品質管理はAIの活用が可能？導入のメリットや活用領域を解説

製造業における品質管理とは、不良品や不適合品を未然に防ぎ、一定の水準を維持することです。

製造工程で生産を行っていると、いろいろな原因で不良品が発生します。ですが、不良品は出荷できません。不良品を出荷しないためには、出荷前検査や不良の原因を突き止め予防策を考える必要があります。

品質管理は、具体的に下記の3つで構成されています。

• 工程管理　各工程での検査を実施
• 品質検証　基準を満たした製品であるか確認
• 品質改善　不具合の原因特定からトラブル再発防止策検討など

よく間違われる品質保証との違いについては、表のとおりです。

品質管理では、原材料調達から市場流通までの品質を保証します。そのため、出荷するまでに不良品や不適合品が混入しないよう検査・検証することで、品質改善にも取り組めることがポイントです。

品質管理とAIの相性は良く、活用できる場面がたくさんあります。また、このあと紹介する「品質管理にAIを活用する3つのメリット」にあるように、AIを活用できるメリットもさまざまです。

たとえば、品質管理では基本的に人の目を使って検査することが多く、ヒューマンエラーが起きやすくなります。AIを活用することで、健康状態や疲労度などの影響を受けずに検査が可能です。

そのほかにも、品質管理や生産管理などの管理業務ではITツールを活用しているケースが多くあります。ITツールを活用することで、データの一元管理や蓄積されたデータをもとにした品質改善が可能です。

このように、品質管理とAIは相性が良いため活用領域が広がります。

品質管理にAIを活用するメリットには、どのようなものがあるのでしょうか。品質管理でAIを活用する具体的なメリットは下記のとおりです。

1. 人材不足の解消
2. 個人差が起きやすい判断の統一
3. 業務の属人化の防止

品質を一定に保つ必要がある品質管理では、とくに2つめの「個人差が起きやすい判断の統一」が重要になります。それぞれ、詳しく見ていきましょう。

品質管理に限らず、人材不足は製造業全体の深刻な問題です。AIを活用することで、人材不足の解消が期待できます。

AIの活用により、人が行っていた作業をAIに任せられると、人材不足の解消につながります。これまで人が行っていた作業を一部でもAIに任せていくことで、その分の人材や時間をほかの業務に活用できるからです。

AIを活用することにより、業務の効率化を行いながら、不良品を出さないシステムづくりが可能となるでしょう。

個人差が起きやすい判断を統一できることも、AI活用の大きなメリットです。

品質管理では、品質を一定に保つ必要があります。しかし、熟練度や健康状態を理由とした判断の個人差により品質にばらつきが出てしまうと、品質を一定に管理できません。

AIの活用により、個人差が起きやすい判断を統一することで品質が安定します。目視検査の基準をAIに学習してもらい検査を実施することで、熟練度や個人差によるばらつきを防止し、個人差が起きやすい判断を統一できる可能性が高まるでしょう。

AI活用には、業務の属人化を防ぐメリットもあります。

品質管理では、下記2種類の検査が存在します。

• 機器などを用いて、数値として現れる検査
• 目視や味覚、においなど人が判断して評価する数値化できない検査

とくに、数値化できない検査については、熟練度や個人差によって違いが出やすく、ベテラン社員の経験や勘に頼っているケースも少なくありません。

マニュアルに落とし込めないような「勘・経験」によって検査の属人化が進んでしまうと、業務引継ぎや担当者の不在時に苦労してしまいます。

数値化できない検査についても、AIによりデータ化し判断基準ができれば、業務の属人化防止につながるでしょう。

品質管理におけるAIの活用領域はさまざまですが、ここでは下記の3つを紹介します。

1. 目視検査の自動化
2. 不良品の発生原因調査
3. 製品品質の照査

品質管理では、出荷時に不良品を出荷しないための検査だけではなく、不良品の発生原因を突きとめ「不良品を発生させない仕組み作り」が求められます。特に2つめの「不良品の発生原因調査」は業種に関わらず関係してくるテーマです。ぜひご一読ください。

