品質管理には AI がオススメ？メリット、活用事例、注意点まで一挙に解説！

昨今、あらゆる分野で AI の技術が活用されています。その活用シーンは多岐にわたりますが、企業における品質管理は AI 活用の代表的な例となっており、多くの会社が AI を活用して業務効率化を実現しています。

本記事では、 AI を活用した品質管理のメリット、活用事例、注意点まで一挙に解説します。ぜひ最後までご覧ください。

AI とは？

AI とは「 Artificial Intelligence 」の略であり、日本語では人工知能と呼ばれていますが、実は AI の明確な定義は定まっていません。学術的に見ると AI は幅広い捉え方をされており、専門家の間でも意見が分かれています。

ひとつ例を挙げると、東京大学の松尾豊教授は、自書「人工知能は人間を超えるか」の中で AI を以下のように表現しています。

「人工的につくられた人間のような知能、ないしはそれをつくる技術。人間のように知的であるとは、気づくことができるコンピュータ、つまり、データの中から特徴量を生成し、現象をモデル化することのできるコンピュータという意味である。」

一方、辞書的な観点で見ると、大辞林（第三版）には「人間の知能と同じ機能を有したコンピューターシステム」と記載されています。普段、 AI という言葉を使う際には、このようなイメージで捉えている方が多いのではないでしょうか。

従来、コンピューターの仕事は決められたルールに沿って計算を行うような単純処理がメインでした。しかし、 AI の登場により、学習、推論、判断などの人間と同等、もしくはそれ以上の高度な作業をコンピューターで行うことが可能になりました。

AI に関しては、以下の記事で詳しく解説しています。
【あなたは知っている？】AI（人工知能）の仕組み、作り方、活用事例まで徹底解説！

品質管理とは？

品質管理とは、新しい製品を生み出すときに一定の品質を担保していることを検証し、保証することを意味する言葉です。単に品質を保証するだけではなく、いかにコストをかけずに効率的な製造を行うか、という目線も品質管理の重要なポイントになります。

従来、品質管理を行う際には、人間が目視による検査を実施していました。一部、機械を利用した検査も存在していましたが、対応できる範囲は限定的でした。しかし、現在では機械技術やデジタル化の進歩によって、人を介さない高精度かつ高効率な検査が実現しています。

品質管理においては判断基準を統一することが重要であり、検査を行う人によって結果が変わることは避けるべきです。その意味では、機械を活用した品質管理は人間の主観を排除できるため、品質管理の質を担保するためにも有効な手段だと言えます。

品質管理を行う際の3つのポイント

品質管理は完成後のチェックだけを意味する言葉ではありません。製品の質を高めるためには、完成前に品質をチェックして改善を繰り返すことが重要です。そのため、一口に品質管理と言ってもプロセスごとにその種類は多岐にわたります。

本章では、品質管理を行う際のポイントをプロセスごとに分けて解説します。

品質検査

品質検査では、製品が要件を満たしているか、管理状態はどのようになっているのか、などをチェックします。新製品を生み出す際、求められる要件を満たしていることは必須条件になるので、品質検査は全体プロセスの中でも重要なステップになります。

製造工程

製造工程では、作業マニュアル、作業訓練の体制、必要設備の状態、製造プロセスなどをチェックします。スムーズかつ効率的に製品開発を進められるよう、製造プロセス全体を俯瞰した上で改善を繰り返し、製造フローの最適化を目指します。

品質改善

品質改善では、製品の不具合に関するチェックを行い、再発防止策を検討します。現時点では不具合が発生していない場合でも、将来的な発生リスクを視野に入れて、事前に対策を講じておくことが大切です。加えて、ユーザーの声を拾って製品に反映し、利便性向上を目指す取り組みも品質改善の一部になります。

AI で品質管理を行うメリット

人手不足の解消

現在、日本では少子高齢化が進んでおり、労働人口の減少が大きな社会問題の一つとなっています。そのため、多くの企業では業務効率化によって労働力不足をカバーしていますが、効率を優先して業務の質が落ちてしまっては本末転倒です。

AI を採用することで、これまで品質管理を行なっていた作業人員が不要になり、高い作業品質を維持しながら業務効率化を実現できます。このように、 AI による品質管理は人手不足を解消できるというメリットがあります。

ヒューマンエラーの防止

従来、品質管理は人間の仕事であり、ヒューマンエラーが発生することも珍しくありませんでした。疲労や集中力の低下により、チェック作業の品質が下がり、致命的な欠陥を見逃してしまうのです。

人間が目視で作業する場合、ミスを完全になくすことはできませんが、 AI の導入によってこの課題は解決します。機械は人間のように疲れることがないので、いつでも高い精度で品質管理を行うことができます。

高精度かつ一貫した判別

近年、 AI 技術は急速に進歩しており、これまでは人間が目視でチェックする必要があった細かい部分まで判別できるようになりました。さらに、ディープラーニングで学習された AI を活用すれば、人間では気づかない異常を検知することも可能です。

