AIにおけるアノテーションとは？ 基礎知識や種類を解説
2024.12.23
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製品やサービスの品質を維持し続けるためには、品質管理が欠かせません。近年品質管理にAIを活用する企業が増えていますが、AIを導入すると、どのようなメリットが得られるのでしょうか。
本記事では品質管理の概要やAIの役割、活用シーン、導入のメリットや課題などを解説します。活用事例も紹介するため、品質管理に課題を抱えている方は、ぜひ参考にしてみてください。
目次
品質管理とは、製品やサービスの品質が一定以上の水準を満たしているかを検証し、保証する取り組みです。
製品やサービスに不具合がある状態で顧客に提供してしまうと、自社の信頼が失われたり大きな損害が出たりするだけでなく、最悪の場合は命に関わる問題が発生する可能性があります。品質管理の徹底により、製品やサービスが顧客の手に渡る前に品質を担保できます。
品質管理は、顧客満足度の向上や企業の成長に欠かせません。また品質管理を行いインシデントを防ぐことで、コストの削減にもつながります。
品質管理の手法は、以下の通りです。
| 手法 | 内容 |
| 品質検査 | 製品やサービスが要件を満たしているかを検査する。品質検査の工程や管理が適正かどうかもチェックする |
| 工程管理 | 作業手順やマニュアル、訓練、設備の状態、製造プロセスなどを確認する |
| 品質改善 | 製品やサービスの不具合の原因を特定し、再発を防ぐための対策を検討する。発生する恐れのあるリスクに備えた対策や、顧客の声を取り入れた製品・サービスの改善なども行う |
品質管理は、さまざまな製品・サービスに対して実施されていますが、中でも重視されているのが、自動車や関連部品、医療機器、医薬品などの製造業や、食品業などです。これらの業種は、少しの不具合が重大な問題に発展する可能性が高いため、品質管理の徹底が求められます。
これまで品質管理の検査では、部分的に機械が用いられることもありましたが、基本的には人による目視で検査が行われ、結果や予測の判断も人が行ってきました。そのため、判断が個人のスキルや経験に左右されやすく、ヒューマンエラーも起こりやすいという課題がありました。
その課題を解決するために、近年、品質管理にAIを導入する企業が増えてきています。
AIが品質管理で担うのは、「判定」「検出」「分析」「予測」といったプロセスです。これらのプロセスの自動化により、効率よく品質管理が行えます。検査結果や予測のばらつきや、ヒューマンエラーも避けられるため、精度の向上も期待できるでしょう。
前述した通り、品質管理でAIが活用されているのは、「判定」「検出」「分析」「予測」のプロセスですが、具体的にどのような活用が進んでいるのでしょうか。品質管理でのAIの主な活用シーンを4つ紹介します。
画像認識AIを活用すれば、外観検査の自動化が可能です。
外観検査とは、文字通り、製品や部品の外観を確認する検査を指します。従来外観検査は、目視を中心に行われてきました。
外観検査に、検出対象の特徴を学習させた画像認識AIを導入すれば、AIが学習した情報を元に、不具合や異常を自動で検出してくれます。外観検査にかかるコストを削減しつつ、人の判断による結果のばらつきや見逃しを避けることが可能です。
品質検査における異常検知や予兆保全のための分析にも、AIを活用できます。
異常検知とはセンサーデータ分析により機械や設備の故障予兆を検出すること、予兆保全はその予兆を基に未然に故障を防ぐことを指します。
従来、異常検知や予兆保全は、経験豊富な作業員の判断や勘に委ねられることが多くありました。近年は温度や振動、圧力などをリアルタイムで測定するセンサーが取り付けられている工場も増えていますが、センサーデータの分析は人によって行われてきました。
異常検知や予兆保全にAIを活用する場合、まずAIに正常な状態のデータを学習させます。後はAIにセンサーデータをリアルタイムで監視させることで、学習した正常なデータから外れた異常なデータを検知してくれる仕組みです。AIを活用すれば、高速でさまざまなデータを複合的に分析してくれるため、異常を素早く見つけられます。
品質データの傾向分析をAIに任せることで、不良要因の特定も可能です。
これまで不良品や不具合の原因は、作業員の経験や勘で判断される方法が一般的でした。しかし、この方法の場合、正確な原因が特定できているとは限らず、根本原因の解明には至らないケースも多くありました。
品質データの傾向分析をAIに任せれば、データを複合的に分析してくれるため、不良品や不具合の根本原因を見つけやすくなります。早期に原因が特定できれば、適切な対処を行えるため、工数やコストの無駄の削減につながるでしょう。
音や振動を基にして品質状態を判別する検査も、AIを活用すれば自動化できます。
品質検査では、異常音や異常振動から、製品の異常を判別する方法も行われます。人が行う場合、直感的に判断できますが、高い精度を維持するのは難しいです。
AIを導入すれば、センサーが捉えた異常音や異常振動をデータに基づいて判別するため、検査の精度が高まり、品質を安定的に維持しやすくなります。人の耳や感覚では察知し切れない音や振動を検知することが可能です。
AIを導入して品質管理を行うと、どのようなメリットが得られるのでしょうか。4つのメリットを紹介します。
品質検査へのAIの導入によって、ヒューマンエラーが起こりにくくなり、検査精度も一定に保てます。
人が品質検査を行う場合、ヒューマンエラーが起こる可能性をゼロにするのは難しいです。また作業員のスキルや経験で検査精度が変わってくるため、不良品や不具合を見逃してしまう恐れもあります。
AIを導入すれば、ヒューマンエラーを大幅に削減することが可能です。常に一定の基準で検査が行えるため、高い検査精度を維持でき、結果を均一化できます。
