色不良領域を迅速かつ正確にラベリング。複数の作業者が同時に作業する場合でも、品質検証機能により一貫した高品質データを維持し、信頼性の高い学習データを構築しました。
• カスタムAIモデルの開発 現場で収集した少量のデータをもとに、Superb Platform上で高精度の不良検出モデルを短期間で開発。モデルの学習・評価・デプロイの全工程を自動化し、ダッシュボードでの継続的なモニタリングを通じてモデル性能を改善しました。
• エッジデプロイとリアルタイム解析 開発されたAIモデルをSuperb Edgeを通じて現場のエッジデバイスにデプロイ。
• クラウドを経由せず現場で直接映像を解析することで、生産ラインの速度に合わせて変色不良をリアルタイムに検出し、モニタリング画面上に即座に可視化しました。

成果：データドリブンな品質革新と生産性の向上

AIビジョン検査システム導入後、C社は次のような成果を得ました。

• 検査時間とコストの大幅削減 生産後に手作業で行われていた全数検査を、生産と同時に実行されるリアルタイム自動検査に転換し、検査時間を大幅に短縮するとともに、検査担当者を高付加価値業務へ再配置することが可能になりました。
• 正確で一貫した品質データの確保 AIモデルは95％を超える高精度で人の目では見逃しやすい微細な変色まで一貫した基準で検出し、これにより客観的かつ定量的な品質データを蓄積できるようになりました。
• リアルタイム不良検知と先制対応 生産ラインで不良が発生すると同時にシステムがこれを検出して通知を行い、原因特定と是正措置を迅速に実施できるようになりました。これにより大規模不良による損失を未然に防止し、出荷品質を大幅に向上させました。
• データに基づく工程改善 蓄積された不良タイプ、発生頻度、発生箇所などのデータを分析することで、問題が発生しやすい工程を特定し、その結果をもとに根本的なプロセス改善を推進する基盤を構築しました。

拡張性：AI導入の次なるステップ

本プロジェクトを通じて蓄積されたデータとAI技術は、今後さまざまな方向へと拡張することができます。

• 不良分類と原因分析 単なる不良検出を超え、不良タイプを自動で分類し、特定の不良が頻発するパターンを分析することで、根本原因の特定と品質改善に活用することができます。
• 自動化システムとの連携 検出された不良品を自動で選別するロボットアームなどの自動化設備と連携し、人の介入を必要としない完全なリアルタイム品質管理を実現することができます。
• 全社的な品質管理プラットフォームへの拡張 高精度な不良検出AIモデルを他の生産ラインや類似工程にも容易に展開し、全社レベルでのデジタル品質管理体制を構築することができます。
• 予知保全と歩留まり予測 予知保全モデルでは、映像データに加え、温度・振動・電流などのセンサーデータや運用ログを統合的に分析する必要があります。Superb Platformは、ビジョンデータだけでなくMESやERPの構造化データ、ログ・レポートといったテキストデータも統合処理できる構造を備えており、これにより設備の故障を事前に予測し、条件別に不良率を推定して最適な生産条件を導く歩留まり予測モデルへ発展させることができます。

結論：製造競争力を高めるための必須戦略 ― AIビジョン検査

品質管理の正確性とスピードは、製造業の競争力を左右する最も重要な要素です。C社はSuperb AIとの協業を通じてリアルタイム不良検出AIシステムを導入し、データドリブンな品質革新と生産性向上を実現しました。

Superb AIの統合プラットフォームは、データ準備からモデル開発、デプロイ、運用までAI導入の全プロセスを支援し、企業が直面する課題を解決します。本事例は、AIビジョン検査が製造現場の長年の課題をいかに解決し、新たな価値を創出できるかを明確に示しています。