このように、 AI による品質管理は人間が行う品質管理のクオリティを超えており、高精度な判別・検知を実現しています。蓄積したデータをもとに品質管理を行うため、常に一貫したアウトプットを出せる点もメリットの一つとなっています。

AIで高精度な判別・検知をする実例と利用サービスを知りたい方は、ぜひ以下の記事をご覧ください。

ビジネスが加速する！Cloud AI の紹介と機械学習の最新情報を事例を元に活用方法を解説！

品質管理における AI の活用事例5選

鉄道会社

とある鉄道会社では、新幹線の品質管理に AI を活用しています。これは線路付近に設置したマイクが新幹線の走行音をデータとして収集し、 AI システムに送信するものです。

そして、送信されたデータをもとに AI が分析を行い、異常を検知した場合は通知が行われる仕組みとなっています。この AI システムでは、過去の正常な走行音を学習データとして取り込むことで、走行音の異常を自動判別しています。

鋼鉄メーカー

とある鋼鉄メーカーでは、安全管理において AI を活用しています。同社では経験の浅い作業員が増加したことを受けて、安全確保の重要性が高まっていました。

そこで、製造ラインを自動停止するための AI 安全管理システムを導入しました。このシステムは、作業員が立ち入り禁止エリアに入ったことをカメラが認識し、警告とともに製造ラインを自動停止するものです。

自動車メーカー

とある自動車メーカーでは、自動車部品のひび割れ検査に AI を活用しています。従来、人間による目視チェックや画像ソフトを使った2段階の検査を行っていましたが、作業工数が大きな課題として顕在化していました。

そこで AI に大量のひび割れ画像を学習させることで、部品のひび割れを自動検知できるシステムを開発しました。その結果、数秒で検査を完了できるようになり、大幅な業務効率化を実現しています。

飲料メーカー

とある飲料メーカーでは、生産計画の立案を AI が担当しています。飲料品は季節や消費者のトレンドによって商品の売り上げが大きく左右されるため、生産計画はとても大切な要素になります。

従来は経験豊富な社員が生産計画を立てていましたが、生産計画の立案におけるプロセスの全体最適化はできていませんでした。そこで、欠品、品薄、過剰などの在庫状況を AI が自動で抽出し、タイムリーに生産計画を立案・変更するシステムを開発しました。

電子機器メーカー

とある電子機器メーカーでは、熟練技術者の高齢化や引退に伴う作業者不足に頭を抱えており、部品製造における品質検査が大きな課題となっていました。そこで、品質検査のプロセスに AI を導入し、製品の撮影データから特徴量を抽出することで、良品か不良品かを自動判定しています。

わずか数秒で判定することができ、かつ、休みなく稼働できるため、人間が対応していた時と比較して大幅な効率化を実現できました。また、技術者ごとの技能レベルの差異を気にする必要もなくなり、作業品質の安定化にも繋がっています。

AI で品質管理を行う際の注意点

追加コストが発生する

AI で品質管理を行うためには、当然ながら AI の導入コストが発生します。そのため、事前に IT 予算を確保しておき、実際に料金シミュレーションを行うことが大切です。

このとき、単なるコストアップとして考えるのではなく、これまで品質管理を担当していた作業員の人件費と比較することがポイントです。コスト以上に得られる恩恵が大きければ、 AI 導入を前向きに検討することができます。

大量のデータが必要になる

AI は機械学習によって賢くなり、作業の精度が高まります。そのため、高精度な品質管理を AI で行うためには、インプット用のデータが大量に必要になります。まずは自社が AI を導入する目的を明確化し、機械学習を進める上で必要なデータを用意することが AI 活用の第一歩です。

すべてを自動化できるわけではない

AI は品質管理における有効な手段ですが、基本的には自動化および定型化ができる業務が作業対象になります。定型化可能な内容であれば、人間が行うよりも AI に任せた方が正確かつ迅速に作業が進みます。

一方、定型化が難しく、柔軟性が必要な業務には AI は不適と言えます、また、 AI が品質管理を実施した後に人が最終判断を行うケースも多く、すべてを自動化できるわけではない点には注意が必要です。

まとめ

本記事では、 AI を活用した品質管理のメリット、活用事例、注意点まで一挙に解説しました。

品質管理に AI を活用することで、人手不足の解消やヒューマンエラーの防止など、様々なメリットを享受できます。また、高精度な判別を行うことができる点も AI 品質管理における嬉しいポイントです。

昨今、各種メーカーを中心に数多くの企業が品質管理に AI を採用しており、自社の業務効率化や生産性向上を実現しています。労働力不足が深刻化する現代において、 AI 活用の重要性はさらに高まっていると言えるでしょう。

本記事を参考にして、ぜひ AI 導入を検討してみてはいかがでしょうか？

なお、弊社トップゲートでは AI を活用したクラウドサービスの導入のみならず、コンサルティングから一気通貫であなたの事業拡大を力強くサポートしています。導入前のご相談も受け付けていますので、ご興味があればお気軽にご連絡ください。

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