製造業

外観検査のAI自動化による品質管理の高度化

画像AI・生成AI（LLM, VLM）、品質管理ナレッジを組み合わせた外観検査自動化システム。カメラ映像から製品をリアルタイムに撮像し、画像認識AIがキズ・欠け・汚れなどを自動判定します。

対象部門

設計・品質保証・保全部門

導入検討のきっかけ

外観検査の要因分析・復旧判断が熟練者の暗黙知に依存している

業務上の課題

従来の外観検査AIは「判定の自動化」にとどまり、なぜ不良と判定されたのかという要因分析（failure pattern analysis）や復旧対応は、依然として熟練者の暗黙知に依存していました。

エッジ端末でのリアルタイムAI推論に加え、生成AI（LLM）が検査結果を解釈・言語化し、不良傾向や注意点を現場・管理者向けに提示。単なる良否判定にとどまらず、なぜ不良と判断されたのか、どう改善すべきかまでを支援します。

現場層：カメラでリアルタイムに製品画像を撮像し、エッジ端末が画像認識AIで良否を即時判定します。

データ連携層：NGデータと設備状態・センサーログをクラウドへ連携します。

AI分析層：生成AI（LLM）がナレッジDB（過去事例データベース）をRAG（検索拡張生成）で参照しながら、原因仮説と推奨対処を製造デバイス・製造担当者へフィードバックします。

MTTR（平均復旧時間）短縮に向けた原因特定フローを設計

新人オペレーターでも判断手順を追いやすい支援画面を構築

属人化していた要因分析を仕組み化

画像認識AI生成AI（LLM）RAGエッジAI