製造ライン異常検知AI
開発事例を紹介

製造ライン異常検知AIとは、工場などの製造ラインで異常や不具合を検知するAIシステムのことです。
このページでは、製造ライン異常検知AIの開発事例をご紹介します。導入前の課題や導入後の成果などについてまとめているので、AI開発の依頼・ツール導入を検討している方はぜひ参考にしてください。

SUBARU（航空宇宙）

引用元：マクニカ公式サイト（https://www.macnica.co.jp/business/ai_iot/cases/136795/）

導入前の課題：
異常の検知が難しく不良の
見逃しが発生

SUBARUは、航空機の主翼を支える「中央翼」の組立工程において、高い精度が要求される穿孔作業を担っています。構造が複雑なため、従来の方法では異常が発生してもすぐに検知できず、修正作業や製品の廃棄が発生。作業負荷やコストが増大する課題を抱えていました。

導入後の成果：
異常をリアルタイム検知・
自動化が加速

穿孔異常のリアルタイム検知を実現するため、マクニカが提供するセンシングデバイス「SENSPIDER」を導入。既存の穿孔機にシステムを後付けする形で、異常検知AIシステムを構築しました。

正常なドリルと欠損したドリルの振動差から、精度の高い判定アルゴリズムを生成。穿孔中の異常をリアルタイムに検出可能になった上、振動センサーによる8系統の高精度データも取得できるようになりました。

沖電気工業（電気機器）

引用元：Laboro公式サイト（https://laboro.ai/case/oki/）

導入前の課題：
ノズル検査が目視頼みで精度と作業負担が課題

沖電気工業は、防衛産業に携わっている企業です。防衛装備庁との契約に基づき、防衛装備品の製造工程へ先進技術の導入を進めてきました。

今回着目したのは、電子基板へチップを配置する工程です。チップを基板に配置する際に使う吸着ノズルに異常がないかチェックするため、AI検査システムの実証実験を進めることになりました。

導入後の成果：
見逃し率1.9%の高精度を
実現

Laboro.AIと協力し、AIによる画像検査の実証実験を開始。1枚の画像に1本のノズルが写り、OK/NGを判定するシンプルな構成である点に着目し、「画像分類」によるAI検査システムを開発しました。

ノズル先端部の自動切り出しなどの前処理と、AI出力に基づく後処理ロジックを組み合わせ、26回に及ぶAIモデル開発と精度チューニングを実施。見逃し率1.9%、虚報率20.9%という成果を実現し、実証実験を順調にクリアしています。

製造ライン異常検知AIを開発する方法

製造業に特化したクラウドAIサービスの活用

例えばGoogle Cloudが提供する「Visual Inspection AI」など、工場の外観検査に特化したサービスを活用する方法が考えられます。こちらのサービスでは、「数枚〜数十枚の良品・不良品画像」を用意することによって、AIが自動的に欠陥の特徴について学習を行うことが可能。例えば「微細な傷」「塗装ムラ」について見分けられます。

こちらのツールの操作の難易度は高くはないものの、工場のカメラシステムとクラウドの連携に必要な通信環境の構築については難易度が高いため、専門会社への委託を検討することがおすすめといえます。

AI搭載型ビジョンセンサを導入する

カメラ本体に初めからAI開発機能が組み込まれた製品を活用するという方法もあります。この場合には、プログラミングは行わず、ラインにカメラを設置し、カメラで映した製品を「良い」「悪い」といったようにボタンで登録していくことで内部のAIが自動設定されます。また、製造ラインのスピードに合わせた高速処理が可能となり、現場の担当者のみで導入や調整が行えるといった点も特徴といえます。

独自システムの開発を行う

Pythonなどのプログラミング言語により、独自の検査プログラムを開発する方法もあります。この方法の場合、既製品では対応できない複雑な処理を実現できるというメリットがあります。また、カメラ制御などについても自由に設計が行えますが、高度なプログラミング知術や工場の制御機器との連携に関する知識が求められます。この点から、製造業のシステム開発について実績のある会社に委託することが必要であると考えられます。

画像解析AI開発ツール・プラットフォームの料金・機能比較

ここでは、クラウドやオンプレミスなどのタイプ、料金、主な対応業界などの詳細情報を公式HPに掲載している画像解析AI開発ツール・プラットフォームをピックアップして比較します。

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	Bind Vision （キヤノンITソリューションズ） 引用元：キヤノンITソリューションズ公式HP （https://www.canon-its.co.jp/solution/industry/cross-industry/image-integration/bindvision/brand） 公式HPへ 資料DL 無償デモ相談	OPTiM AI Camera Enterprise （OPTiM） 引用元：OPTiM AI Cameraシリーズ公式HP （https://www.optim.co.jp/optim-ai-camera/） 公式HPへ 資料DL 無償デモ相談	オールインワン AI画像解析パッケージ （大塚商会） 引用元：大塚商会公式HP （https://www.otsuka-shokai.co.jp/products/ai-iot/ai-camera-analysis/） 公式HPへ 資料DL 無償デモ相談
タイプ	クラウド	オンプレミス/クラウド （選択可）	オンプレミス
基本料金	初期費用：なし 基本プラン：3万円/月	初期費用：66万円※1	導入費：440万円～
導入までの期間	即時 （契約後すぐに使用可能）	最短約6週間	― （公式HPに記載なし）
トライアル	有り （1か月無償で使用可能）	― （公式HPに記載なし）	― （公式HPに記載なし）
API	Web APIでプログラムを 問わず、連携可能　※2	APIで既存アプリ、 システムとの連携が可能	― （公式HPに記載なし）
主な対応業界	製造業/防災事業者/自治体	小売業/交通機関/医療業界	建設業/小売業/製造業

【選定条件】
「画像解析AI開発ツール」とGoogle検索して上位表示されるAI開発ツール30社のうち、クラウドorオンプレミスでのプラットフォームを提供している製品をピックアップし、
公式HPに導入費用などの価格掲載があるソフトの情報を掲載しています。
※1.OPTim Edge Entryの場合、カメラ5台まで処理可能。
※2.煙検出AIの場合、1セット＝45,000回/月の実行回数。
（2025年3月5日調査時点）

航空宇宙・電気機器・インフラなど、異なる業界における異常検知AIの事例をご紹介しました。各事例に共通していたのは、「現場固有の課題に応じてAIの仕組みを柔軟に設計」している点です。

AIを導入する際は技術ありきではなく、業界特性や現場の業務フローに合わせることが大切。どの工程でどのような精度が求められるか、よく確認した上で検討を進めましょう。

また、当メディアではシステム開発の業界・目的別におすすめの画像解析AIを紹介しています。製造業、医業、金融業など、開発システムを活用する業界・目的によって、選ぶべき画像解析AIは変わってくるもの。自社の開発システムに合った画像解析AIを導入したいと考えているSIer・AI事業者の皆様は参考にしてみてください。

各製品・サービスをじっくり比較・検討したい方のために、画像解析AIを利用できる開発ツール・ソリューションを一覧掲載しているページもご用意しています。機能や料金の違いを知りたい方は、こちらも併せてご確認ください。