作業員の負担軽減とコスト削減につながることも、品質管理にAIを導入するメリットの一つです。
目視を中心に行われる品質管理は、作業員の負担が大きいです。負担が増大すればミスが起こりやすくなり、適切な品質管理が行えません。負担を軽減するために、より多くの作業員を確保するには、コストもかかってしまいます。
AI導入により検査の自動化が進めば、作業員の負担を減らすことが可能です。また作業員の人数や勤務時間も減らせるため、コスト削減が目指せるでしょう。
データに基づいた改善施策を立案できることも、品質管理にAIを導入するメリットです。
前述した通り、従来の人による品質検査では、作業員の経験や勘に頼って不良品や不具合の原因を特定するのが一般的でした。判断が間違っていると、適切な改善ができず、大きなトラブルに発展する可能性もあります。
AIを導入すれば、センサーなどから収集したデータを基に分析が行われるため、適切な改善施策が打ち出しやすいです。また短時間で分析できるため、問題が起きた際も迅速に対処できます。
品質管理にAIを導入すると、人手不足の解消や技術継承の補完が可能になるメリットも得られます。
少子高齢化で労働人口が減少している今、人材確保に課題を抱える企業は少なくありません。またベテラン作業員の高齢化により、検査技術の継承に課題を抱えている企業も多いです。
AIを導入すれば、これまで人が行っていた作業をAIが行ってくれるため、労働力不足の課題解決を目指せます。AIにベテラン作業員の知識やノウハウを蓄積すれば、技術継承にも役立てることが可能です。
スムーズかつ高精度な品質管理を支援するAIですが、導入にはどのような課題があるのでしょうか。課題と対策を解説します。
品質管理にAIを導入する際は、初期データの整備と学習モデルの精度確保に課題を抱える企業が少なくありません。
AIを品質管理に導入するには、まず必要なデータを収集し、整備する必要があります。データの質が悪ければ、正確な品質管理ができません。またデータを基に学習モデルの精度を確保することも重要です。
データの整備や学習モデルの精度確保には、専門知識が必要になるため、サポートが充実したベンダーのシステムを選ぶことが大切です。
実際の工程とのミスマッチが起こることも、品質管理にAIを導入する際の課題の一つです。
AIの導入は、品質管理の質向上や業務効率化、コスト削減などの効果が期待できますが、導入が過剰になると、逆に適切な品質管理が行えなくなるリスクもあります。また、AIに過度の期待を寄せると、ギャップが生じてしまうこともあるでしょう。
導入の際は、品質管理のどの工程でAIを導入すれば高い費用対効果が期待できるのかを検討することが大切です。導入目的を明確にし、数値目標を立てた上で導入箇所を検討しましょう。
運用後の継続的なデータ更新やモデル改善が必要になることも、品質管理にAIを導入する際の課題です。
正確な品質管理を行うには、定期的なデータ更新が欠かせません。また導入時は適した学習モデルだったとしても、時間の経過とともに学習モデルが現場に合わなくなる恐れもあるため、学習モデルの改善も必要です。
導入時にメンテナンス体制を構築し、適切なアップデートや調整を行いましょう。
品質管理にAIを導入する際は、適切な人の介在設計を行うことも大切です。
AIは便利なツールですが、無条件にAIを過信すると品質管理に問題が生じる恐れがあります。AIに分析や予測をさせる場合でも、最終的には人の目で確認し、結果の妥当性を確認する必要があります。
現場でのAIリテラシーの低さも、AIを導入して品質管理を行う際の課題です。
AIを導入したからといって、現場のAIリテラシーが低ければ十分に活用できません。またAIやITになじみのない世代の場合、AIの活用に抵抗を感じてしまう恐れもあるでしょう。
現場でのAIリテラシーを高め、効果的な運用をするには、現場の作業員へのトレーニングを実施したり、マニュアルを作成したりする必要があります。AI活用によるメリットを併せて説明すれば、AIへの抵抗感を軽減できるでしょう。
最後にAI活用による品質管理の事例を3つ紹介します。
ある自動車メーカーは、目視と画像ソフトの併用で、外観検査を実施していましたが、工数がかかることが課題となっていました。
そこで、部品のひび割れをチェックする外観検査にAIを導入しています。AIの導入により、ひび割れのある部品が検知できるようになり、工数削減に成功しています。また、部品一つ当たりの検査にかかる時間も大幅に削減でき、業務効率化が実現しました。
ある鉄鋼メーカーでは、経験が十分でない作業員が増加したことにより、製造現場での安全管理に課題を抱えていました。
そこで製造ラインでの安全性を高めるために、AIを活用した安全管理システムを導入しました。このシステムにはカメラが搭載されており、作業員が誤って立ち入り禁止エリアに入ると、警告が発せられます。また製造ラインが自動で停止する仕組みになっているため、現場での事故を効果的に防げるようになりました。
ある鉄道会社では、新幹線のトラブルを未然に予防する目的で異常検知AIを導入しています。
導入に当たり、まず過去の正常な走行音をAIに学習させました。線路付近に設置したマイクが拾った新幹線の走行音をデータとして収集し、AIに監視させ、異常があった場合にはアラートを発する仕組みを構築しています。
品質管理にAIを活用すると、人による検査で発生しがちなヒューマンエラーや検査精度のばらつきをなくし、データに基づいた検査を行えます。AIを活用した品質管理の成功の鍵は、目的の明確化と現場との連携です。まず導入目的を検討した上で、どの工程に適用するかを決定し、現場の理解が得られるように研修やマニュアルの整備を進めましょう。
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