資料の紹介
外観検査は、製品の品質を担保してユーザーの信頼を確保する上で非常に重要な工程だ。この外観検査は目視で行うことが多く、それ故の課題がある。まず、ベテランの経験・勘・コツ頼みになってしまうことだ。今後ベテランの退職が進むと、経験や勘に頼ることは難しくなる。また、作業者の疲労による不良品の見逃しや過検知が発生し、検査基準がばらついてしまう問題もある。
こうした課題を解決する手段として注目されているのが、AI（人工知能）を活用した外観検査だ。事前に良品・不良品の画像データをAIに学習させることで、熟練者の判断基準をAIで再現できるようになる。
本資料では、外観検査に最適なAIツールについて解説する。画像データを用意すれば、ノーコードでAIモデルを開発し評価できるため、プログラミングの知識や専門技術者は必要ないという。さらに本資料では、実際にAIツールを導入した半導体部品メーカーと食品メーカーの事例も紹介している。目視よりも正確に不良品を検知でき、生産性を大幅に向上させることができたという。
