公表実績 / 製造・品質検査
東洋紡エムシー株式会社
作業員が確認する欠点画像を96%削減し、候補だけを人が最終確認
検査装置が出した全画像ではなく、AIが絞った欠点候補を作業員が確認します。
掲載区分：公表実績
この記事は第三者が公開した一次情報を中小企業AI総研編集部が確認・要約した参考事例です。エイムハイ株式会社が導入を支援した実績ではなく、同じ効果を保証するものでもありません。
CASE OVERVIEW
欠点画像の確認件数を96%削減
AIが欠点候補を絞り込み、作業員は候補を最終確認します。検品記録も自動作成し、見逃し防止のため製品特性ごとに複数モデルを用意しています。
数値の対象範囲
導入前2024年5月と導入後2025年5月の一部銘柄を比較した公表値。
業種・領域
製造・品質検査
AI & HUMAN ROLES
AIへ任せることと、
人が判断すること。
効果の数字だけでなく、AIの役割と最終確認を担う人の役割を分けて読みます。
AIの役割
検出画像から欠点候補を絞り、検品記録を作成する。
人の役割
欠点候補を最終確認し、品質判断と対応を決める。
自社で小さく試すなら
1製品・1ラインで、確認枚数、見逃し、誤検出を比較する。
WORKFLOW
公開情報から読み取れる、
業務の流れ。
実装時は、自社の帳票・件数・権限・例外処理に合わせて再設計します。
検査装置が画像を検出
対象業務の開始条件をそろえます。
AIが欠点候補を絞る
AIの処理と人の確認範囲を分けて進めます。
作業員が候補を確認
AIの処理と人の確認範囲を分けて進めます。
検品記録を保存
人が確認した結果を正式な業務へ反映します。
CAUTION & SOURCE