AIの活用領域としてよく活用されているのが、目視検査です。

人が行う目視検査には、下記のような課題がありました。

• 個人差が出やすい
• 熟練度で精度かかわる
• 同じ人でも長時間やると見落としが増える
• 多くの人員が必要

AIに学習をさせて自動的に不良品の検知ができるようになれば、業務効率化のために活用できるでしょう。

たとえば、1,000個の製品の目視検査をする場合、先に不良品の可能性が高い30％をAIに判断してもらえば、目視検査員の検査実施数は300個のみで済みます。この場合、単純計算で70％の労働力削減です。

実際、目視検査の自動化は多く活用されています。AI導入の入口としても、目視検査への導入はおすすめです。

参考：「AI導入ガイドブック」

目視検査を自動化するメリットは、業務効率化だけではありません。不良率や不良の種類などのデータを蓄積していくことで、不良発生原因の調査に活かせることも挙げられます。

たとえば、使用している原材料のロットや季節変動などと不良率を照らし合わせることで、不良率が高くなる原因を突き止めることが可能です。

蓄積されたデータは原因分析にとって大切な資料となります。ぜひ、業務効率化だけでなく、データ分析にも活用してみましょう。

なおAIを活用した故障予測については、以下で詳しく解説しています。あわせてご一読ください。

• 参考記事：AIによる故障予測とは？アプローチ方法を把握して安定した設備保全を実施

医薬品の製造要件や管理基準がまとめられた医薬品GMPには「製品品質の照査」の考え方があります。

引用：奈良県薬務課製薬セミナー資料

この「製品品質の照査」の考え方は、医薬品に限ったことではなく、ほかの製造業でも活用できる考え方です。

品質検査や目視検査のデータを使って品質の照査を行うことで、適切な管理ができているか、改善の余地がないか確認できます。品質の照査にAIを活用するとデータ分析が自動で行われるので、適切な管理が出来ているかどうか確認しやすくなるでしょう。

AIは、膨大なデータを処理して分析するのが得意です。ぜひAIで「製品品質の照査」を行い、品質の維持を目指してください。

品質管理にAIを導入する方法として、7つの手順を紹介します。

1. 現状の品質管理プロセスを理解する
   自社の品質管理プロセスを把握し、どの部分でAIを活用できるかを検討してみましょう。製造業でも業種や管理する製品によって、AIを活用できる部分は変わってきます。自社では「どこに活用できるか」の視点で、AIの導入箇所を考えてみてください。
2. 目的と目標を設定する
   次に、AIを導入する目的と目標を明確にします。効率化・コスト削減・品質向上など具体的な目標を設定するのがポイントです。
3. 適切なAIソフトウェアを選ぶ
   目的と目標を設定した後は、自社のニーズや体制に合ったAIソフトウェアを選ぶことも大切です。たとえば、会社内にAIに明るい人材があまりいない場合には、誰でも使いやすいツールの検討やサポートが充実しているかの確認してから導入します。
4. データ収集と整理
   これまで蓄積させたデータを活用して、AIに学習してもらうことが大切です。AIソフトウェアの導入準備と並行して、過去の品質データや製造工程データなど、AIに学習させるデータを事前に収集し整理しておきます。
5. AIソフトウェアの導入と設定
   導入すべきAIソフトウェアが決まったら、導入から設定までを行います。設定に迷わないよう、サポートが充実したAIソフトウェアを選んでおきましょう。
6. 社内での普及と教育
   社内の関係者にも、AI導入の意義と使い方を理解してもらう必要があります。中には、AI導入に積極的ではない人もいかもしれません。「なぜ必要なのか」「導入する目的」を関係者にきちんと説明して、普及と教育を行ってください。
7. 効果測定と改善
   最後に、AI導入の効果を測定しましょう。目標達成状況や品質向上の程度を確認し、改善が必要な場合は適宜調整していく必要があります。

品質管理にAIを導入するメリットはいくつもありますが、同時に課題もあります。ここでは、AI導入の課題として考えられることを4つ紹介します。

• コストがかかる
• 学習用のデータが必要
• すべて自動化できるわけではない
• AI活用できる人材の確保が難しい

とくに、4つめの課題である「AI活用できる人材がいない」は、せっかくAIを導入しても活用することができなくなるため、とても大切です。それぞれ詳しく見ていきましょう。

課題として一番に考えられるのが、AI導入のコストです。具体的には、導入時や運用時にコストがかかることが挙げられます。

導入コストが高額であれば、効率化や時間短縮など費用対効果などを計算して導入を検討する必要があります。

コスト面の課題を解決するためには、スモールステップでAIを導入していくのがおすすめです。

AIを活用するためには、学習用のデータが必要になってきます。これまで使用していたツールのデータを簡単に移行できるAIを選ばないと、データ移行作業にとてつもない時間がかかってしまいます。

たとえば、CSV形式でデータを取り込めるAIツールであれば、他のツールからのデータ移行も難しくありません。

どのような形で、これまでのデータを取り込めるか確認するようにしましょう。

AIは万能ではありません。すべての業務をAIに任せられるとは限らないことを理解しておく必要があります。AIの判断だけでは決めきれない、AIが判断できない場合など、最終的に人が判断する必要があるケースもあることを知っておくとよいでしょう。

製造業でAI活用する際の課題については、以下の記事で詳しく解説しています。さらに知りたい方は、下記のリンクよりご一読ください。

• 参考記事：製造業におけるAI活用の課題は？導入のメリット・事例3選を解説

AIを活用する人材の確保が難しいことも、課題のひとつです。

いかに便利なAIツールであっても、

• 機能が豊富すぎる
• それゆえに使いこなすための人材が絞られる

といった状態では、導入がなかなか難しくなります。

AI人材の確保から動かなければならないとなると、自社でのAIツール導入が途端に難しくなってしまいます。AIツールを導入する際は、機能の豊富さだけではなく「誰でも扱いやすいツールであるか」の視点が重要です。

たとえば、Prediction Oneは、AIを活用した予測分析ツールです。シンプルなデザインで直感的に使えるよう設計されているため、特別なAIスキルがない人でも簡単に利用できます。品質管理でのAI活用方法についてお悩みの方は、ぜひ下記から無料の資料をダウンロードください。

品質管理にAIを導入する際に考えられる4つの課題を解決するためには、スモールステップでAI導入を開始することがおすすめです。スモールステップで始めるためには、ゼロからの開発ではなくツールを導入するのが効果的です。

ゼロからの開発にはコストがかかり、サポートを十分に受けられない恐れもあります。サポート体制が充実している既存のツールを導入することで、活用方法がわからない場合でもサポートしてもらえるので、安心と言えるでしょう。

当社が開発したPrediction Oneでは、充実したサポートメニュー付きの法人プランがあります。データの加工や導入準備に不安がある方や、サポートを希望される方にぴったりです。また、Prediction Oneをご利用中の方に向けたセミナーや、導入事例を紹介するセミナーも随時開催しています。

ぜひ、サポートが充実しているAIツールを活用し、スモールステップでAIの導入を始めましょう。

ここまで紹介した内容をまとめます。

• 品質管理へのAI導入にはメリットがある
• 品質管理で、AI活用できる領域は幅広い
• 品質管理へのAI導入には課題がある
• 課題解決のためには、スモールステップでAI導入するのがおすすめ

品質管理とAIの相性はよく、導入するメリットはいくつもあります。ただ、一方で導入までの課題もいくつかあるのが現状です。課題を解決するためには、まずはAIツールの導入をスモールステップから始めてみましょう。

AIツールの導入をお考えでしたら、AI予測分析ツール「Prediction One」がおすすめです。
「Prediction One」は、先ほど紹介した課題を解決できるAIツールです。